KAZE图像配准

图像配准系列之Sift特征点检测与匹配(2)

在上一篇文章中，我们讲到了梯度直方图的抛物线插值，至此，我们得到了每个极值点的位置（x，y坐标）、尺度（σ）、方向（θ）。接下来则是利用这些信息来构建极值点的128维向量描述符，以及描述符的匹配、误匹配的剔除、变换矩阵的计算、像素重映射等。https://blog.csdn.net/shandianfengfan/article/details/113156703?spm=1001.2014.30
萌萌哒程序猴·2021-02-03 20:26

【图像配准】SIFT算法之图像配准【Matlab 107期】

一、简介1,SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。a,不变性：——对图像的旋转和尺度变化具有不变性；——对三维视角变化和光照变化具有很强的适应性；——局部特征，在遮挡和场景杂乱时仍保持不变性；b,辨别力强：——特征之间相互区分的能
星斗月辉·2021-01-31 09:00

python图像配准的原理_图像配准的具体定义是什么呢？

Imageregistration图像配准图像配准与相关具体地说，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(浮动图像，movingimage)映射到另一幅图像(参考图像，fixedimage
weixin_39970166·2021-01-29 17:39

深度图像配准_图像配准算法

【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，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题
迟子real·2021-01-04 07:31

kl散度度量分布_（十二）基于Jensen-Arimoto散度的医学图像配准【香农熵、互信息的优化】...

0、介绍基于图像特征的配准取决于对特征的提取与选择，可能会出现对比度低、噪声影响大的问题。基于灰度的配准又分两种：一种为灰度的差异作为配准的标准（SAD、SSD：适合单模态的配准）一种为利用图像之间的概率作为相似性度量（信息论）---互信息（基于香农熵）J-A：香农熵的变种，因为香农熵并没有考虑两个独立随机变量的相互作用，引入了伪可加的Tsallis进行精确配准。精确配准而且适用于多模态1、Ari
中国人口福利基金会·2021-01-01 22:00

python 图像刚性变换_（十）基于信息论的医学图像配准（传统）

香农首次对信息论建立了数学模型，现在，信息论已经渗透到图像处理中，本小结就是研究互信息在医学图像配准中的应用。
weixin_39936558·2020-12-19 03:31

envi配准窗口最小化后_（十七）医学图像配准原则

外部特征和内部特征两种方法外部特征：用支架、皮肤标记法等标记内部特征：图像采集点匹配后在对其进行配准3、基于灰度的多模态的医学图像配准新生很多技术对人体进行图像生成（CT、MRP、PE
weixin_39621495·2020-12-15 15:13

Hexo+Kaze+Gitee Pages 搭建静态博客网站

那么，Hexo+Kaze+GiteePages的方式就很适合你。本文就讲下如何借助这三样免费的技术或服务，来搭建一个可访问的静态博客网站。Hexo简介Hexo是什么？Hexo是一个快速，简单且功
蜗牛互联网·2020-12-13 19:46

opencv python中文教程sift_python使用Opencv的Sift/Surf算法

python使用Opencv的Sift/Surf算法使用python进行图像配准、拼接以及融合时，常用的算法有Sift算子、Surf算子、Harris算子等。
weixin_39531635·2020-12-13 07:15

图像配准

#include"registration.h"#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::xfeatures2d;usingnamespacestd;Registration::Registration(QObject*parent):QObject(parent){}intRegistration::fu
SZTLLDGZ·2020-09-17 12:31

点云匹配介绍与ICP算法

点云匹配图像配准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，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。
qq_41581769·2020-09-16 21:46

多项式参数估计——最小二乘法

1.背景图像配准中，有时候是通过寻找对应特征点。之后，通过代入对应点的坐标值，求解匹配多项式的参数。从而完成两幅图像的配准。下面是介绍最小二乘法的参数估计，来求解多项式参数。2.原理及求解过程
NMianB_b·2020-09-16 01:35

OpenCV成长之路(9)：特征点检测与图像匹配

blog.csdn.net/cv_ronny/article/details/17846685特征点检测与图像匹配称兴趣点、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
hualitlc·2020-09-15 23:29

图像配准小结

做图像处理有一段时间了，今天在这里将图像处理简单介绍下，重点解释一下图像处理的整个流程，方便初学者入门：这是整个图像配准的框架图，如图所示：图像配准过程要求以下几个部件：两个输入图像，一个变换，一个路径选择
卧虚雏镜·2020-09-15 16:50

MatLab图像配准

MatLab图像配准https://blog.csdn.net/Power1_Power2/article/details/81362553
不拿offer不改名的小透明·2020-09-14 19:31

Java进阶(五十七)-基于感知哈希算法的pHash图像配准算法

Java进阶(五十七)-基于感知哈希算法的pHash图像配准算法  毕业论文提交之后，老师交给自己一项任务：图像配准，也就是给你两幅图像，通过系统来判定两幅图像是否为同一副图像。
No Silver Bullet·2020-09-14 07:42

【源码】voxelmorph：图像配准的无监督学习

基于CNNs的图像配准无监督学习UnsupervisedLearningwithCNNsforImageRegistration该源码包含多个变体，首先在CVPR2018（初始无监督学习）和MICCAI2018
梅花香——苦寒来·2020-09-13 06:24

VoxelMorph-2019

VoxelMorph-2019Abstract本文提出了VoxelMorph，这是一个基于学习的快速可变形、成对医学图像配准框架。
Cabin_V·2020-09-13 04:40

Kinect开发教程八：OpenNI2显示深度、彩色及融合图像

从获取深度，彩色传感器的数据而言，小斤觉得调用更为直观，但对于Kinect，一大缺憾是不支持OpenNI2提供的深度与彩色图像配准的
小斤陈·2020-09-12 19:48

基于深度学习的2D和3D仿射变换配准

上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外，该框架本质上与VoxelMorph框架相同。
ronghuaiyang·2020-09-11 22:54

用MNIST数据集进行基于深度学习的可变形图像配准的验证实验

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：SarathChandra编译：ronghuaiyang导读用MNIST数据集做了一个简单图像配准方案的验证，效果不错。
ronghuaiyang·2020-09-11 22:22

【论文笔记】AVSM：结合了仿射配准和vSVF配准的医学图像配准模型

文章提出了一个名为AVSM（Affine-vSVF-Mapping）的端到端3D医学图像配准模型，该模型结合了仿射配准和矢量动量参数化静态速度场模型（avectormomentum-parameterizedstationaryvelocityfield
棉花糖灬·2020-09-11 18:28

【论文笔记】CycleMorph：使用循环一致性的2D/3D/多尺度微分同胚图像配准模型

本文是论文《CycleMorph:CycleConsistentUnsupervisedDeformableImageRegistration》的阅读笔记。现有的既又深度学习的配准方法通常不能保证拓扑保持（preservationoftopology），为了解决这个问题，文章提出了一个名为CycleMorph的模型，使用循环一致性来提供一个隐式的正则来保留拓扑结构。此外，该模型可以实现2D或3D图
棉花糖灬·2020-09-11 18:28

【论文笔记】RegNet：人工合成位移向量场的3D医学图像配准网络

文章提出了一个使用人工位移向量场（DVF）进行训练的有监督非刚性图像配准网络RegNet，并提出了人工生成DVF的方法。一、相关工作使用传统的相似性标准的一个缺点
棉花糖灬·2020-09-11 18:27

基于Log-Polar变换的图像配准

基于Log-Polar变换的图像配准Log-Polar变换的好处在于：能把笛卡尔坐标系里面的旋转和尺度变换变为Log-Polar坐标系中的角度方向和log-r方向的平移。
3D-Vision·2020-09-10 21:34

【计算机视觉】仿射变换

目录（一）仿射变换原理（二）Alpha通道（三）相关代码及运行结果（一）仿射变换原理仿射变换是计算机图形学中经常碰到的基本概念，它其实是线性变换和平移变换的叠加，可用于图像扭曲变形和图像配准。
Rolla_·2020-09-10 20:09

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
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他