一、前言图像配准是一种图像处理技术，用于将多个场景对齐到单个集成图像中。在这篇文章中，我将讨论如何在可见光及其相应的热图像上应用图像配准。在继续该过程之前，让我们看看什么是热图像及其属性。二、热红外数据介绍热图像本质上通常是灰度图像：黑色物体是冷的，白色物体是热的，灰色的深度表示两者之间的差异。 然而，一些热像仪会为图像添加颜色，以帮助用户识别不同温度下的物体。 图1 左图为可见光；有图
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2023-10-24 08:35:47
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# 红外图像配准教程
图像配准是计算机视觉中的一项关键技术，通常应用于医学影像、遥感图像分析以及计算机视觉等领域。红外图像配准的目的是将两个或多个图像（通常是同一场景在不同时间、位置或不同成像条件下获得的图像）对齐，从而实现更好的信息提取与分析。
## 流程概述
在进行红外图像配准之前，我们需要明确整个流程，以下是配准的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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最近在做关于红外视频的项目，主要是对区域入侵检测，主要是能够对行人进行识别，又到了瓶颈期，所以看看论文找些灵感，下面也主要是对看到的论文的思想及实现步骤进行总结。 1.《Thermal-Infrared Pedestrian ROI Extraction through thermal and Motion Information Fusion》 2.《A Shape-Independent-
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2024-08-06 14:28:36
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红外/可见光图像配准融合 根据文献【1】，对于平行光轴的红外可见光双目配置进行图像配准，主要的限制是图像配准只是对特定的目标距离（Dtarget）有效。配准误差 x（以像素单位）的数学表达式为： &n
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2023-12-04 14:20:36
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首先波长决定落地面，决定了光波谱特性 人类肉眼可见的光波谱称为可见光谱(390-780nm)：基础由三原色构成，红黄橙绿青蓝紫都由RGB(红绿蓝)混色而成，紫色属于标准伪色。8位色/16位色/24位色均对应至混色的深度与精度，目前主流为32位/64位色，8位色可参考电子游戏历史经典红白机FC。比可见光波长较短的部分很好理解，如紫外线可用于验钞，美黑，以及一些特殊的探测与检测，X光普遍用于
最近一直在做可见光图像与红外光图像的配准和融合研究，阅读了很多文献后发现在这一领域有很多很不错的工作都没有公开代码，因此希望写一整个系列来分享一些比较有趣的研究，并尝试复现这些论文。这篇推文要复现的论文是Huafeng Li等人的《Feature dynamic alignment and refinement for infrared-visible image fusion: Translat
红外与可见光图像融合技术是一种将红外图像和可见光图像的信息进行结合，以产生一幅包含两者优点的新图像的技术。这种技术能够提供更全面、更准确的场景信息，因此在军事、航空航天、环境监测、医学等领域具有广泛的应用价值。一、红外与可见光图像的特点红外图像主要通过捕捉物体发出的红外辐射来获取图像，因此能够在夜间或恶劣天气条件下提供较好的目标检测和识别能力。然而，红外图像的分辨率通常较低，且色彩信息有限。相比之
图像匹配的目的是寻找特征类似的图片，配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。图像配准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。两幅图像配准后，就可以叠加，称为简单的图像融合。
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2023-07-04 17:47:36
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opencv系列-图像配准一、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、全局配准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、 局部配准 前言：配准方面的知识，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
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2024-01-08 14:28:14
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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、
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2024-06-06 11:11:33
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基本方法：一、基于传统方法的红外与可见光图像融合方法基于多尺度变换的融合方法、基于稀疏表达的融合方法、基于显著性检测的融合方法、基于空间转换的融合方法和其他方法。①基于多尺度变换的融合方法原理:通过相应的分解规则对源图像按照不同的尺度分别分解，再 按照一定的融合策略对分解结果融合，最后利用反变换得到融合结果。常见的变换策略包括 金字塔变换、小波变换、非下采样轮廓波变换、边缘保持滤波等常见的融合规则
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2024-08-17 09:03:57
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匹配，是寻找与一幅图相似的图像（不对寻找到的图像做矫正）。配准，是寻找相似图像但是变形后的图像（需要做一些旋转之类的校正变换）。融合，是多幅图像连接成一幅大图，视频集成中用的比较多。 图像配准图像配准所属现代词，指的是将不同时间、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。图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同
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2024-01-18 23:50:49
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本文为印度Rourkela国立技术研究所（作者：Sangeeta Sahu）的硕士论文，共58页。图像配准是许多实时图像处理应用中的首要步骤。图像配准是将两幅或两幅以上的图像合并到一个坐标系中进行后续分析，有时也被称为图像对齐。它广泛应用于遥感、医学成像、多传感器融合目标识别、利用卫星图像监测某一特定土地的利用情况、从不同医学模式获得的图像对准等疾病诊断，这是图像融合和图像拼接领域的重要一步。本文
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2023-11-08 21:53:26
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Image registration 是指同一目标的两幅或者两幅以上的图像在空间位置的对准。图像配准技术的过程，称为图像匹配或者图像相关（image matching or image correlation）。 半自动配准：人机交互方式提取特征（如角点），然后利用计算机对图像进行特征匹配、变换和重采样。 自动配准：计算机自己完成。基于灰度或者是基于特征。 基于灰度：精度高，缺点是对图像灰度
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2023-11-27 09:29:39
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这俩天一直在做关于物体匹配的方面的工作，前几天朋友推荐我看西安电子科技大学张瑞娟的一篇硕士论文“图像配准理论及算法研究”，我收获很大，所以我也总结一些对我有用的算法，将来便于查找应用。我做的目标追踪这一块，虽然和图像配准不是一个方向，但是前期工作都是一样的，首先都需要物体检测，特征检测和匹配。这里我总结一些对我有用的，也希望对和我一样研究方向的人有帮助。这里图像配准可以换成物体匹配的。1，&nbs
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2024-08-19 09:49:29
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# Python图像配准实现流程
## 1. 介绍图像配准的概念和应用场景
在图像处理领域，图像配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。图像配准在计算机视觉、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. 图像配准的步骤和流程
为了帮助小白开发者理解图像配准的过程，我将列举
原创
2023-11-06 14:54:38
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图像配准需是指对不同条件下得到的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。最简单的做法就是求得原图像到目标图像之间的透视变换矩阵，将原图像按照矩阵进行变换，就可以得到和目标图像相似的效果。透视变换是将成像投影到一个新的视平面，也称作投影映射。 透视变换实质上是将二维的图片变换到三维的坐标系中之后再变换到另一个二维坐标系，与仿射变换相比透视变换实现的效果要多一些。求解精确矩阵和透视变换可以很容易
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2023-11-27 00:13:53
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找了各种资料，把自己需要的整理了以下。 图像配准的概念（1）图像配准是使用某种方法，基于某种评估标准，将一副或多副图片（局部）最优映射到目标图片上的方法。（2）对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。（3）图像配准是使用某种方法，基于某种评估标准，将一副或多副图片（局部）最优映射
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2024-01-04 19:18:39
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对于两幅不同角度拍摄图像，不考虑光学成像相关信息，仅认为两幅图像是通过某一种平面映射（如仿射变换）相关联。使用该模型对两幅图像配准方法如下： 1 特征检测与匹配 1）使用任意特征点检测算法分别检测出两幅图像上得显著特征点（如 Harris 角点，SIFT，SURF等）； 2）使用特征点描述算法对两幅
原创
2022-01-13 16:22:25
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本博客是学习的Elastx官方文档的摘抄，感兴趣可前往https://elastix.lumc.nl/index.php查看 或者下载Elastix文档查看1.MSE(均方差)2.NCC(归一化相关系数)3.MI(互信息)4.NMI(标准化互信息)5.KS(卡帕统计)6.目标配准误差（TRE）医学图像中术语目标（target） 用于表示与配准直接相关的配准点，在医学应用中，它们通常是位于手术期间要
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2024-04-25 17:55:21
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