Комментарии 5
Далее, имея два набора особых точек, следует найти проективное преобразование, которое переводило бы точки одного кадра в соответствующие точки другого наилучшим образом.
Вначале как трансформировать опорный кадр? (камера может снимать под углом)
0
Представляется, что в большинстве сценариев использования было бы здорово на выходе получать ортотрансформированные изображения. В этом случае логичнее использовать ортотрансформированные опорные растровые данные (если нет доступа к Google Maps, то хотя бы снимки от Landsat-8) и проецировать кадры в систему координат опорного изображения. Да, на разновременных снимках связующие точки искать сложнее, но ведь для привязки снимков к опоре точек нужно не так много. А потом уже выполнять межкадровую сшивку.
0
Интересный метод. Ещё я вам рекомендовал бы посмотреть в сторону Bill Triggs «Bundle Adjustment – A Modern Synthesis»
В большинстве фотограмметрических пакетов в качестве этой меры используют ошибку проецирования связующих точек (что есть мера согласования геометрии снимков). Меру оценки согласования яркостей изображений имеет смысл рассматривать только после оценки геометрии.
На сегодняшний день не существует универсального метода оценки качества склейки изображений. Как правило качество склейки оценивается экспертами органолептически
В большинстве фотограмметрических пакетов в качестве этой меры используют ошибку проецирования связующих точек (что есть мера согласования геометрии снимков). Меру оценки согласования яркостей изображений имеет смысл рассматривать только после оценки геометрии.
0
Плюсую: Bundle adjustment должен положительно сказаться на результате. Более того, с его помощью «подогнать» изображения друг к другу даже при наличии циклических связей в графе.
Вообще статья навела на мысли об известной реализации склейки изображений:
docs.opencv.org/2.4/modules/stitching/doc/stitching.html
В этой реализации (ссылки на статьи в основе там же), кажется, решается даже более сложная задача склейки изображений близких сцен (там правда больше «красивости», чем точности). Насколько я помню, в opencv тоже строится некий граф изображений с ребрами-преобразованиями, из которого потом выкидываются лишние по критерию количества inlier'ов между парой изображений.
Вообще статья навела на мысли об известной реализации склейки изображений:
docs.opencv.org/2.4/modules/stitching/doc/stitching.html
В этой реализации (ссылки на статьи в основе там же), кажется, решается даже более сложная задача склейки изображений близких сцен (там правда больше «красивости», чем точности). Насколько я помню, в opencv тоже строится некий граф изображений с ребрами-преобразованиями, из которого потом выкидываются лишние по критерию количества inlier'ов между парой изображений.
0
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Повышение качества склейки панорамы с помощью согласования графа проективных преобразований