图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。流程 配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到...
图像配准可分为基于特征和基于区域的配准,其中基于特征的图像配准方法由于其只对特征进行操作,计算量较少,因此应用较为广泛。基于特征的图像配准方法的基本步骤为特征检测、特征匹配、匹配函数设计和图像的变换及重采样,图像配准操作围绕图像的特征展开。因此,如何提取具有良好不变性的特征成为基于特征的图像配准的关键所在...
图像配准(Image Registration),是数字图像处理中非常关键的问题之一。 配准的本质是将两个或多个图像进行对齐以便进行比较、分析或融合的过程。 图像配准的目标是找到一个变换矩阵(Transform matrix),将不同图像中的相应特征或点匹配在一起,以便它们在同一坐标系下对齐。 medical-image-registrationwww.mathworks.com...
1. 图像配准 1.1 定义 医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相同的空间位置。 1.2 原因 下面是两个没有配准的器官,在这两张图片上,很容易看出它们没有对齐,左边相对右边倾斜且大小不同,虽然我...
数据配准是将两个或两个以上坐标系中的大容量三维空间数据点集转换到统一坐标系中的数学计算过程，实际上就是要找出两个坐标系之间的变换关系。这种关系可以用一个3×3的旋转矩阵R和三维平移向量t来描述，配准就是要求解出（R，t）。为了解出R和t，需要在两个坐标系下的空间数据中找出最少3个同名点，同名点一般...
pcl::registration::CorrespondenceRejectorDistance用于点云配准(registration)时的对应点剔除,其主要功能和作用是基于距离标准来拒绝不符合指定距离条件的点云对应关系,这有助于提高配准的精确性和减少可能的误匹配。用户可以通过设置距离阈值来指定哪些点对应该被拒绝,通常距离阈值是一个正数,表示两点之间的最大距离。如果...
深度学习用于图像配准的第一种方式是用于特征提取。卷积神经网络设法获得越来越复杂的图像特征并进行学习。2014年以来,研究人员将这些网络应用于特征提取的步骤,而不是使用SIFT或类似算法。 2014年,Dosovitskiy等人提出了一种通用的特征提取方法,使用未标记的数据训练卷积神经网络。这些特征的通用性使转换具有鲁棒性。这些...
第一步:选择图像配准的文件 第二步:生成Tie点 2.2 不同分辨率影像的图像配准 1 概述 经常在实际数据生产中会遇到,同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像,由于几何校正误差的原因,重叠区的相同地物不能重叠,这种情况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很大的影响。遇到这种情况,可以利用重叠区的匹配点和相应...
图像配准系列之基于FFD形变与粒子群算法的图像配准 以上三篇博文所讲的配准方法中,有一个明显的共同点是:FFD形变的网格控制点数都是保持不变的。我们知道,理论上控制点越少,配准越快,但配准效果越差,控制点越多则配准越慢且配准效果越好。为了让配准效果好一点,我们往往一开始就把FFD形变的控制点设置得多一些,但...