NCC相对宽松,它假设固定图像和运动图像的强度值之间存在线性关系,因此可以更频繁地使用。 MI度量更加普遍:仅假设固定图像和运动图像的强度的概率分布之间的关系。众所周知,对于多模态图像,它不仅适用于单模态图像,也适用于多模态图像对,这种方法通常是图像配准的好选择。 NMI度量就像MI一样,适用于单模态和多模态配准。
准确度是评价图像配准算法的重要指标之一,它衡量了算法对图像之间几何和像素级别差异的处理能力。准确度可以通过计算配准前后的特征点的空间距离或像素差异来评估,较小的距离或差异表示算法具有较高的准确度。 其次是鲁棒性。鲁棒性是评价图像配准算法的另一个关键指标,它考察了算法对于图像中的噪声、遮挡和失真等因素...
比如M3FD、RoadScene等，想要做图像配准，得把图像进行仿射或弹性变换，得到未对齐的可见光和红外图像对...
图像配准 特征点 python 原创 mob64ca12ed7b35 4月前 181阅读 图像评价指标SSIM python代码 图像处理评价指标 1.图像质量概念:清晰度(sharpness)、锐化(sharpening)、噪声-原始转换清晰度(sharpness)在边缘等特征上最为明显。它可以通过边缘(阶跃)响应来测量。成像系统的每个组件都会影响整个系统的响应(通常会降...