Multi-band Blending

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EXPANDSUBTRACT得到Laplacian Pyramid,LA與LB。

{ L }_{ n }={ G }_{ n }-EXPAND\left( { G }_{ n-1 } \right)

Laplacian Pyramid [Laplacian Pyramid]
multiband pyramid2 
              [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

{ G }_{ n }={ L }_{ n }+EXPAND\left( { G }_{ n-1 }+{ L }_{ n-1 } \right)

 Pyramid Reconstruction 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 Pyramid Reconstruction [Reconstruction Illustration] 8. 下圖為用9層Multi-band Blending的結果 orapple [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:
01 022 02

1. apple + guava
BlendingResult RESULT_Gaussian15x15, pyramid2layers Blending region_AllImage
[LEFT:Alpha Blending; RIGHT:Multi-Band Blending]

2. apple + orange
Linear BlendingResult RESULT_Gaussian5x5, pyramid2layers Blending region_AllImage 
[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

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