Bildregistrierung durch Segmentierung

Bildregistrierungsalgorithmen basieren normalerweise auf Punktmerkmalen wie SIFT (Scale-Invariant Feature Transform).

Ich habe einige Hinweise auf Linienmerkmale gesehen, aber ich habe mich gefragt, ob es möglich ist, Bildsegmente anstelle von Punkten abzugleichen . Zum Beispiel, gegebene Quelle und transformiertes Bild:

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Ich kann Kantenerkennung, Unschärfe und Wasserscheidetransformation auf jedem ausführen:

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Bedauerlicherweise stellte sich heraus, dass die Segmentierung in jedem Bild zu unterschiedlich war, um mit einzelnen Segmenten übereinzustimmen.

Ich habe einige Artikel über übereinstimmende Formen und Formdeskriptoren gesehen, die für affine Transformationen unveränderlich sind, daher scheint dieser Bereich vielversprechend zu sein ...

Gibt es Segmentierungsmethoden, die gegenüber affinen (oder sogar projektiven) Deformationen des Bildes robuster sind?

local-features image-segmentation image-registration Libor
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Mein gesunder Menschenverstand sagt mir, dass kleinere Regionen robuster gegenüber globalen Transformationen sind. Daher sollte die Segmentierung viele kleine Segmente haben. Außerdem sind einige bestimmte Formen für einige Transformationen (wie Kreise in Rotationen)

unveränderlich

MSER (Maximumly Stable Extremal Regions) sind Regionen, keine Punkte. Und sie sind unveränderlich, um die Transformation zu beeinflussen. Genau genommen handelt es sich jedoch nicht um eine Segmentierungsmethode.

Niki Estner

@nikie Wenn Sie Ihren Kommentar als Antwort setzen, würde ich es akzeptieren. Ich war an der Segmentierung interessiert, da Regions-Features einige Informationen zur Bildtransformation enthalten und möglicherweise zum Erraten der Transformation zwischen Bildern verwendet werden könnten. Ich werde die Arbeit über MSER auf jeden Fall studieren.

Libor

Ich arbeite derzeit an CBIR mit Komponentenbäumen. Die Komponentenbaumdarstellung eines Bildes würde nicht so sehr von den Deformationen (auch nicht projizierten) des Bildes abhängen, verschiedene Ebenen würden Vergleiche und Operationen bis zu einer unterschiedlichen Detailebene ermöglichen und sollten bei Bildern mit geringer Textur besser funktionieren als die aktuellen Techniken . Es ist im Moment nur ein Forschungsthema, das gerade erst begonnen wurde, aber hoffentlich steckt etwas in dem Ansatz, sonst würde ich kein Stipendium erhalten, um dies zu tun. Aber wenn jemand anders etwas in diese Richtung tut, könnte dies nützlich sein.

Penelope

@penelope Diese Arbeiten auf CBIR können auch für das Mosaizieren von Bildern nützlich sein (mein spezielles Interesse), wenn wir eine Reihe von Bildern mit ähnlichen Funktionen haben. Der derzeit gängige Ansatz ist die hochdimensionale Suche über Punktdeskriptoren (z. B. SIFT), die zu falschen Übereinstimmungen zwischen Bildern führen kann, während "Regionen" oder "Komponenten" anstelle von Punkten diese möglicherweise unterscheiden können. Haben Sie einen Verweis auf Artikel über die Komponentenbaumdarstellung von Bildern? Danke vielmals.

Libor

Antworten:

Informell ausgedrückt besteht die Idee darin, Kleckse an verschiedenen Schwellenwerten zu finden und dann die Kleckse auszuwählen, deren Form / Fläche sich innerhalb eines Bereichs von Schwellenwerten am wenigsten ändert. Diese Regionen sollten für einen großen Bereich von Graustufen- und geometrischen Transformationen stabil sein.

Niki Estner
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Ich arbeite derzeit an CBIR mit Komponentenbäumen , was eine relativ neue Idee sein sollte. Einige erwartete Vorteile der Verwendung von Komponentenbäumen zur Beschreibung von Bildern wären:

Die Komponentenbaumdarstellung eines Bildes würde nicht so sehr von den Deformationen (auch projizierten) des Bildes abhängen
Das Untersuchen verschiedener Ebenen des Baums würde Vergleiche und Operationen bis zu einer unterschiedlichen Detailebene ermöglichen
Diskriminierung und Beschreibung sollten bei Bildern mit geringer Textur besser funktionieren als bei den derzeitigen Techniken.

Als ich gerade mit Recherchen zu diesem Thema angefangen habe, habe ich nur eine vage Vorstellung von meinen Zielen: Repräsentiere das Bild mit dem Komponentenbaum und vergleiche dann die Komponentenbäume entweder direkt, indem ich eine vektorisierte Repräsentation finde. In ein paar Wochen (oder Monaten) werde ich wahrscheinlich noch viel mehr sagen können, aber im Moment kann ich nur die Liste der mir zur Einführung in Component Trees empfohlenen Artikel anbieten (ich habe sie noch nicht gelesen):

Ich kann die Antwort vielleicht aktualisieren, wenn ich etwas Relevantes finde.

Auch, wenn Ihr Ziel, in einer Art und Weise ist, genauer gesagt Bild entspricht Regionen statt nur Punkte , weil Regionen mehr diskriminativen sein könnten, war es eine schöne Anregung in J. Sivic und A. Zisserman: „Video Google: Ein Text Retrieval Ansatz zur Objekterkennung in Videos " .

Ich beziehe mich auf den Abschnitt über räumliche Konsistenz , in dem eine Gruppe von Übereinstimmungen zwischen Feature-Punkten nur akzeptiert wird, wenn die Feature-Punkte in beiden Bildern eine ähnliche räumliche Konfiguration aufweisen. Das Matching ist also nicht nur von der Art des extrahierten Merkmals (DoG, MSER, ...) oder des Deskriptors (SIFT) abhängig, sondern es wird auch die weitere Umgebung eines Merkmalspunkts betrachtet, wodurch es (zumindest ein wenig) regionabhängig.

Penelope
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