參考教程 依賴opencv擴展庫,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> ...
圖像配准算法一般可分為: 一 基於圖像灰度統計特性配准算法 二 基於圖像特征配准算法 三 基於圖像理解的配准算法。 其中,算法類型二最普遍,基於特征的圖像配准算法的核心步驟為: .特征提取 .特征匹配 .模型參數估計 .圖像變換和灰度插值 重采樣 。 圖像配准必須得考慮 個問題: 分別是配准時所用到的空間變換模型 配准的相似性測度准則以及空間變換矩陣的尋優方式。 空間變換模型 ,是指的這兩幅要配准 ...
2014-01-04 12:25 0 5281 推薦指數:
參考教程 依賴opencv擴展庫,使用sifi匹配 保存配准信息 "./config/calibratedPara.yaml" #include <iostream> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> ...
今天在網上看到一篇2017年的論文,是關於圖像配准的,偏醫學圖像,主要是講針對於3D耳蝸醫學圖像的自動配准的問題,因為現存的技術都是醫生使用手動成像進行圖像配准和分割,非常耗時,而且耳蝸的體積非常小,結構復雜,這對於多模態耳蝸圖像的自動配准來說是一個巨大的挑戰。這篇論文提出了一種 ...
今天接觸到圖像配准問題,在網上搜索了一會,了解到目前還沒有哪一種方法能夠應對所有的配准情況,任何一種配准算法都必須考慮圖像的成像原理、幾何變形、噪聲影響、配准精度等因素。從原理上講,配准大致可以分為以下四個步驟: (1)特征提取 采用人工或者自動的方法檢測圖像中的不變特征 ...
對於兩幅不同角度拍攝圖像,不考慮光學成像相關信息,僅認為兩幅圖像是通過某一種平面映射(如仿射變換)相關聯。使用該模型對兩幅圖像配准方法如下: 1 特征檢測與匹配 1)使用任意特征點檢測算法分別檢測出兩幅圖像上得顯著特征點(如 Harris 角點,SIFT,SURF ...
圖像配准是對取自不同時間、不同傳感器或者不同視角的同一場景的兩幅圖像或者多幅圖像匹配的過程,它被廣泛地應用在遙感圖像、醫學影像、三維重構、機器人視覺等諸多領域中.而匹配就是在一幅大圖像中搜尋目標,已知該圖中有要找的目標,且該目標同模板有相同的尺寸、方向和圖像,通過一定的算法可以在圖中找到目標,確定 ...
(一)圖像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景簡介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子,並在2004年深入發展和完善。 SIFT算法是在尺度空間進行特征檢測並確定關鍵點的位置和關鍵點所在的尺度。 該關鍵點 ...
ANTsPy主頁:https://github.com/ANTsX/ANTsPy ANTsPy官方文檔:https://antspyx.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/ 配准ants.registration ...
目錄 簡單變換 (Simple) 變換的組合 剛體/歐式變換 (Rigid-Body/Euclidean) 相似變換 (Similitudes/Si ...