Multi-band Blending

Multi-band Blending

ｆｒｏｍ：　http://aboutdada.com/?p=29

Posted on November 26, 2014

Multi-Band Blending把影像分為高頻影像(Laplacian Image)與低頻影像(Gaussian Image)。
執行步驟如下所示：
1. 將兩張Alignment相鄰的影像取出疊合的部分：subA、subB。
2. 對subA與subB做Gaussian blur，產生GA,GB。
3. 利用downsampling方式建立GA與GB的Gaussian Pyramid。(PS.Gaussian Pyramid 的G0是原圖未blur的影像)
4. 對GA與GB兩個pyramid經由EXPAND和SUBTRACT得到Laplacian Pyramid，LA與LB。

Ln=Gn−EXPAND(Gn−1)

[Laplacian Pyramid] ​

 
              [Mulitband Pyramid] 
5. 建構Laplacian Pyramid LS，讓LS的左半邊保留LA的Laplacian，讓LS右半邊保留LB的Laplacian。 
6. Pyramid Reconstruction。有了LS與GS後，再依照Pyramid的關係倒回疊加成原圖大小影像。

Gn=Ln+EXPAND(Gn−1+Ln−1)

  7. Reconstruction Process，從最底層疊加上來，每一層Expand上去後， 疊加Laplacian Image，再Expand上去一層，直到第0層為止。 [Reconstruction Illustration] 8. 下圖為用9層 Multi-band Blending的結果 。 [Pyramind Reconstruction Result]

---

結果比較 :
這裡以水果圖來做實驗，分別是apple,orange和guave。
一般paper只有apple和orange，guave是我自己上網找的，
因為影像差異比較大，所以比較好區分兩種演算法的效果。
Source:
 
1. apple + guava
 [LEFT:Alpha Blending; RIGHT:Multi-Band Blending]

2. apple + orange
 
[LEFT:Alpha Blending; RIGHT:Multi-Band Blending]

由結果圖可見，Multi-Band Blending能保留該圖的細節，
而且影像中的疊合部分所產生的模糊變少了。若要更細步探討Multi-Band效果的話，
疊合區域大小、Pyramid layer數和Gaussian size都會影響到整體影像的呈現。  

---

 

reference :

http://cs.haifa.ac.il/hagit/courses/CP/Lectures/CP07_StitchingX4.pdf

Computer Vision:Algorithms and Applications (Richard Szeliski)

images from : http://pages.cs.wisc.edu/~csverma/CS766_09/ImageMosaic/imagemosaic.html

This entry was posted in Image Stitching, 學習筆記 by darren622672. Bookmark the permalink.