фазовая корреляция 2D (Stitch 2D в ImageJ) для сшивания изображений

Теперь я использую стандартную фазовую корреляцию для сшивания изображений. Он дает нормальные результаты, но на жестких изображениях дает неправильный результат, но плагин Stitch 2D в ImageJ (FIJI) дает хороший результат в большинстве случаев. Алгоритм, используемый в плагине, описан в этой статье http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/11/1463.full.pdf Но я не могу этого понять. «Однако на реальных изображениях F−1(Q) содержит несколько пиков, обозначающих разные переводы с высокой корреляцией. Более того, каждый пик описывает восемь различных возможных переводов (в 3D) из-за периодичности пространства Фурье. Чтобы определить правильный сдвиг , выбираем n высших локальных максимумов (окрестность 3×3×3) из F−1(Q) и оцениваем их восемь возможных трансляций с помощью кросс-корреляции на области перекрытия изображений A,B. самая высокая корреляция выбирается как перевод между двумя изображениями. Если ни один из пиков не превышает определенного предела, плитки считаются неперекрывающимися». кто-нибудь может объяснить как это реализовать?


opencv computer-vision image-processing cross-correlation image-stitching
person mrgloom    schedule 17.02.2012    source источник
comment
Если вы используете двухмерную фазовую корреляцию, я предлагаю вам прочитать вводный материал или оригинальные статьи. Проверка 8 лучших пиков (для 3D) с помощью кросс-корреляции — пустая трата времени.   -  person koan    schedule 17.02.2012
comment
кажется, что алгоритм, описанный в Kuglin, C.D. и Хайнс, округ Колумбия (1975) Метод совмещения изображений с фазовой корреляцией. В трудах IEEE, Международная конференция по кибернетике и обществу, стр. 163–165. но я не могу найти эту бумагу.   -  person mrgloom    schedule 17.02.2012
comment
Вот еще одна важная статья Грэма Томаса, bbc.co.uk/rd/publications. /rdreport_1987_11.shtml Я думаю, вы обнаружите, что он учит всему, что вам нужно.   -  person koan    schedule 17.02.2012
comment
В этой статье я нахожу только некоторую информацию о фильтрации. Что если сгладить исходное изображение? это поможет отфильтровать поддельные пики? или я должен фильтровать пространственный домен?   -  person mrgloom    schedule 20.02.2012
comment
Вы обрабатываете вход для фазовой корреляции? или он делает это за вас? Это очень важно.   -  person koan    schedule 20.02.2012
comment
Нет, не знаю. Я нахожу некоторую информацию здесь en.wikipedia.org/wiki/Hamming_window#Hamming_window, но могу не понимаю. Мне нужно сделать это до БПФ? Также я не могу понять, что w, n, N в формуле? код, который я использую здесь codepaste.ru/9226   -  person mrgloom    schedule 20.02.2012
comment
См. en.wikipedia.org/wiki/Window_function ; если у вас есть проблемы с вашим кодом, либо вставьте в этот вопрос, либо задайте другой вопрос.   -  person koan    schedule 20.02.2012
comment
Я применяю окно Хэмминга, здесь результаты с окном rghost.ru/36617449/image.png без окна rghost.ru/36617443/image.png .И максимальная вершина имеет ту же координату.I используйте код double omega = 2.0*M_PI/(fft_size-1); двойной А = 0,54; двойной В= 0,46; img1[k].Re= (img1[k].Re)*(ABcos(omegak)); но я не понимаю, какие параметры лучше, или какой тип окна лучше.   -  person mrgloom    schedule 21.02.2012
comment
Я думаю, что Жиль де Вит ответила на ваш первоначальный вопрос. Я думаю, вы должны принять его ответ и начать новый вопрос о жестких изображениях, с которыми ваш код не работает.   -  person koan    schedule 21.02.2012
comment
Ok. stackoverflow .com/questions/9377640/   -  person mrgloom    schedule 21.02.2012

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Из цитаты это выглядит так:

  1. Они используют фазовую корреляцию для поиска нескольких кандидатов («мы выбираем n самых высоких локальных максимумов (окрестность 3×3×3) из F−1(Q)») для перекрывающегося сегмента между двумя изображениями.
  2. А затем они используют некоторое сопоставление в данных исходного изображения («посредством взаимной корреляции на перекрывающейся области изображений A, B».)
  3. Чтобы выбрать лучшего кандидата из них("Пик с наибольшей корреляцией выбирается как перевод между двумя изображениями."),
  4. Если этот лучший кандидат соответствует достаточно хорошо ("Если ни один из пиков не превышает определенного предела, плитки считаются неперекрывающимися.").
person jilles de wit    schedule 17.02.2012
comment
да, я понимаю на том уровне, что вы объясняете, но я не понимаю пункт 2) метод некоторого сопоставления. Вроде как они находят N лучших вершин, но что делать дальше? - person mrgloom; 17.02.2012
comment
Под сопоставлением я подразумеваю, что для каждого пика, найденного на шаге 1, они затем сравнивают соответствующие области перекрытия на изображениях A и B и определяют, насколько похожи эти две области (как они должны быть, если они перекрываются). Они используют взаимную корреляцию для этого сопоставления. шаг (en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation). Это дает им другое число для каждого пика (коэффициент взаимной корреляции), которое выше, если перекрывающиеся части на изображениях A и B более похожи. Затем на шаге 3 они выбирают наибольшее из этих чисел (т. е. наиболее похожую область перекрытия). - person jilles de wit; 17.02.2012
comment
Другими названиями сопоставления являются сравнение изображений и сопоставление шаблонов. Некоторые методы (кроме перекрестной корреляции) обсуждаются здесь: stackoverflow.com/ вопросы/843972/ - person jilles de wit; 17.02.2012
comment
Поскольку фазовая корреляция является типом нормализованной взаимной корреляции, вычисление дополнительных значений корреляции для каждого пика не улучшит результат. - person koan; 17.02.2012
comment
Фазовая корреляция рассчитывается на преобразовании Фурье данных исходного изображения. На втором этапе вы используете корреляцию исходных данных изображения. - person jilles de wit; 17.02.2012
comment
Я думаю, что это то же самое, только некоторая разница в нормализации. - person mrgloom; 20.02.2012
comment
@ jiles-de-wit Фазовая корреляция - это нормализованный спектр перекрестной мощности. CPS представляет собой пару взаимной корреляции преобразования Фурье, поэтому вычисление PC почти такое же, как вычисление взаимной корреляции в пространственной области. Разница настолько мала, что это не стоило бы делать. - person koan; 20.02.2012
comment
@koan, я знаю это (теперь все это возвращается ко мне), но это то, что делается в статье, о которой задается исходный вопрос, и они утверждают, что это помогает. Таким образом, по-видимому, небольшой разницы достаточно, чтобы иметь значение. И вообще, я отвечал на вопрос (как реализовать их методику), не обсуждая ее достоинств. - person jilles de wit; 20.02.2012