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On the Choice of Tensor Estimation for Corner Detection, Optical Flow and Denoising

机译:关于角点检测,光流和去噪的张量估计的选择

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摘要

Many image processing methods such as corner detection,optical flow and iterative enhancement make use of image tensors. Generally, these tensors are estimated using the structure tensor. In this work we show that the gradient energy tensor can be used as an alternativeto the structure tensor in several cases. We apply the gradient energy tensor to common image problem applications such as corner detection, optical flow and image enhancement. Our experimental results suggest that the gradient energy tensor enables real-time tensor-based image enhancement using the graphical processing unit (GPU) and we obtain 40% increase of frame rate without loss of image quality.
机译:许多图像处理方法,例如角点检测,光流和迭代增强,都利用图像张量。通常,使用结构张量来估计这些张量。在这项工作中,我们证明了在某些情况下可以使用梯度能量张量替代结构张量。我们将梯度能量张量应用于常见的图像问题应用,例如角点检测,光流和图像增强。我们的实验结果表明,梯度能量张量可以使用图形处理单元(GPU)进行基于张量的实时图像增强,并且在不降低图像质量的情况下,帧速率提高了40%。

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