| Περίληψη: | Το πρόβλημα της αντιστοίχισης εικόνων είναι ένα από τα σημαντικότερα στο πεδίο της υπολογιστικής όρασης, αφού η ευθυγράμμιση δύο ή περισσότερων εικόνων χρησιμοποιείται τουλάχιστον σαν στάδιο προεπεξεργασίας σε ένα μεγάλο αριθμό εφαρμογών. Στην εργασία αυτή μας απασχόλησε το πρόβλημα της στοίχισης εικόνων στις οποίες οι φωτομετρικές παραμορφώσεις είναι τοπικές και δεν μπορούν να μοντελοποιηθούν με το γενικό σφαιρικό μοντέλο της αντίθεσης και της φωτεινότητας, ή/και τμήματα των προς στοίχιση εικόνων είναι αποκλεισμένα από τη μια από αυτές.
Για την αντιμετώπιση των παραπάνω προβλημάτων, η αντιστοίχηση των εικόνων προσεγγίστηκε μέσω της σταθμισμένης ελαχιστοποίησης μετρικών σφάλματος που βασίζονται στο τετραγωνικό σφάλμα. Συγκεκριμένα, εκμεταλλευόμαστε την αμεταβλητότητα της κανονικοποιημένης κλίσης μιας εικόνας σε τοπικές φωτομετρικές παραμορφώσεις και τη δυνατότητα στοίχισης κάθε ζεύγους αντίστοιχων εικονοστοιχείων των υπό στοίχιση εικόνων με την μεγιστοποίηση της μεταξύ τους συσχέτισης. Έτσι πετυχαίνουμε την αποσύνδεση του αρχικού προβλήματος σε δύο υποπροβλήματα η λύση των οποίων καταλήγει σε δύο υπερκαθορισμένα συστήματα γραμμικών εξισώσεων, καθένα εκ των οποίων έχει ως αγνώστους τις ανά κατεύθυνση παράμετρες του μετασχηματισμού που αναζητούμε για την εξάλειψη της γεωμετρικής παραμόρφωσης και ως δεξιό μέλος τις τιμές των φωτομετρικών παραμορφώσεων. Τελικά, με την επιλογή δύο κατάλληλων υποσυνόλων των προαναφερθέντων γραμμικών εξισώσεων, που εξασφαλίζουν την εφικτότητα των επιμέρους λύσεων οδηγούμαστε στον προσδιορισμό των βέλτιστων παραμέτρων.
Η προτεινόμενη τεχνική δοκιμάστηκε στη βάση προσώπων Yale Β που έχει χρησιμοποιηθεί από άλλες τεχνικές αντιστοίχισης που είναι ειδικά προσαρμοσμένες για την αντιστοίχιση προσώπων. Η απόδοση της προτεινόμενης τεχνικής είναι πολύ καλή και υπερτερεί και στα ποσοστά σύγκλισης αλλά και στην ακρίβεια των λύσεων από την απόδοση των άλλων τεχνικών τόσο στη στοίχιση εικόνων που έχουν υποστεί γεωμετρικές παραμορφώσεις (από πολύ μικρές μέχρι και πολύ έντονες) όσο και σε εικόνες με διαφορετικές έντονες φωτομετρικές παραμορφώσεις. Επίσης, η προτεινόμενη τεχνική δοκιμάστηκε στις βάσεις του Affine Covariance Regions του University of Oxford στις οποίες το περιεχόμενο των εικόνων είναι γενικό και οι ειδικού σκοπού τεχνικές αποτυγχάνουν, με εξίσου πολύ καλή απόδοση.
|
|---|
