參考文獻：
Wang Z, Yang Z. Seam elimination based on Curvelet for image stitching[J]. Soft Computing, 2018: 1-16.
注：SOFT COMPUTING
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| 工程技術 3區 |
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否 | 否 |
| 2017-2018最新影響因子 | 2.367 |
| 2017-2018自引率 | 14.90% |
摘要
近年來，圖像拼接發展迅速。 接縫消除在圖像拼接中起着關鍵作用。 因此，本文提出了一種改進的圖像拼接縫消除方法。 首先，註冊圖像。 然後，提出了基於Curvelet變換的最優焊縫方法來消除煤層。 客觀評價指標（PSNR和SSIM）用於評價實驗結果中所提方法的性能。 本文還提出了一種評估拼接圖像局部質量的新指標。 在該度量下測試三組圖像。 實驗結果表明，該方法可以有效地消除煤層。
主要的工作
本文提出了一種基於Curvelet變換的改進的焊縫消除方法。 該論文的貢獻可歸納如下。
- （1）採用Curvelet變換來檢測拼接圖像中的接縫，從而可以更有效地消除接縫。
- （2）提出了一種稱爲梯度方差的新度量，用於評估煤層消除質量。
該方法在以下兩個方面彌補了研究空白：
- 一是我們提出了一種有效的接縫消除方法，它提高了拼接圖像的質量。
- 另一個是我們提出的可以很好地評估接縫消除質量的指標。
什麼是Curvelet?
Curvelet是一種用於多尺度物體表示的非自適應技術，於1999年提出並在2002年進行了改進（Candes和Guo，2002）。 它是從Ridgelet開發的（Candes和Guo 2002）。 Curvelet已廣泛應用於圖像處理，如圖像去噪（Starck et al.2002），圖像增強（Starck et al.2003）和圖像融合。
算法流程
實驗結果
結論
本文提出了一種改進的圖像拼接縫消除方法。 首先註冊一對圖像。 然後，應用基於Curvelet變換的最優縫合方法來消除縫隙。 結果由PSNR和SSIM評估。 還提出了一種稱爲梯度方差的新指標來評估消除接縫的質量。 實驗結果表明，我們提出的方法優於其他現有方法。 我們未來的工作是優化方法並縮短拼接一對圖像所消耗的時間。
ps：我大概瀏覽了一下內容。對於圖像拼接問題，我認爲改進並不大，效果較爲一般。但對於評價拼接方法的指標，我覺得可以借鑑。