3
정확히 동일한 객체를 나타내는 두 개의 이미지가 있습니다. 아래 그림에서 참조 및 일치라고합니다. 목적은 부가하여 로컬 외관을 변경했을 수도 동일한 객체의 두 이미지에서 변경된 사항을 확인하는 방법
- (예 먼지 나 문자 측면에 추가) 또는 누락 :
화상 대전은 참조에 비해 다음과 같은 변형을 겪게 할 (사이드 미러가 제거되었습니다).
연신 또는 가로 만 (그것은 수직 방향으로 크기가 조정되지 않은) 크기의 기준 화상의
씩 감소하는 대전에 존재하지 않는다 (참조 화상의 적색 음영).
질문 : 위에서 언급 한 방식으로 "변경된"영역을 어떻게 식별 할 수 있습니까?
아이디어 # 1 : 일치 이미지 (이미지에서 1과 3으로 번호가 매겨진)의 시작과 끝이 참조 이미지의 해당 열과 정렬되면 동적 시간 왜곡이 좋은 후보로 보이지만 계속 진행 방법을 모르겠습니다. .
아이디어 # 2 : 이미지간에 SIFT 기능을 일치시킵니다. 특징 지점 위치에 의해 생성 된 테셀레이션은 이미지를 비 균일 한 타일로 분해합니다. 이미지 전체에서 기능 일치를 사용하여 이미지간에 일치시킬 타일을 결정합니다. 유사성 측정을 사용하여 변경 사항을 파악합니다.
변환은 수평 확장 및 수평 변환이 아닙니다. 원래 질문에서 언급했듯이 원래 객체의 일부가 변경되거나 추가되거나 삭제되었을 수 있습니다. – curryage
@curryage - 이미지의 일부분만을 나타내는 한 실제로 걱정하지 않아도됩니다. 최적화 절차는 색이 바뀌거나 차가 불길 때 정확한 결과를 얻을 수있을 정도로 강력 할 것입니다. 이런 식으로 생각하면 합의를 찾고 픽셀 수가 많으면 아니오로 변경해야합니다 정확한 최적화를 위해 메트릭을 최대화/최소화하십시오. – denver
또한 상호 정보와 같은 메트릭을 사용하면 색상 변경과 같은 사항을 무시합니다. 정확히 일치하는 항목을 찾지는 않으며 타겟 및 동영상에서 해당 색상 쌍을 찾습니다. – denver