图像配准中的变换操作

图像配准对于运动平台(无人机,移动机器人)上的视觉处理有着极其重要的作用.配准算法的第一步通常是找到两幅图像中一一对应的匹配点对(特征点提取.描述.点对匹配),然后通过匹配点对求取变换矩阵.在图像特征点匹配之KD-Tree一文中讲了配准中第一步中的点对匹配方法,本文将集中讨论配准第二步.在获得匹配点对后,我们需要从中选取一定的匹配正确的点对计算变换矩阵,对于透射变换,需要选取4组点对,对于仿射变换,需要选取3组.但现在的问题是,我们获得的匹配点对中不能保证所有的匹配都是正确的,如何从中选取正确的

1. 目的:为了达到某种视觉效果,变换输入图像的像素位置,通过把输入图像的像素位置映射到一个新的位置以达到改变原图像显示效果的目的. 2. 操作包括: ? 图像插值(Interpolation) ? 图像缩放(Resizing) ? 图像旋转(Rotation) ? 图像剪切(Cropping) 3．图像差值操作 1)原因:在处理图像的过程中,比如对图像进行缩放及旋转,这时图像中每个像素的值都要发生变化.数字图像的坐标是整数,经过这些变换之后的坐标不一定是整数,使得输入图像的像素点经过空间域变换

李乔亮,汪国有,刘建国,会员,IEEE,和陈少波 2008年8月7日接收;2008年10月22日和2008年11月27日修改.2009年2月2日首版:当前版本出版于2009年4月17日.本项工作由中国国家基础研究项目60672060资助. 中国湖北省武汉市华中科技大学模式识别与人工智能国家重点实验室,邮编430074(邮箱:[email protected];   [email protected];  [email protected];  [email protected]) 数字对象识别编

1.定义 维基百科上的定义:图像配准与相关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.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.如图所示   图1  左图为基准影像,右图为配准影像                  

图像配准在目标检测.模型重建.运动估计.特征匹配,肿瘤检测.病变定位.血管造影.地质勘探.航空侦察等领域都有广泛的应用. 每一种配准方法通常都针对某个具体问题而设计的,众多方法中,唯一的共性就是每个配准问题最终都要在变换空间中寻找一种最有的变换,这种变换能够使两幅图像之间在某种意义上达到匹配,但对于不同的应用领域,对图像类型的要求不同,就需要具体问题具体分析. 有研究者根据待配准图像之间的关系,将图像配准分为多源图像配准.基于模板的配准.多角度图像配准.时间序列图像配准四大类.详见下图 目前,较

Opencv中图像的遍历与像素操作 OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵.矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白):对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝.绿.红). 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下: template<typename _Tp> _Tp& at(int i0

opengl中场景变换|2D与3D互转换 我们生活在一个三维的世界——如果要观察一个物体,我们可以: 1.从不同的位置去观察它.(视图变换) 2.移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) 3.如果把物体画下来,我们可以选择:是否需要一种“近大远小”的透视效果.另外,我们可能只希望看到物体的一部分,而不是全部(剪裁).(投影变换) 4.我们可能希望把整个看到的图形画下来,但它只占据纸张的一部分,而不是全部.(视口变换) 这些,都可以在OpenGL中实

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.自己作为这一方面的小白,先去网上搜索一下相应的检测方法,当然有现成的API调用最好,花钱也无所谓. ??我们这里采用的基础关键技术叫做 "感知哈希算法"(Perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串,然后比较不同

当初选方向时就因为从小几何就不好.缺乏空间想像能力才没有选择摄影测量方向而是选择了GIS.昨天同学找我帮他做图像匹配,这我哪里懂啊,无奈我是一个别人有求于我,总是不好意思开口拒绝的人.于是乎就看着他给的一章节内容开始写程序了,今天总算给他完成了.做的比较简单,中间也遇到了不少问题,尤其是计算量大的问题,由于老师给的数据是粗配准过的数据, RANSAC算法评估时就简化了下. 理论内容: 第5章 图像配准建立几何变换模型 特征点建立匹配关系之后,下一步就是求解图像之间的变换关系.仿射变换能够很好的表