最近發現，看過的文章，沒幾天就忘了，於是開始寫點東西記錄一下，所學習過的演算法。廢話不多說，今天看了這篇文獻“Rectangling Panoramic Images via Warping”，所以做一下記錄。

這篇文獻演算法分為兩步：

1、第一步需要通過計算影象最小能量線，對影象進行預變性。

看懂這篇文章首先要看懂Seam Carving，這個演算法作者有原始碼，可以下載下來好好解讀一下演算法原理。通過這一步可以把影象放大為矩形影象，這一步又稱之為區域性變形。在這一步每一次迭代的過程中，源影象上的每個畫素點都會有可能移動位置，假設input影象的源畫素點I(x,y)經過Seam Carving演算法放大後，位置移動到I'(x,y)，那麼我們可以計算得其運動場（光流場），u(x,y)=I‘(x,y)-I(x,y)。演算法第一步的目的便是要計算出input影象變為local warping影象後，每個畫素點的u(x,y)運動向量。

2、第二步對local warping影象矩形進行網格劃分

記錄劃分後，每個格子頂點的座標v(x,y)，ok，通過第一步我們知道了每個畫素點經過u(x,y)運動場，變形後才有了local warping 影象，接著我們把影象local warping通過

-u(x,y)運動場，變形回去，同時記錄下v(x,y)每個頂點的新位置v’(x,y)，其實這一步不需要對影象的資料進行變形，只需要定劃分的網格根據-u(x,y)進行直接變形，記錄下每個網格頂點的新位置。

3、接著我們以這些網格頂點新位置v’(x,y)為控制頂點，利用相似變換的變形方法，對最開始的input 影象進行全域性變形。變形的控制頂點為v’(x,y)，變形後的位置為v(x,y)，據此可以得到全域性的影象變形結果

學習這篇文獻，需要先好好學習：“Seam Carving for Content-Aware Image Resizing”和“As-rigid-as-possible_shape_manipulation”這兩篇文獻網上可以下載到作者寫的原始碼，所以比較容易學會，搞定這兩篇paper，這篇文獻就簡單多了。Seam Carving for Content-Aware Image Resizing的演算法可以參考我的另一篇文章：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/44916869