一.拉普拉斯融合基本步骤 1. 两幅图像L,R,以及二值掩模mask,给定金字塔层数level. 2. 分别根据L,R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔(层数为level),并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像(尺寸最小的图像,第level+1层): 拉普拉斯残差金字塔构建方法如下,以L图为例: (1) 对L进行高斯下采样得到downL,OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能.然后再对downL进行高斯上采样得到upL,OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能. (2) 计算原图L与…

前面有介绍拉普拉斯融合,今天说下OpenCV泊松融合使用.顺便提一下,泊松是拉普拉斯的学生. 泊松融合的原理请参考这篇博文https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/68922319,讲的非常详细,此处不再赘述. OpenCV中集成了泊松融合,API为seamless Clone(),函数原型如下: 泊松融合是将一个src放进dst中,放置位置根据dst中P点为中心的一个前景mask大小范围内.融合过程会改变src图像中颜色以及梯度,达到无缝…

摘自 https://blog.csdn.net/beiyangdashu/article/details/49300479 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 定义 给定一个由n个顶点的简单图G,它的拉普拉斯矩阵定义为: L = D - A,其中,D是该图G度的矩阵,A为图G的邻接矩阵. 因为G是一个简单图,A只包含0,1,并且它的对角元素均为0. L中的元素给定为: 其中deg(vi) 表示顶点 i 的度. 对称归一化的拉普拉斯…

image rectification 图像校正 在配准时,先找到特征点,找到特征点后剔除伪匹配点. 然后针对两幅图像做几何矫正(一般通过估计出来的仿射矩阵完成). 这部完成后,图像可以匹配了,但是两幅图像的拍摄条件和光照不一致. 找到合适的权重将两幅图像融合这个问题就比较难了. 显然平均融合应该不理想. 目前融合技术还是分为空域和变换域两大类.可根据自己的图片特征选取一种. 1.主要有平均融合, Brovey, 主成份分析,亮度色度饱和度融合技术等.2.诸如小波,轮廓波,曲波等频域技术. 对于…

Laplacian和PCA貌似是同一种性质的方法,坐标系变换.只是拉普拉斯属于图论的范畴,术语更加专业了. 要看就把一篇文章看完整,再看其中有什么值得借鉴的,总结归纳理解后的东西才是属于你的. 问题: 1. 这篇文章有哪些亮点决定他能发NM?单细胞,consensus,较好的表现,包装了一些专业的术语,显得自己很专业,其实真正做的东西很少: 2. consensus方法的本质是什么? 3. 工具的评估准则?ARI,silhouette index 4. SC3的最大缺点是什么?速度太慢,超过10…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71777362 1.1 图像拼接基本步骤 图像拼接的完整流程如上所示,首先对输入图像提取鲁棒的特征点,并根据特征描述子完成特征点的匹配,然后根据已经匹配的特征点对得到相邻图像的位置关系从而进行图像配准,由于直接进行图像配准会破坏视场的一致性,因而先将图像投影在球面或者柱面上,最后计算相邻图像的拼缝并完成重叠区域的融合,得到最终的全景图像. 2.1 输入图像 2.2 特征点提取和特征匹配 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边…

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的…

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee…

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升…

7.1融合方程 1概念 融合技术将当前光栅化像素的颜色与以前已光栅化并处于同一个位置的像素颜色进行合成,即将当前要进行光栅化的三角形单元与已写入后台的像素进行融合 2需要遵循的原则: (1)先绘制不需要融合的物体 (2)需要融合的物品按照摄像机的深度值进行排序 3融合方程 color = (RGBsrc * Ksrc) OP (RGBdst * Kdst) Ksrc   OP    Kdst都为可以设置的参数 4开启融合运算 Device->SetRenderState(D3DRS_ALPHAE…