1. 磁共振现象含单数质子的原子核，例如人体内广泛存在的氢原子核，其质子有自旋运动，带正电，产生磁矩，有如一个小磁体（图1-1）。小磁体自旋轴的排列无一定规律。 图1-1 质子带正电荷，它们像地球一样在不停地绕轴旋转，并有自己的磁场
但如在均匀的强磁场中，则小磁体的自旋轴将按磁场磁力线的方向重新排列（图1-2）。 图1-2 正常情况下，质子处于杂乱无章的排列状态。当把它们放
前言早在20世纪40年代数字革命开始之前，图像配准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，为了确保准确的配准，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，图像配准已经成为医疗成像研究中不可或缺的工具。虽然MR
Python使用gdal实现影像镶嵌如果要对某个文件夹下的多景影像进行镶嵌，我们需要知道镶嵌后影像的行列数目，以及该影像的六个地理变换参数，（值得特别注意的是，无论是影像的重采样还是镶嵌，都需要特别关注影像的6个地理变换参数），关于这六个地理变换参数，请参考我的另一篇博文： 为获取影像的行列数和6个地理变换参数，我们需要知道镶嵌后影像的左上角坐标，右下角坐标，像元宽度和像元高度，则待镶嵌影像的行列
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2024-06-07 17:42:31
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常见一些软件配准方法介绍1.ARCGIS软件配准1.1.栅格图像配准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
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2024-06-14 22:16:19
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二、MPI与mpi4pyMPI是Message Passing Interface的简称，也就是消息传递。消息传递指的是并行执行的各个进程具有自己独立的堆栈和代码段，作为互不相关的多个程序独立执行，进程之间的信息交互完全通过显示地调用通信函数来完成。Mpi4py是构建在mpi之上的python库，使得python的数据结构可以在进程(或者多个cpu)之间进行传递。2.1、MPI的工作方式很简单，就
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2023-12-01 18:20:36
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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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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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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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成像方法2D重建反投影重建傅里叶重建运用中心截面定理，一个三维物体的二维投影的傅里叶变换精确地等于物体的傅里叶变换的中心截面 上述定理换成二维同理 重建步骤 1、取得投影 2、进行傅里叶变换得到 3、k空间内插 4、进行傅里叶反变换得到自旋密度像两个重建技术的比较1、用门控梯度比旋转梯度更方便（傅里叶门控梯度，等间隔采样） 2、投影重建技术，k空间投影点密度分布不均匀，则误差分布不均匀（图像粗糙，
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2024-06-01 18:36:24
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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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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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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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在计算机视觉领域，图像配准是一个非常重要的任务，特别是在处理多视图图像、立体视觉和医学图像时。图像配准的主要目的是将两幅或多幅图像对齐，从而实现更高质量的信息提取与分析。本文将深入讨论如何使用Python中的ORB算法进行图像配准，从背景分析到实际应用，力求全面详尽。
## 背景定位
图像配准的应用场景极为广泛，包括但不限于医学图像分析、遥感图像处理、三维重建等。在这些领域，确保不同来源或采集
