图像配准

深度图像配准（Registration）原理

机器视觉中，3D相机产生的深度图像（depthimage）通常需要配准（registration），以生成配准深度图像（registeddepthimage）。实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起，即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下。下面我们来介绍其推导的过程。1.原理为了描述方便，首先做些简单的假设。如下图所示，3D相机的左侧相机（leftcamera）为红外相机
weixin_30430169·2020-09-10 18:32

当前深度图像配准方法介绍

本文主要分析了Areviewofrecentrangeimageregistrationmethodswithaccuracyevaluation这篇文章中所介绍的各种粗匹配和精确匹配的方法lAreviewofrecentrangeimageregistrationmethodswithaccuracyevaluationAbstractlMainwork:Asurveyofthemostcomm
DefineE·2020-09-10 18:40

图像配准（对齐）

对齐过程描述如下：提取两幅图像各自的特征点，对两幅图像的特征点集进行匹配，得到最优匹配，再利用仿射变换/透视变换等优化两幅图像之间的对应关系，从而求得变换参数，最终可利用最优化参数，将其中一幅图像变形为与另外一幅图像同样的空间布局，从而可实现诸如：多张图像融合/超分辨率放大/图像拼接/目标识别等目的。具体流程如下：step1:特征点提取step2:特征点集的匹配step3:利用最优匹配参数变形图像
qq_33590958·2020-09-10 16:02

OpenCV的图像配准融合(一)

OpenCV的图像配准融合(一)由于实习的工作在做手机双摄的算法，其中光学变焦的算法涉及到了广角和长焦图片的配准融合。
lxyrw·2020-09-10 16:31

由左右相机像素点坐标反求世界坐标点

至于对应点是如何找到的，这属于图像配准问题。还有一个假设就是，摄像机C1与C2已标定，他们的投影矩阵分别为M1与M2，于是有：其中，(u1,v1,1)与(u2,v2,
m0_37598482·2020-09-10 15:08

双目立体配准算法笔记

：Middlebury、KITTIstereo、ETH3D、Tsukuba等，1.2Method：SGM、ELAS、VAR、CSCA、BM等，2Cross-spectral/multi-modal异源图像配准
清风徐行·2020-09-10 10:40

OpenCV成长之路(9)：特征点检测与图像匹配

特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。
weixin_34163741·2020-08-26 15:15

【计算机视觉】图像配准(Image Registration)

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)图像配准方法概述图像配准广泛用于遥感
weixin_30401605·2020-08-26 14:43

图像配准：从SIFT到深度学习

 图像配准（ImageRegistration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。
磐创 AI·2020-08-26 12:51

医学图像配准综述之全监督学习变形配准方法2019-09-17

文章：DeepLearninginMedicalImageRegistration:ASurvey[paper]主要是翻译，水平有限大致翻译一下，emmmmm大致看得懂，就凑合着看把。4、监督学习变形配准方法尽管前面描述的方法取得了一定的成功，但是这些方法中的转换估计是通过迭代实现的，这可能导致配准较慢。特别是在可变形配准的情况下，解空间是高维的[70]。这推动了可以在一个步骤中估计出对应于最优相
一只大南瓜·2020-08-24 21:15

SIFT解析（一）建立高斯金字塔

SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征转换)在目标识别、图像配准领域具有广泛的应用，下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍
红围脖·2020-08-24 19:53

图像配准RANSAC方法学习笔记

最小二乘法的缺点：不能识别出哪些是正确的点，哪些是错误的点RANSAC算法步骤：从样本集中随机选取一组足以计算模型参数的子样本，计算得到模型参数判断模型参数的质量（计算符合该模型的样本数量，数量越多越好）重复上述步骤，记录质量最好的模型；满足迭代条件时退出原理：p表示迭代过程中出现过的好模型的概率（即用于计算模型参数的点均为局内点）。w=局内点的数目/数据点的总数目（w未知）。计算模型参数需要n个
monthmonthup·2020-08-24 14:30

斑点检测

由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。
weixin_34281537·2020-08-24 03:19

OpenCV进行斑点检测 impleBlobDetector

由于斑点代表的是一个区域，相比单纯的角点，它的稳定性要好，抗噪声能力要强，所以它在图像配准上扮演了很重要的角色。
visionshop·2020-08-24 03:46

图像对齐

什么是图像对齐或图像配准？在许多应用程序中，我们具有相同场景或相同文档
陨星落云·2020-08-24 01:33

【opencv】角点检测

1、特征点的作用：使用特征点代表图像内容运动目标跟踪物体识别图像配准全景图像拼接三维重建2、Harris角点检测基本思想角点定义：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化平坦区域： 任意方向移动，无灰度变化边缘
BHY_·2020-08-24 01:58

光流（五）--HS光流及稠密光流

povXLrhU6bRTJPsz4lLzva_fNDP0tLglwKtzi9tu-T8gkIi4ffhHWSSTgQG-HLNB-NC6cgtgUK-TEKHzS7aFU92noxQXyt5xqVLAC7EVND6ICEwZ9MUsoP12Xez稠密光流稠密光流是一种针对图像进行逐点匹配的图像配准方法
Eason.wxd·2020-08-23 23:28

Matlab数字图像处理——图像处理工具箱Image Processing Toolbox

ImageProcessingToolbox图像处理工具箱包含的功能：图像的读取和保存图像的显示创建GUI图像的几何变换图像滤波器设计及线性滤波形态学图像处理图像域变换图像增强图像分析图像合成图像配准图像分割图像
是土豆大叔啊！·2020-08-22 09:00

Python计算机视觉编程学习笔记 三 图像到图像的映射

图像到图像的映射（一）单应性变换1.2仿射变换（二）图像扭曲2.1图像中的图像2.2图像配准（三）创建全景图3.1RANSAC3.2拼接图像（一）单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换
白鲸鱼2020·2020-08-22 04:05

图像配准的方法

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9b714a0100d5k5.html图像配准的方法1基于特征的图像配准基于特征的图像配准首先提取图像信息的特征，然后以这些特征为模型进行配准
fengbingchun·2020-08-22 01:09

图像配准与匹配的区别

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。
张小小Angela·2020-08-22 01:55

巧解图像处理经典难题之图像配准

（图片付费下载自视觉中国）作者|白小鱼转载自知乎用户白小鱼【导读】图像配准与相关[1]是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备
AI科技大本营·2020-08-22 00:35

数字图像处理，相位相关算法解决图像的刚性平移问题

参考论文中的文字：图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的关于同一目标或场景的两幅或多幅图像进行主要是几何意义上的匹配套和的过程。
EbowTang·2020-08-22 00:45

图像配准求变换矩阵

r=35;points1=detectHarrisFeatures(Eouts(:,:,1));points2=detectHarrisFeatures(Eouts(:,:,r));[features1,valid_points1]=extractFeatures(Eouts(:,:,1),points1);[features2,valid_points2]=extractFeatures(Eou
qq_41244435·2020-08-21 20:23

PCA-SIFT:一个更鲜明地局部图像描述符

===================================摘要稳定的局部特征检测和描述是很多图像配准和对象识别算法的基本组成部分。Mikolajcz
松子茶·2020-08-21 10:59

【图像配准】基于灰度的模板匹配算法（三）：划分强度一致法（PIU）

简介：前面几篇文章介绍了一些比较基本的基于灰度的图像配准算法：基于灰度的模板匹配算法（一）：MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD算法基于灰度的模板匹配算法（二）：局部灰度值编码基于互信息的图像配准算法
hujingshuang·2020-08-21 09:33

【图像配准】基于灰度的模板匹配算法（二）：局部灰度值编码

简介：在上一篇文章：基于灰度的模板匹配算法（一）：MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD算法中，介绍了几种典型的模板匹配算法，但此类算法都存在时间复杂度高，对图像尺寸敏感等问题，即便是SSDA这样的优化算法复杂度也是很高的。本文将介绍一种新的算法，叫做局部灰度值编码算法，它通过对灰度值编码来进行粗匹配，再用相位相关法进行精匹配。算法介绍粗匹配与上一篇文章的假设相似，这里搜索图S
hujingshuang·2020-08-21 09:33

计算机视觉ch3 图像到图像的映射——单应性变换

单应性变换具有很强的实用性，比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲，以及创建全景图像。按照下面的方程映射二维中的点：点的齐次坐标是依赖于其尺度定义的，
老陳学长·2020-08-20 09:41

图像映射——计算机视觉

可以实现图像扭曲变形和图像配准，适用于全景拼接。普遍变换方法有单应性变换、仿射变换、阿尔法通道等等。图像的映射类型有：平移、旋转、仿射、透视映射、尺度变换，不同的类型对应不一样的方法。
知足的的亚伯圆·2020-08-20 09:25

Python计算机视觉编程第三章 图像到图像的映射

图像到图像的映射1单应性变换1.1直接线性变换算法1.2仿射变换2图像扭曲2.1图像中的图像2.2图像配准3创建全景图3.1RANSAC3.2稳健的单应性矩阵估计3.3拼接图像本章讲解图像之间的变换，以及一些计算变换的实用方法
Yangshengming_zZ·2020-08-20 09:55

计算机视觉—opencv图像拼接

文章目录一、图像拼接1、图像拼接技术2、图像拼接算法分类二、图像拼接基本步骤1、基本流程三、图像拼接原理1、特征匹配2、计算图像之间的变换结构3、图像配准4、图像变形5、根据multi-bandbleing
weixin_42646077·2020-08-20 08:07

Python计算机视觉-创建全景图

1.1流程实际情况中，创建全景图的步骤大致分为三步：图像获取、图像配准、图像融合。两张待配准的图像处于不同的坐标系中，配准的目的就是将他们投影到拼接平面（即同一坐标系下）对齐。
saiLzc·2020-08-20 08:02

图像处理基本算法--仿射变换

几何空间变换和图像配准几何空间变换又称为橡皮膜变换，因为他可以看做是在一幅橡皮膜上印制图像，然后根据一定规则拉伸橡皮膜。
weixin_30748995·2020-08-20 08:32

图像之间的映射（仿射变换、alpha通道叠加图片）

单应性变换具有很强的实用性，如图像配准、图像纠正和纹理扭曲、以及创建全景图像等都会频繁地使用单应性变换。2.齐次坐标：使用N+1维坐标来表示N维坐标。
-Dghly·2020-08-20 07:42

图像拼接

文章目录一、图像拼接（1）基于SIFT的特征点的提取与匹配（2）图像配准（3）图像融合二、代码三、实验结果与分析（1）多图拼接（失败）（2）多图拼接（成功）（3）同一场景视差变化四、总结实验中的错误一、
C2eternal·2020-08-20 07:36

图像配准建立仿射变换模型并用RANSAC算法评估

理论内容：第5章图像配准建立
banyu4566·2020-08-20 06:34

SIFT图像配准 python3.6 + opencv3.3代码

opencv3.x中部分函数有改变：1.SIFT：可以采用help(cv2.xfeatures2d)查询2.drawKeypoints：同样采用help()方法查询opencv3版本sift,surf及其他不稳定的算法函数都放在opencv3.x的contrib版里。该模块下载地址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/importcv2importn
XIEXINGHUA2010·2020-08-20 06:53

图像拼接——APAP算法

*图像配准（imagealignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早
Deer dolphin·2020-08-20 05:07

图像配准SIFT方法学习笔记

图像配准SIFT方法学习笔记应用：手机全景拍照等算法步骤：建立高斯差分金字塔同样大小的图片为一组，一组内分为很多层。
monthmonthup·2020-08-18 10:10

OpenCV：特征点检测与图像匹配

特征点又称兴趣点、关键点，它是在图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来识别图像、进行图像配准、进行3D重建等。本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数。
RedskyDeng·2020-08-17 20:16

【论文笔记】同时进行线性配准和可变形配准的医学图像配准网络模型

本文是论文《LinearandDeformableImageRegistrationwith3DConvolutionalNeuralNetworks》的阅读笔记。一、概述文章提出了一个可以实现线性和可变形（deformable）配准的模型。可变形配准的目标是计算一个最优的非线性密度变换GGG来将源（浮动）图像SSS对齐到参考（目标）图像RRR，得到配准后的源图像DDD。基于深度学习的配准通常有以
棉花糖灬·2020-08-17 18:26

【论文笔记】PDD-Net（概率密度位移网络）：弱监督的3D医学图像配准网络

本文是论文《ClosingtheGapbetweenDeepandConventionalImageRegistrationusingProbabilisticDenseDisplacementNetworks》的阅读笔记，论文相关的代码见：PDD-Net。文章中的新鲜名次太多，看完也是稀里糊涂的。一、概述PDD-Net从名字就可以看出是“拼多多”公司提出的一个网络~好吧……并不是，PDD-Net
棉花糖灬·2020-08-17 18:26

【论文笔记】Prob-VoxelMorph：保证形变场微分同胚性并防止形变场重叠的医学图像配准模型

本文是论文《UnsupervisedLearningforFastProbabilisticDiffeomorphicRegistration》的阅读笔记。涉及数学的东西太多，没搞懂是怎么做的。一、微分同胚现有的基于学习的配准方法通常不能保证配准是微分同胚的，即保留拓扑性的（topology-preserving）。本文在VoxelMorph模型的基础上加入了微分同胚积分层（diffeomorph
棉花糖灬·2020-08-17 18:26

【论文笔记】用循环一致性避免形变场重叠的医学图像配准网络

本文是论文《Cycle-ConsistentTrainingforReducingNegativeJacobianDeterminantinDeepRegistrationNetworks》的阅读笔记。微分同胚配准任务中使用的变换（形变场）理想情况下应该是微分同胚的，这样图像的拓扑性在转换的时候就不会发生变化。微分同胚即是可逆和光滑的，现有的配准方法通常不能从理论上保证形变场的平滑性和可逆性。之前
棉花糖灬·2020-08-17 18:25

【论文笔记】FAIM（FAst IMage registration）：使用负雅克比行列式防止形变场重叠的医学图像配准模型

本文是论文《FAIM–AConvNetMethodforUnsupervised3DMedicalImageRegistration》的阅读笔记。文章提出了一个用于3D医学图像的无监督配准模型FAIM（FAstIMageregistration），相比于VoxelMorph，FAIM拥有更少的可学习参数，但是能达到更好的性能。此外FAIM提出了一个负的雅克比行列式的惩罚性损失（防重叠正则化项），以
棉花糖灬·2020-08-17 18:25

遥感图像配准学习笔记

遥感图像配准学习笔记遥感图像的自动配准-电子科技大学遥感图像的配准-天津理工大学图像配准相关概念解释-专家表述摘记图像匹配与配准-报告遥感图像的自动配准-电子科技大学对多源遥感图像进行比较和分析时，大部分情况都要求多源图像间在几何上是相互配准的
monthmonthup·2020-08-17 14:16

传统基本图像处理方法：图像增强（灰度变换、直方图增强、空间域滤波、频率域滤波）、图像分割、图像配准等

图像处理设计主要有以下几种处理：图像增强（灰度变换、直方图增强、空间域滤波、频率域滤波）、图像分割、图像配准等等。
秦皓楠Howard_XDU·2020-08-16 18:39

ArcGIS栅格图像矢量配准

通常，遥感中的图像配准指的是用一幅高分辨率影像来配准分辨率较低的影像，一般在遥感软件ENVI、PCI等中实现。在本文中，我会给大家介绍用矢量配准栅格图像。无论是
zzh_my·2020-08-16 17:52

【论文笔记】Spatial Transformer Networks(STN)-用于医学图像配准的空间变化网络

本文是用于医学图像配准的空间变化网络（SpatialTransformerNetworks,STN）的论文笔记。
棉花糖灬·2020-08-16 10:41

图像配准与深度学习方法

目录：图像配准：从SIFT到深度学习什么是图像配准传统的基于特征的方法关键点检测和特征描述特征匹配图像变换深度学习方法特征提取Homography学习监督学习无监督学习其他方法强化学习复杂的转换图像配准
anhan9016·2020-08-16 05:58
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