【发布时间】：2018-10-29 11:11:38
【问题描述】：
我一直在使用一些图像处理技术来制作 HDR 图片和类似内容。我发现很难对齐连拍的照片......我尝试了一些简单的运动搜索算法，只是基于比较不同图片之间的小像素样本（如 16x16），这些图片几乎可以工作： - 在第一张图片中选择一个 16x6 块，一个具有高对比度的块，然后对其进行模糊处理，以减少噪点 - 在相邻半径范围内进行比较（也因噪声而模糊）...（通常使用平均平方差） - 选择最相似的。
我尝试了一些方法来改进这一点，例如使用这些搜索算法 (https://en.wikipedia.org/wiki/Block-matching_algorithm) 来加速它。然而，结果并不好，而且当它们好时，它们并不稳健。此外，它们的计算量一直非常高（例如，这排除了在移动设备上的使用）。
我研究了流行的基于研究的算法，例如 https://en.wikipedia.org/wiki/Lucas%E2%80%93Kanade_method，但它似乎不太适合大动作。如果我们看到今天的手机拍摄的连拍图像，其传感器 > 12Mpix，很容易小动作导致 50-100 像素的差异。 Lucas Kanade 方法似乎更适合少量运动...
这有点令人沮丧，因为似乎有数百个应用程序可以执行 HDR，而且它们似乎能够在瞬间轻松可靠地匹配图片......我试图研究 OpenCV，但所有这些offer 好像是上面的 Lucas Kanade 方法。我还看到过像https://github.com/almalence/OpenCamera 这样的项目，它们很容易在纯Java 中做到这一点。虽然代码并不容易（一个类有 5k 行代码）。有没有人指点可靠的资源。
【问题讨论】：
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你能显示到目前为止你尝试过的代码吗？现在这个问题太宽泛了
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文件太多很难发布...抱歉
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顺便说一句，我认为这个问题并不广泛。它是关于图像对齐技术的，我还参考了目前使用的算法。代码不重要，更重要的是算法。
标签： java image image-processing hdr