將會使用到左右眼的影像合成立體影像
但去除了使用Kinect的深度圖資訊
確切原因我也不是很懂
但BOSS都這麼說了
有了左右眼的影像
可以產生相對的深度資訊
但左眼影像如何去配對到對的右眼影像
目前處理的方法有很多
但通用的是
分解參考影像(利用顏色或是灰階的相似度)
分割成一個一個小視窗
小視窗內的影像差異值變化都會是平緩的
如有很大的變化
一定是發生於小視窗的邊界上
也就是在影像上分群的概念
必須探討的是
如何決定小視窗內的紋理判定
目前尚未有定論的解答
但可以直覺的認知:
- 紋理的特性必須透過一個足夠大的影像區域才能表現出來，光憑單一點並無法表現
- 紋理的特性是由區域內的影像強度、色彩強度反映出來
早期多使用直觀的感受方式來表現出紋理的特徵，像是一致性、密集性、規律性等。
但是這些方法缺乏系統，以及過於主觀而不受大家所青睞，也漸漸的不被使用。
空間域資訊求取紋理特徵:
由於紋理的特性會經由區域內的影像強度區分出來，故影像內的統計量變成了紋理的度量方法。
- co-occurrence矩陣
- 二階統計資訊
生理學上研究指出人類的視覺系統可能是根據影像在頻率域中不同頻段和方向的資訊來分析紋理。
- 傅立葉轉換
- 小波轉換
通常需要再分類(clustering)
歸類要解決的問題是
如何依據多種不同的影像特徵資訊相似的歸類為一群
目前我看到mean shift 跟 k means
想辦法搞懂中....
傅立葉轉換
傅立葉轉換有很多變形
小波轉換目前還要再繼續研究中
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