泛型前言一、super 4pcs1.1 简介1.2原理1.3 开源库介绍 前言最近看了下几种的算法啊,发现会有一些共性,即不管是使用哪种方法,最终大多是关注于如何计算对应点的问题上来,icp及其变种是这样,super 4pcs也是如此。为了减少博客的数,就在这里统一称作为泛型,后续会追加一些同模式的原理。一、super 4pcs1.1 简介Super 4pcs是4pcs的升级版,
转载 2024-09-08 10:25:28
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在前面的博文中,我们分别讲了使用FFD形变与梯度下降法、LM算法、粒子群算法来实现图像的非刚性:图像系列之基于FFD形变与梯度下降法的图像图像系列之基于FFD形变与LM算法的图像图像系列之基于FFD形变与粒子群算法的图像以上三篇博文所讲的方法中,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,越快,但效果越差,控制点
水利工程中混凝土受压变化检测——CT图像差值处理ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI (The Environment for VisualizingImages)是美国ITT Visual InformationSolutions公司的旗舰产品。它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive DataLanguage)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、
# 非刚性图像Python 在图像处理领域,图像准是一个非常重要的任务,它指的是将来自不同视角或者不同时间的图像进行对齐。而非刚性图像准则是指在过程中考虑到图像中的形变,如扭曲、拉伸等。Python作为一种功能强大的编程语言,在图像处理领域也有着丰富的库和工具来实现非刚性图像。在本文中,我们将介绍如何使用Python进行非刚性图像,并附上相应的代码示例。 ## 什么是非刚性
原创 2024-06-27 05:28:10
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读取数据设置 3Dconst unsigned int Dimension = 3; typedef float PixelType;
原创 2020-07-09 14:51:25
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前言早在20世纪40年代数字革命开始之前,图像就已经成为一个具有重要现实意义的过程。这技术首次应用于彩印,即将几种单色图案叠加在一起形成多色图案。为了生成最终所需的多色印刷品,各个层相对于另一个层的对齐必须是精确的。若个别层发生错位,称为失配。因此,为了确保准确的,人们开发了检测和校正任何偏差的流程。随着数字革命开启了现代医学成像时代,图像已经成为医疗成像研究中不可或缺的工具。虽然MR
一、刚性ICP算法ICP的全称是 iterative closest point —— 迭代最近点。它是一种点云匹配的算法。 二、非刚性ICP在刚性ICP中,目标物体是刚体,那么物体上的每一点在两帧之间的移动都是相同的 所以对于刚性物体,只需要对整个物体估计 1个变换即可. 也就是像 【ICP算法思想与推导详解】 中求 与 :或者是像 KinectFusion 论文中的公式(20)那样估计一个
第八章 医学图像的和融合 一 概述 根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类:解剖结构图像和功能图像。这两类图像各有优缺点:解剖图像以较高的分辨率提供脏器的解剖形态信息,但无法反映脏器的功能情况;功能图像的分辨率较差,但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像不能替代的。二 医学图像与融合的关系 图像准是图像融合的先决条件,必须是先进行变换,才能实现准确的融合。三 医学图像和融合
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信     &nb
原创 2023-10-26 12:04:28
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Towards a Practical Face Recognition System: Robust Registration and Illumination by Sparse Representation 2009 CVPR一些概念1.registration :图像(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
常见一些软件方法介绍1.ARCGIS软件1.1.栅格图像1.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条。 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被激活。在view/data  frame  properties的coordinate  properties中选择坐标系。如果是大地(投影
转载 2024-06-14 22:16:19
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# Python技术的应用与实例 ## 引言 (Registration)是指将不同数据源或不同时间点的数据进行对齐和匹配的过程。在计算机视觉、图像处理、医学影像等领域,技术具有广泛的应用。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了多种算法和工具库,能够方便地进行图像、特征匹配和形状对齐等操作。 本文将介绍Python中常用的技术及其应用。首先,我们将概述的基
原创 2023-12-10 08:51:03
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图像匹配的目的是寻找特征类似的图片,准是得到两幅图像类似的特征点。图像匹配是在大图像中寻找与小图像(模板)相似的区域。图像是将两幅尺寸相当的图像映射到同一个坐标系中,使它们的特征对应。其中一幅图像的坐标不变,称为固定图像,另一幅图像要平移、旋转、缩放,称为浮动图像。两幅图像后,就可以叠加,称为简单的图像融合。
opencv系列-图像一、简介二、应用场景三、算法分类四、特征点4.1 HarisSIFTSURF五、特征匹配六、全局坐标旋转变换公式的推导围绕原点的旋转坐标系(逆时针)的旋转绕某一点进行旋转仿射变换透视变换与仿射变换opencv函数使用什么是光流(optical flow)?光流法基本原理七、 局部 前言:方面的知识,在工作中多有用到,对于原理了解一些,但是知之不深,最近时间
# 波段Python实用指南 在遥感图像处理和计算机视觉领域,波段准是一个至关重要的步骤。为了对同一场景的不同波段图像进行有效的分析和比较,需要将这些图像对齐。波段的目的是确保同一物体在不同图像中的对应像素准确匹配。本文将详细介绍波段的基本概念,并通过Python代码示例引导你实现这一过程。 ## 波段的基本概念 波段通常应用于多光谱图像、超光谱图像以及多时相图像等。
原创 2024-09-04 06:35:41
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# Python图像实现流程 ## 1. 介绍图像的概念和应用场景 在图像处理领域,图像准是指将两张或多张图像的空间位置进行对齐,使得它们在几何上完全或近似一致的过程。图像在计算机视觉、医学影像、遥感等领域有着广泛的应用,比如在医学影像中可以用于肿瘤检测和追踪,遥感图像中可以用于地理信息系统等。 ## 2. 图像的步骤和流程 为了帮助小白开发者理解图像的过程,我将列举
原创 2023-11-06 14:54:38
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# 实现弹性 python ## 弹性简介 弹性准是一种用于图像处理的技术,可以将两幅图像进行精确匹配,使它们在空间位置上完美对齐。在python中,可以使用OpenCV库来实现弹性。 ### 流程 下面是实现弹性的基本步骤: ```markdown journey title 弹性流程 section 准备工作 开始 利
原创 2024-05-15 06:22:17
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## FFDPython实现指南 ### 概述 在本指南中,我将向你介绍如何使用Python实现FFD(Free Form Deformation)。FFD是一种常用的技术,可以对图像或模型进行非刚性变形,使其与目标匹配。我们将使用Python中的一些库来实现这一目标。 ### 整体流程 首先,让我们来看一下整个流程的步骤,以便你能够更好地理解。下面是一个流程表格: ```mer
原创 2024-07-02 06:43:35
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影像准是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务,常用于医学影像、遥感图像和三维重建等应用场景。简单来说,影像就是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系下,以便进行比较、分析或融合。本文将探讨如何使用Python实现影像,解决该领域内的常见问题。 ## 背景定位 影像的场景非常广泛,但其中一个核心问题是如何有效地对齐不同源的图像。例如,在医学图像分析中,医生可能需要将CT扫描与MRI图
原创 6月前
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在 linux 下配置 ITK 1. 下载 CMake:http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html     为方便安装,这里下载二进制文件,选择下载: cmake-2.6.4-Linux-i386.sh 2. 安装 CMake, 到  cmake-2.6.4-Linux-i386.sh 存放的目录,输
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