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。 SI ...

在逆向工程，計算機視覺，文物數字化等領域中，由於點雲的不完整，旋轉錯位，平移錯位等，使得要得到的完整的點雲就需要對局部點雲進行配准，為了得到被測物體的完整數據模型，需要確定一個合適的坐標系，將從各個視角得到的點集合並到統一的坐標系下形成一個完整的點雲，然后就可以方便進行可視化的操作，這就是點雲數據 ...

關於輸入一個具體的物體的點雲，從場景中找出與該物體點雲相匹配的，這種方法可以用來抓取指定的物體等等，具體的代碼的解釋如下，需要用到的一些基礎的知識，在之前的博客中都有提及，其中用到的一些方法可以翻閱前 ...

導師給了方向，所以最近在看點雲配准相關論文“ 點雲配准是計算機視覺的一個分支方向： 一、點雲配准基礎知識 1．入門知識及背景 1）點雲概念 　　點雲是在同一空間參考系下表達目標空間分布和目標表面特性的海量點集合，在獲取物體表面每個采樣點的空間坐標后，得到的是點的集合，稱之為“點雲 ...