image registration——————图像配准

(1)background:

 Image registration:  the process of overlaying two or more images of the same scene taken at different times  from different viewpoints, and/or by different sensors. It geometrically aligns two images—the reference and sensed images

中文释义: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。

附录———相近概念类比

Dense image correspondence:  correspondence estimation is a task of matching pixels of one image with those of others; when referring to dense correspondence estimation,the emphasis is on finding suitable matches(correspondences) for every one those pixels;

(是图像配准的一个具体子目录?应用场景不同?)

(2)Method:

基于特征的图像配准方法

Feature detection:

Salient and distinctive objects(closed-boundary regions, edges, contours, line intersections, corners, etc.) are manually or, preferably, automatically detected. For further processing, these features can be represented by their point representatives (centers
of gravity, line endings, distinctive points), which are called control points (CPs) in the literature.

Feature matching:

In this step, the correspondence between the features detected in the sensed image and those detected in the reference image is established.
Various feature descriptors and similarity measures along with spatial relationships among the features are used for that purpose

Transform model estimation.

The type and parameters of the so-called mapping functions, aligning the sensed image with the reference image, are estimated. The parameters of the mapping functions are computed by means of the established feature correspondence.

 Image resampling and transformation

the sensed image is transformed by means of the mapping functions.image values in non-integer coordinates are computed by the appropriate interpolation technique.

参考文献:

【1】Armin M A, Barnes N, Khan S, et al. Unsupervised Learning of Endoscopy Video Frames’ Correspondences from Global and Local Transformation[M]//OR 2.0 Context-Aware Operating Theaters, Computer Assisted Robotic Endoscopy, Clinical Image-Based Procedures, and Skin Image Analysis. Springer, Cham, 2018: 108-117.

【2】知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/62210477

【3】Image registration methods: a survey

原文地址:https://www.cnblogs.com/ezreal-/p/11445685.html

时间: 2024-08-25 18:33:48

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图像配准建立仿射变换模型并用RANSAC算法评估

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图像配准

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                  

图像配准中的变换操作

对所有图像配准技术最根本的问题是找到适当的图像转换或者映射类型以正确匹配两幅图像.常见的配准转换包括:刚体变化.仿射变换.投影变换.非线性变化.

图像配准简介

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

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