原文:图像配准与深度学习方法

目录: 图像配准:从SIFT到深度学习 什么是图像配准 传统的基于特征的方法 关键点检测和特征描述 特征匹配 图像变换 深度学习方法 特征提取 Homography学习 监督学习 无监督学习 其他方法 强化学习 复杂的转换 图像配准 Image Registration 是计算机视觉中的基本步骤。在本文中,我们首先介绍基于OpenCV的方法,然后介绍深度学习的方法。 什么是图像配准 图像配准就是找 ...

2019-07-31 16:06 0 3725 推荐指数:

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图像:从SIFT到深度学习

转载于: https://www.sicara.ai/blog/2019-07-16-image-registration-deep-learning 图像 是 的基本步骤 计算机视觉 。 本文介绍 OpenCV 的基于 功能的方法 了 之前 深度学习 。 什么是图像注册 ...

Sat Apr 03 02:03:00 CST 2021 0 240
深度图像(Registration)原理

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要(registration),以生成深度图像(registed depth image)。实际上的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像图像坐标系转换到彩色图像图像坐标系下。下面我们来介绍其推导的过程 ...

Sun Aug 14 18:29:00 CST 2016 2 15162
图像对齐(图像方法记录

图像对齐方法1、基于ORB特征的方法1、检测两张图的ORB特征点2、特征匹配3、计算单应性矩阵4、扭转图片 图示 具体的代码实现可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/yuanlulu/article/details/82222119 ...

Fri Jun 26 06:35:00 CST 2020 0 2595
图像之医学图像

多模态人耳蜗图像的自动耳蜗(ACIR)方法。这种方法使用自适应随机梯度下降(ASGD)优化器和Mat ...

Thu Dec 14 06:16:00 CST 2017 0 4456
图像的步骤

今天接触到图像问题,在网上搜索了一会,了解到目前还没有哪一种方法能够应对所有的情况,任何一种算法都必须考虑图像的成像原理、几何变形、噪声影响、精度等因素。从原理上讲,大致可以分为以下四个步骤: (1)特征提取 采用人工或者自动的方法检测图像中的不变特征 ...

Tue Dec 12 05:32:00 CST 2017 0 3756
图像SIFT

(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子,并在2004年深入发展和完善。 SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度。 该关键点 ...

Mon Oct 28 23:43:00 CST 2019 0 716
图像

对于两幅不同角度拍摄图像,不考虑光学成像相关信息,仅认为两幅图像是通过某一种平面映射(如仿射变换)相关联。使用该模型对两幅图像方法如下: 1 特征检测与匹配 1)使用任意特征点检测算法分别检测出两幅图像上得显著特征点(如 Harris 角点,SIFT,SURF ...

Fri Jan 08 01:42:00 CST 2021 0 741
 
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