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
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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近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况，失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大，而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片，所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了。然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换。很可惜opencv里没有这类似的库，查了下资料，看看有没有现成的手动配准软件，找到了arcgis这款软件可以做手动配准，不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已
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2024-03-25 21:10:28
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一、SAD算法1.算法原理 SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入：两幅图像，一幅Left-Image，一幅Righ
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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# OpenCV 图像配准实现指南
图像配准是计算机视觉和图像处理中的一个重要任务，常用于图像合成、医学图像分析等领域。本文将为您详细介绍如何在 Python 中使用 OpenCV 进行图像配准。
## 整体流程
在开始之前，我们可以将整个图像配准的流程整理成一个表格，列出主要步骤和相应操作。
| 步骤 | 操作说明 |
在这篇文章中，我将对图像配准进行一个简单概述，展示一个最小的 OpenCV 实现，并展示一个可以使配准过程更加高效的简单技巧。什么是图像配准图像配准被定义为将不同成像设备或传感器在不同时间和角度拍摄的两幅或多幅图像，或来自同一场景的两幅或多幅图像叠加起来，以几何方式对齐图像以进行分析的过程（Zitová 和 Flusser，2003 年）。百度百科给出的解释图像配准：图像配准(Image regi
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2024-03-05 17:49:25
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模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。有时候工业相机运作时，拍摄的图像范围和角度有限（保证拍摄物体的清晰度），就需要移动相机或多个相机拍摄，然后将拍摄到的图片拼接起来组成一幅范围大的我们所需要的图像。这里我们可以借助模板匹配这项技术来实现图像的拼接。这里介绍的模板匹配（matchTemplate）可以应用与拍摄图片稳定的情况下，复杂情况下这个方法并不适用。本文先介
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2024-02-24 02:17:49
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在计算机视觉领域，图像配准是一项关键技术，它旨在将多幅图像对齐到同一坐标系下，一般应用于图像拼接、医学图像处理和目标跟踪等场景。本文将探讨如何使用Python和OpenCV实现图像配准，围绕备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及扩展阅读等多个方面进行详尽说明。
### 备份策略
在进行图像配准之前，为确保程序的可靠性和数据的完整性，必要的备份策略不可或缺。以下是一个典型的备份流程
图像配准是数字图像处理的一种重要应用，用于对齐两幅或多幅相同场景的图片。图像配准需要输入图像与参考图像。输入图像是我们希望变换的图像，参考图像是想要配准输入图像的图像。如：图像配准的主要方法是使用约束点，输入图像产生输出图形的特定变换通常是不知道，所以需要估计变换函数，而估计变换函数问题是建模问题之一。基于双线性近似的简单模型：x = c1v + c2w + c3vw + c4;
y = c5v
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2024-04-07 12:12:03
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一般可分为基于图像灰度统计特性配准算法、基于图像特征配准算法和基于图像理解的配准算法。基于特征的图像配准算法的核心步骤为：特征提取、特征匹配、模型参数估计、图像变换和灰度插值。 下面把论坛中一些人的看法在此总结一下，便于以后参考：
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2024-07-31 22:47:48
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本文是关于医学图像配准软件 ANTs（Advanced Normalization Tools）的安装和使用说明。ANTsANTs 是 Advanced Normalization Tools 的缩写，是基于 C 语言的一个医学图像处理的软件，速度比较快。ANTs 支持 2D 和 3D 的图片，包括以下格式的文件： • Nifti (.nii, .nii.gz) • Analyze (.hdr +
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2024-09-27 15:30:36
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一、说明 医疗图像配准是ITK的一个重要内容，而我们今天想要说的一个程序则相当于是其中的HelloWorld程序。 程序源码位置：InsightToolkit-5.0.1\Examples\RegistrationITKv4\\ImageRegistration1.cxx 二、ITK的配准框架 三、程序的主要思路 程序的主要思路可以用如下的框图来表示： 其中我们需要输入输出
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2023-11-17 12:50:35
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模板匹配在图像处理中经常使用，该算法主要用于寻找图像中与模板图像相同的区域。此外，也用于图像定位，通过模板匹配找到指定的位置，然后进行后续的处理。在进行模板匹配的时候，需要先制作模板，模板图像一般是从原始图像中取出一块图像区域作为模板。模板图像一定要小于待匹配的图像。在opencv中，提供了6种模板匹配的方式，即平方差匹配法(TM_SQDIFF)、 归一化平方差匹配法（TM_SQDIFF_
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2024-05-04 10:19:00
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图像配准算法一般可分为: 一、基于图像灰度统计特性配准算法；二、基于图像特征配准算法；三、基于图像理解的配准算法。其中，算法类型二最普遍，基于特征的图像配准算法的核心步骤为：1.特征提取、2.特征匹配、3.模型参数估计、4.图像变换和灰度插值（重采样）。图像配准必须得考虑3个问题: 分别是配准时所用到的空间变换模型、配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式。1）
空间变换模型
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2024-06-27 13:57:18
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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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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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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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图像拼接的关键两步是：配准(registration)和融合(blending)。配准的目的是根据几何运动模型，将图像注册到同一个坐标系中；融合则是将配准后的图像合成为一张大的拼接图像。一，Sift和Surf算法实现两幅图像拼接的过程是一样的，主要分为四部分： 1. 特征点提取和描述 2. 特征点配对，找到两幅图像中匹配点的位置 3. 通过配对点，生成变换矩阵，并对图像1应用变换矩阵生成对图像2的
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2024-05-08 23:13:10
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