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快速匹配:快速仿射模板匹配。 (英文) Zbl 1441.68273号

摘要:Fast-Match是一种快速算法,用于在二维仿射变换下进行近似模板匹配,以最小化绝对差和(SAD)误差度量。有大量的变换需要考虑,但我们证明可以使用依赖于图像平滑度的密度对它们进行采样。对于每个潜在变换,我们使用一种次线性算法来近似SAD误差,该算法只随机检查少量像素。我们使用分支-有界方案进一步加速算法。由于已知图像是逐段平滑的,因此结果是一种具有近似保证的实用仿射模板匹配算法,在标准机器上运行需要几秒钟的时间。我们在三个不同的数据集上进行了几次实验,并报告了非常好的结果。

MSC公司:

68单位10 图像处理的计算方法
68周25 近似算法
94A08型 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
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全文: 内政部

参考文献:

[1] Alexe,B.、Petrescu,V.和Ferrari,V..(2011年)。利用空间重叠有效计算图像窗口之间的外观距离。《神经信息处理系统进展》(NIPS)(第2735-2743页)。
[2] Arya,S.、Mount,D.、Netanyahu,N.、Silverman,R.和Wu,A.(1998年)。一种近似最近邻搜索的优化算法。美国医学会杂志,45(6),891-923·Zbl 1065.68650号 ·数字对象标识代码:10.1145/293347.293348
[3] Baker,S.和Matthews,I.(2004)。卢卡斯·卡纳德20年:统一框架。国际计算机视觉杂志(IJCV),56(3),221-255·Zbl 1477.68324号 ·doi:10.1023/B:VISI.0000011205.11775.fd
[4] Everingham,M.、Van Gool,L.、Williams,C.K.、Winn,J.和Zisserman,A.(2010年)。pascal可视对象类(VOC)挑战。国际计算机视觉杂志(IJCV),88(2),303-338·doi:10.1007/s11263-009-0275-4
[5] Fischler,M.A.和Bolles,R.C.(1981年)。随机样本一致性:模型拟合的范例,应用于图像分析和自动制图。ACM通讯,24(6),381-395·数字对象标识代码:10.1145/358669.358692
[6] Fredriksson,K.(2001年)。旋转不变模板匹配。赫尔辛基大学博士论文·Zbl 1196.68216号
[7] Fuh,C.S.和Maragos,P.(1991年)。使用仿射模型进行图像匹配的运动位移估计。光学工程,30(7),881-887·数字对象标识代码:10.1117/12.55885
[8] Hartley,R.和Zisserman,A.(2003年)。计算机视觉中的多视图几何。剑桥:剑桥大学出版社·Zbl 0956.68149号
[9] Kim,H.Y.和De Araújo,S.A.(2007年)。灰度模板匹配对旋转、缩放、平移、亮度和对比度保持不变。《图像和视频技术进展》(AIVT)(第100-113页)。施普林格
[10] Kleiner,I.、Keren,D.、Newman,I.和Ben-Zwi,O.(2011年)。将属性测试应用于图像分区问题。模式分析与机器智能(PAMI),33(2),256-265·doi:10.1109/TPAMI.2010.165
[11] Korman,S.、Reichman,D.和Tsur,G.(2011年)。图像匹配的紧密近似。arXiv预打印arXiv:11111.1713。
[12] Korman,S.、Reichman,D.、Tsur,G.和Avidan,S.快速比赛网页。www.eng.tau.ac.il/simonk/FastMatch·Zbl 1441.68273号
[13] Lowe,D.G.(2004)。具有与比例不变关键点不同的图像特征。国际计算机视觉杂志(IJCV),60(2),91-110·doi:10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94
[14] Lucas,B.D.,Kanade,T.等人(1981)一种迭代图像配准技术,应用于立体视觉。在IJCAI中(第81卷,第674-679页)。
[15] Mikolajczyk,K.和Schmid,C.(2005年)。局部描述符的性能评估。模式分析与机器智能(PAMI),27(10),1615-1630·doi:10.1109/TPAMI.2005.188
[16] Mikolajczyk,K.,Tuytelaars,T.,Schmid,C.,Zisserman,A.,Matas,J.,Schafalitzky,F.等人(2005年)。仿射区域检测器的比较。国际计算机视觉杂志(IJCV),65(1-2),43-72·数字对象标识代码:10.1007/s11263-005-3848-x
[17] Morel,J.M.和Yu,G.(2009年)。ASIFT:一种新的全仿射不变图像比较框架。SIAM成像科学杂志,2(2),438-469·Zbl 1181.68252号 ·doi:10.1137/080732730
[18] Muja,M.和Lowe,D.G.(2014年)。高维数据的可扩展最近邻算法。IEEE模式分析和机器智能汇刊,36(11),2227-2240·doi:10.1109/TPAMI.2014.2321376
[19] Ouyang,W.、Tombari,F.、Mattoccia,S.、Di Stefano,L.和Cham,W.K.(2012)。全搜索等价模式匹配算法的性能评估。模式分析与机器智能(PAMI),34(1),127-143·doi:10.1109/TPAMI.2011.106
[20] Pele,O.和Werman,M.(2007年)。加速模式匹配或您可以滑动多少?。亚洲计算机视觉会议(ACCV)(第435-446页)。斯普林格。
[21] Raskhodnikova,S.(2003)。视觉特性的近似测试。计算机科学中的随机化和近似技术研讨会(RANDOM)(第370-381页)·Zbl 1279.68336号
[22] Rucklidge,W.(1997年)。有效保证搜索灰度模式。计算机视觉和模式识别(CVPR)(第717-723页)。电气与电子工程师协会。
[23] Seitz,S.M.和Baker,S.(2009)《过滤流量》。计算机视觉国际会议(ICCV)(第143-150页)。电气与电子工程师协会。
[24] Shao,H.、Svoboda,T.和Van Gool,L.(2003)。基于图像识别的祖布-苏黎世建筑数据库。瑞士联邦理工学院,瑞士,技术报告(第260卷)。
[25] Tian,Y.和Narasimhan,S.G.(2012)。非刚性图像畸变的全局最优估计。国际计算机视觉杂志(IJCV),98(3),279-302·Zbl 1254.68284号 ·doi:10.1007/s11263-011-0509-0
[26] Tsai,D.M.和Chiang,C.H.(2002年)。使用小波分解的旋转不变模式匹配。《模式识别字母》,23(1),191-201·Zbl 0996.68170号
[27] Tsur,G.和Ron,D.(2010年)。测试稀疏图像的属性。计算机科学基础研讨会(FOCS)(第468-477页)。电气与电子工程师协会。
[28] van der Schaaf,A.和van Hateren,J.(1996)。自然图像功率谱建模:统计与信息。视觉研究,36(17),2759-2770·doi:10.1016/0042-6989(96)00002-8
[29] Wang,Q.和You,S.(2007)。基于多视图核投影的实时图像匹配。在2007年IEEE计算机视觉和模式识别会议上。CVPR'07(第1-8页)。电气与电子工程师协会。
[30] Yao,C.H.和Chen,S.Y.(2003)。检索翻译、旋转和缩放的彩色纹理。模式识别,36(4),913-929·doi:10.1016/S0031-3203(02)00124-3
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