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。
转载
2023-07-04 17:47:36
424阅读
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
1171阅读
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
转载
2024-04-25 17:55:21
375阅读
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
转载
2024-01-08 14:28:14
302阅读
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
转载
2024-01-18 23:50:49
56阅读
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
转载
2023-10-24 08:35:47
406阅读
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、
转载
2024-06-06 11:11:33
74阅读
一、图像配准概述 图像配准是叠加两个或多个来自不同来源、在不同时间和角度拍摄的图像的过程。图像配准过程是一种自动或手动操作，它试图发现两张照片之间的匹配点并在空间上对齐它们以最小化所需的误差，即两幅图像之间的统一邻近度测量。医学、遥感和计算机视觉都使用图像配准。 一旦在图片之间建立了对应关系
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
转载
2023-11-08 21:53:26
182阅读
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
转载
2023-11-27 09:29:39
281阅读
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
转载
2024-08-19 09:49:29
35阅读
所有的图像配准技术的最根本的问题是要找到合适的图像变换或映射类型正确匹配两个图像。常见的转换包括登记：硬质的变化、仿射变换、突出部分、非线性变化。 版权声明：本文博主原创文章，博客，未经同意不得转载。
转载
2015-09-16 09:53:00
418阅读
2评论
医学图像配准
原创
2021-08-02 15:46:30
1731阅读
注：为便于学习，本文部分内容总结于中科大硕士论文，论文名称：基于SIFT图像配准算法的研究 1.配准概述 图像配准是一种寻找同一场景的两幅或多幅图像之间的空间变换关系、并对其中的一幅或多幅图像进行变换的过程。图像配准是所有图像分析任务中最为关键和基础的步骤，是图像拼接、图像重建、目标识别等应用的前提。对于常用的基于特征的
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
转载
2023-11-27 00:13:53
662阅读
图像配准是图像处理的基本任务之一，早在70年代，人们就开始了图像配准方面的研究，从最简单的模板匹配校正图像平移，到
原创
2022-10-10 16:21:36
505阅读
# 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
56阅读
# 图像配准在PyTorch中的应用
图像配准是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，旨在将两或多幅图像对齐，使它们的特征尽可能重合。这在医学成像、遥感和图像拼接等多种应用中都非常重要。本文将介绍如何使用PyTorch来实现简单的图像配准。
## 图像配准流程
在图像配准的流程中，通常包括以下几个步骤：
1. **图像获取**：将需要配准的图像加载到内存中。
2. **特征提取**：提取关
文章目录1. 理论基础2. 最小二乘法2.1 从平移说起2.2 仿射变换2.3 同态映射(Homographies)2.4 总结
原创
2022-06-27 16:08:04
1484阅读
1、度量标准从Elastix手册中查到Releases · SuperElastix/elastix (github.com)总结 MSD度量是一种仅适用于具有相等强度分布的两个图像的度量，即来自相同模态的图像。 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，
