作者丨黄澄楷研究方向丨多媒体信息检索/内容理解本文是发表在 MM18 上的一篇模态检索文章,作者提出了一种采用综合保持距离的自编码器(CDPAE)的新颖方法,用以解决无监督的模态检索任务。 之前的无监督方法大部分使用属于相同对象的模态空间的成对表示距离进行度量学习。但是,除了成对距离之外,作者还考虑了从跨媒体空间提取的异构表示距离,以及从属于不同对象的单个媒体空间提
✅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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什么是多模态图像融合算法参考资料:《综述:一文详解50多种多模态图像融合方法》https://arxiv.org/abs/2202.02703背景:0、这篇paper里边的两个模态分别是:雷达数据、Camera模态;1、多模态融合的能用的场景有很多,比如2D/3D的目标检测、语义分割,还有Tracking任务。在这些任务中,重中之中就是模态之间的信息交互融合的工作。2、融合的类型:大多数方法遵循将
转载 2024-07-22 14:27:01
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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: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: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
# 图像Python 中的实现 图像准是计算机视觉中的一个重要任务,旨在将不同视角或时间拍摄的图像对齐。在许多领域,如医学图像分析、遥感和机器人视觉中,图像都是至关重要的一步。今天,我将引导你使用 Python 来实现基本的图像。 ## 流程概述 以下是图像的基本步骤: | 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创 2024-09-09 05:21:40
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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
## Python地理代码 地理准是指将不同投影、不同分辨率、不同空间参考的地理数据进行坐标转换,使其能够在同一坐标系下进行叠加和分析。在地理信息系统(GIS)中,地理准是实现精确空间分析的关键步骤。 Python是一种常用的编程语言,具有丰富的地理数据处理库和工具。本文将介绍使用Python进行地理代码示例,并结合实际案例进行说明。 ### 安装依赖库 首先,我们需要安装一
原创 2024-01-10 06:23:34
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# Python 图像实现指南 ## 引言 图像准是图像处理中的关键技术,经常用于医学成像、遥感和计算机视觉等领域。简单来说,图像准是将两幅或多幅图像对齐到同一坐标系。本文将带你通过一个简单的流程实现图像。 ## 流程概述 在开始编码之前,我们来概述实现图像的主要步骤。以下是一个简单的流程表格: | 步骤 | 描述
原创 2024-08-11 04:35:25
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第6章 MATLAB图像 6.1 图像概述 6.1.1 图像准定义   图像准是对从不同传感器、不同时间、不同视点所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配,以达到空间匹配和叠加目的的处理过程。本质上图像首先需要分析各分量图像上的几何畸变,然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系统中。在图6.1所示的例子中,待图像根据参考图像经过方法处理可以得到局部放大且角度校正的图像。在
## 图像代码实现指南 图像准是计算机视觉中的一个重要任务,主要用于将不同视角、不同时间或不同传感器拍摄的图像对齐。本文将引导你通过Python实现图像的过程。以下是整个流程的概述。 ### 流程步骤表 | 步骤 | 描述 | |------|--------------------------------| | 1 | 导
原创 2024-10-19 07:08:50
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前言 本文介绍了CVPR 2023在图像融合领域的最新工作CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition。本文的整体架构和赵博士先前在IJCAI上发表的DIDFuse有继承关系,这次的亮点是1. 结合CNN和当前火爆的Transformer;2. 将特征解耦的思想引入了图像融合,将模态信息分
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)。,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。 图像图像所属现代词,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。图像就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同
在计算机视觉领域,图像准是一个非常重要的技术,它可以使不同视角、角度或时间拍摄的图像对齐,为后续的分析和处理提供基础。其中,SIFT(尺度不变特征变换)作为一种强大的特征提取算法,在图像中的应用得到了广泛的关注。这篇博文将深入探讨如何在 Python 环境中使用 OpenCV 库实现 SIFT 图像代码,并详细记录整个过程。 ## 背景描述 图像的应用非常广泛,涉及医学成像、遥
原创 7月前
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基于混合策略的多模态医学图像方法研究
目录1.粗2.精3.合并点云4.去除重叠点5.附:手算精度5.1 精确选取同名点5.2 计算误差6.相关链接 1.粗  使用Tools-> Registration -> Align (point pairs picking)工具手动选取匹配点对。此工具允许用户通过在两个实体中拾取至少三个等效点对来对齐两个实体。此方法对于非常精确地对齐云非常有用。有时,这甚至是获
【点云算法】【NDT】0 前言1 NDT(正态分布变换算法)1.1 NDT算法介绍1.2 NDT算法在PCL库的使用1.2.1 数据的体素滤波处理1.2.2 进行NDT处理 0 前言这篇文章的目的是为了记录对点云算法的学习,之前学习过ICP、PnP等,后面看到NDT算法,故记录1 NDT(正态分布变换算法)1.1 NDT算法介绍正态分布变换算法,又名为 **NDT ( Normal Di
使用迭代最近点算法(ICP)迭代最近点算法(Iterative Closest Point,简称ICP算法)代码实现创建文件:iterative_closest_point.cpp#include <iostream> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl
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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FPFH:快速点特征直方图 参考链接:1.浅谈FPFH算法实现原理及其在点云中的应用 2.Fast Point Feature Histogram (FPFH)特征 在做三维点云匹配(Point cloud registration)的时候,通用的做法是先做基于特征及RANSAC的粗匹配,然后再做一轮精匹配。粗匹配常使用的一种特征是FPFH特征,而精匹配一般使用的是ICP(Iterative
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