geometric distortion | BriefGPT

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GDCNet：使用深度学习进行无标定几何畸变校正的回声平面成像数据
GDCNet 是一种实现了新颖的方法，通过非线性配准到 T1 加权解剖图像来估计几何畸变图，实现了功能图像的快速畸变校正，并在回顾性和前瞻性获取的数据集上展示出来。
PDF4 months ago
面向实际场景的失真感知变化检测
我们提出了一种可重复使用的自监督框架，用于处理变时地几何畸变问题，通过单阶段预训练可以改善变时地几何畸变，并提升变化检测的性能。
PDF6 months ago
等距运动流形基元
提出了一种基于等距运动流形原语（IMMP）的方法，通过保持流形的几何结构来解决在潜在空间中几何扭曲问题，并通过实验表明 IMMP 在平面避障运动和推动操作任务中明显优于现有的 MMP 方法。
PDF8 months ago
基于去模糊和配准的鱼眼图像更强大的拼接算法
我们提出了一种结合传统图像处理方法和深度学习的更强的鱼眼图像拼接算法，通过 Attention-based Nonlinear Activation Free Network（ANAFNet）对鱼眼图像进行校正并采用 ORB-FREAK-G
PDFa year ago
基于未校准图像校正和纬向运动假设的旋转深度估计
本文提出了一种新的基于旋转深度恢复（DfR）算法的图像校正解决方案，并采用自适应策略减少几何图像畸变，实验结果表明该方法有效性和效率均优于现有方法。
PDFa year ago
控制点文档去除变形
本文提出一种简单而有效的方法，通过估计控制点和参考点，在控制点和参考点之间采用插值方法，将稀疏映射转换为反向映射，并将原始扭曲的文档图像映射到矫正后的图像，从而矫正文档图像。实验表明，我们的方法能够矫正各种扭曲类型的文档图像，并在真实数据集
PDF2 years ago
CVPR场景中基于图像的文本转换
提出了 SwapText 框架，它是通过三个阶段来实现场景图像中文本交换的，包括用于替换前景图像标签的新型文本交换网络、学习用于重建背景图像的背景完成网络和使用生成的前景图像和背景图像来生成单词图像的融合网络。在几个场景文本数据集上展示了定
PDF4 years ago
CVPR基于深度学习的盲图像几何失真校正
我们提出了第一个通用框架，用于自动纠正单个输入图像中不同类型的几何畸变。我们的方法采用卷积神经网络（CNN），通过使用大型合成畸变数据集进行训练，以预测扭曲图像和校正图像之间的位移场。模型拟合方法使用 CNN 输出估计畸变参数，实现更准确的
PDF5 years ago
RPCA 和拟保形映射恢复大气湍流畸变图像
本文提出了一种新颖的算法来降低由大气湍流引起的几何失真以及时空变化的模糊，该算法首先利用适当的能量函数得到一个清晰度较高的参考图像以及一个包含参考图像的清晰和略微失真图像帧的子采样图像序列，然后通过稳定变形场来稳定子采样图像序列，最后应用鲁
PDF7 years ago