本文将介绍几种常用的图像配准方法。 一、特征点匹配法 特征点匹配法是一种常见且广泛使用的图像配准方法。该方法基于图像中的特征点,通过在两幅图像中提取特征点并找到对应关系,从而将两幅图像对齐。 对于特征点的提取,常见的算法包括SIFT、SURF、ORB等。这些算法通过局部特征的描述,将图像中的特征点提取出来,并...
根据图像失真的数学模型来对图像进行非线性校正式的配准,多用于医学图像。 二、图像配准方法 (一)基于特征点的配准定位方法 图像对的匹配点数随着阈值的增加而逐渐减少,但是匹配点更加稳定。SIFT特征是图像的局部特征,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配,并可通过选择适合的阈值,寻找可靠、稳定的...
第三类是基于域变换的方法,采用相位相关(傅里叶-梅林变换)或者沃尔什变换、小波等方法,在新的域下进行配准。 1. 基于模板匹配的图像配准 板匹配时图像配准算法中简单而常见的算法。在模板匹配中对图像的配准有整幅图像进行的撇皮,也有局部图像和局部图像之间进行的匹配。在模板匹配过程中通常对模板进行平移,计算对应...
特征点匹配是一种常用的图像配准方法,它通过寻找图像中具有鲁棒性的特征点,并将这些特征点在不同图像中进行匹配。常见的特征点包括角点、边缘和尺度不变特征点(SIFT)等。特征点匹配的步骤主要包括特征提取、特征描述和特征匹配。 2.互信息 互信息是一种常用的图像配准度量方法,它可以通过比较两幅图像的统计特性来评...
以下是几种常用的图像配准方法: 1. 特征点匹配法 特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。它通过检测和匹配图像中的特征点,如角点、边缘点、斑点等,实现图像的对齐。该方法的优势在于对于图像的亮度、尺度、旋转和投影变换等具有一定的鲁棒性。例如,在CT和MRI图像配准中,可以利用特征点匹配法检测头部或骨骼结构的...
1基于灰度信息的图像配准方法 基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理,而 是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是 实现简单,但应用范围较窄,不能直接用于校正图像的非线性形变,在最优变 换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展,人们提出了...
7.4 图像配准的方法 7.4.1 基于特征的图像配准 基于特征的图像配准首先提取图像信息的特征,然后以这些特征为模型进行配准。特征提取的结果是一含有特征的表和对图像的描述,每个特征由一组属性表示,对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度、区域的大小等。局部特征之间存在着相互关系,如几何关系、辐射度量关系...
二、常见的图像配准方法 (1)特征点匹配法:该方法通过提取图像中的特征点,并利用特征描述子进行匹配,从而确定图像之间的几何变换关系。常见的特征点包括角点、边缘和斑点等。 (2)基于区域的方法:该方法通过比较图像的局部区域来进行配准。常见的区域相似度度量方法包括互相关、相位相关和互信息等。
4.变换估计:通过特征匹配得到的对应特征点,可以估计出用于将图像对齐的变换参数,常用的变换包括平移、旋转、缩放等。常用的变换估计方法有最小二乘法、最大似然估计等。 5.图像对齐:根据估计的变换参数,对待配准图像进行变换,使其与基准图像对齐。常用的变换方法包括仿射变换、透视变换等。 6.重采样:在图像对齐后,...