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Mobile and Embedded Fast High Resolution Image Stitching for Long Length Rectangular Monochromatic Objects with Periodic Structure

机译：具有周期结构的长矩形矩形单色对象的移动和嵌入式快速高分辨率图像拼接

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摘要

In this paper we describe stitching protocol, which allows to obtain high resolution images of long length monochromatic objects with periodic structure. This protocol can be used for long length documents or human-induced objects in satellite images of uninhabitable regions like Arctic regions. The length of such objects can reach notable values, while modern camera sensors have limited resolution and are not able to provide good enough image of the whole object for further processing, e.g. using in OCR system. The idea of the proposed method is to acquire a video stream containing full object in high resolution and use image stitching. We expect the scanned object to have straight boundaries and periodic structure, which allow us to introduce regularization to the stitching problem and adapt algorithm for limited computational power of mobile and embedded CPUs. With the help of detected boundaries and structure we estimate homography between frames and use this information to reduce complexity of stitching. We demonstrate our algorithm on mobile device and show image processing speed of 2 fps on Samsung Exynos 5422 processor.
机译：在本文中，我们描述了拼接协议，该协议可以获取具有周期结构的长距离单色对象的高分辨率图像。该协议可用于不宜居住区域（如北极地区）的卫星图像中的长文件或人为物体。这样的物体的长度可以达到显着的值，而现代的相机传感器具有有限的分辨率，并且不能提供整个物体足够好的图像用于进一步处理，例如图像处理。在OCR系统中使用。提出的方法的思想是获取包含高分辨率的完整对象的视频流并使用图像拼接。我们希望被扫描的对象具有直线边界和周期性结构，这使我们能够对缝合问题引入正则化，并使算法适合移动和嵌入式CPU的有限计算能力。借助检测到的边界和结构，我们可以估计帧之间的单应性，并使用此信息来减少拼接的复杂性。我们在移动设备上演示了我们的算法，并在Samsung Exynos 5422处理器上显示了2 fps的图像处理速度。

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