图像配准（Image Registration）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。
在数字病理学中，最简单但最有用的功能之一是直观地比较连续的组织切片（切片），这需要将图像对齐。需要图像对齐的其他相关应用包括3D重建、图像融合等。图像对齐使病理学家能够评估患者在单个区域中的多个标记物的组织学和表达。此外，由于组织处理和预分析步骤，切片可能会遭受非线性变形。也就是说，它们会在各个部分之间拉伸并改变形状。目前，只有少数自动对齐工具能够以足够的精度和合理的处理时间处理大图像。
图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前，我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
术前和术中成像之间的多模态图像配准能够在许多手术和介入任务中融合临床重要信息。磁共振成像 (MR) 和经直肠超声 (TRUS) 图像的配准有助于精确对准前列腺和其他解剖结构，例如在引导前列腺活检期间作为定位相关解剖和潜在病理目标的标准，以及用于前列腺活检和局部治疗/干预计划的方法或决策支持，可以说已经将前列腺癌患者护理转变为侵入性更小、更局部化的诊断、监测和治疗途径。尽管在过去二十年中取得了巨大进步，但该应用程序仍然面临挑战。首先，来自大量患者队列的配对 MR 和 TRUS 数据并未在临床实践中常规存储，而且公开数据稀缺且质量低下。其次，在两张图像上注释解剖和病理标志（对于表示相应位置进行验证至关重要）需要来自泌尿学、放射学和病理学等多个学科的专家领域知识和经验。
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。
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）、超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
不知不觉我们的大话脑成像已经做了十三期了，思影科技也一直在发展多谢各位关注的朋友（简称关友）一直以来的支持，虽然没几个给我赞助个比如几毛钱这种巨款，但能帮我转发一下的也是老铁，都是真爱。那我们今天主要就谈谈磁共振脑影像的重要一步：浅谈标准空间模板和空间变换，希望通过大话系列（建议查历史消息，都看一下，有帮助）可以解答关友们数据处理中的疑惑。 一：标准空间模板 在我们对功能像数据做预处理的时候，其中有一步是把图像normalize到标准空间。为什么要做这一步呢？因为每个被试的脑袋大小、形状都不一样。如果把
编者按：目前，深度学习正广泛应用于医学图像配准领域。无监督机器学习方法能够广泛利用临床中产生的大量原始、无标注医学图像，然而现有算法对于变形大、变化复杂的图像配准的学习效果较差。微软亚洲研究院在 ICCV 2019 发表的论文中，提出一种深度递归级联的神经网络结构，可以显著提高无监督配准算法的准确率。
geobuilding图像配准工具推出后，受到了不少关注。图像配准得到图像4点坐标，可以使用global mapper导出为瓦片。非常适合手绘彩图等转电子地图瓦片。
BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）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。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分类的应用案例，这一篇我将分享深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用。
图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术,即找到图像之间的点对点映射关系,或者对某种感兴趣的特征建立关联。以同一场景拍摄而成的两幅图像为例。假如实际的三维世界点P在两幅图像中分别对应着P1和p2两个二维图像点。图像配准要做的就是找到P1和P2的映射关系,或者p1、p2跟P的关系。p1和p2被称为对应点(Correspondence Points)、匹配点(Matching Points)或控制点(Control points)。 图像配准系统包括四
Voxelmorph 项目链接：https://github.com/voxelmorph/voxelmorph
医学图像配准是一种常用技术，它涉及将磁共振成像（MRI）扫描等两个图像进行叠加，以便详细比较和分析解剖差异。例如，如果患者患有脑瘤，医生可以将几个月前的脑扫描与近期的扫描重叠，以分析肿瘤的微小变化。
本文收录 5 月 以来值得关注的 Transformer 相关开源论文，包括基于 Transformer 的自监督学习方法在 CV 任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准，以及 1 篇针对 Transformer 风格的网络中，“attention layer”是否是必要的技术报告。
PCB（PrintedCircuitBoard印刷电路板）是电子产品中众多电子元器件的承载体，它为各电子元器件的秩序连接提供了可能，PCB已成为现代电子产品的核心部分。随着现代电子工业迅猛发展，电子技术不断革新，PCB密集度不断增大，层级越来越多，生产中因焊接缺陷的等各种原因，导致电路板的合格率降低影响整机质量的事故屡见不鲜。随着印刷电路板的精度、集成度、复杂度、以及数量的不断提高，PCB板的缺陷检测已成为整个电子行业中重要的检测内容。其中人工目测等传统的PCB缺陷检测技术因诸多弊端已经不能适应现代工业生产水平的要求,因此开发和应用新的检测方法已显得尤为重要。
刚采集的原始图像数据会经过一系列的预处理步骤。这些步骤主要是分辨并去除伪影（Artifact），或者是检验一些模型所需的假设是否成立。具体来说，有三个目的：
Geobuilding是一款GIS数据生产工具，可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
在进行深度学习之前，我们需要图像进行一些预处理操作，其中配准是很重要的一环，以下将介绍使用软件3D Slicer来进行图像配准
安妮 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 到底什么是计算机视觉？ 计算机视觉离我们并不遥远。我们经常挂在嘴边的AR、自动驾驶、人脸识别都是计算机视觉的一部分应用。但这样说来可能又太宽泛了。量子位找到一个视频，里面是一组来自Google的研究人员，一起谈计算机视觉的历史、现在和将来。 虽然都属于计算机视觉领域的专家，但这段视频里的被采访者来自谷歌不同的部门： Serge Belongie分管移动端视觉；Bill Freeman主要研究PC端视觉；Julian Ibarz和Vincent Vanh
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。
由于巨大的利益，论文造假屡见不鲜，在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字，不能检查图片。因此，论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。
在 Toolbox 中，打开 Mosaicking /Seamless Mosaic，启动图像无缝镶嵌工具 Seamless Mosaic，镶嵌的主要流程如下：
这是google发表在SIGGRAPH2019上面的一篇超分辨的文章，也就是在自家手机Pixel3中使用的Super Res Zoom技术。在Google AI Blog中已经对该技术做了初步的介绍，而这篇文章则更加详细的介绍了技术实现细节。
动物模型中的无任务功能连接提供了一个实验框架，以检查受控条件下的连接现象，并允许与在侵入性或终末操作下收集的数据模式进行比较。目前，动物的获取采用不同的方案和分析，这妨碍了结果的比较和整合。在这里，我们介绍了在20个中心测试的大鼠功能磁共振成像采集协议StandardRat。为了优化采集和处理参数，我们首先收集了来自46个中心的65个大鼠功能成像数据集。我们开发了一个可重复的流程来分析不同方案获得的大鼠数据，并确定了与跨中心功能连接稳健检测相关的实验和处理参数。我们表明，相对于之前的采集，标准化协议增强了生物学上合理的功能连接模式。本文描述的方案和处理流程与神经影像社区公开共享，以促进互操作性和合作，以应对神经科学中最重要的挑战。
最近将学习的方式引入点云配准中取得了成功，但许多工作都侧重于学习特征描述符，并依赖于最近邻特征匹配和通过RANSAC进行离群值过滤，以获得姿态估计的最终对应集合。在这项工作中，我们推测注意机制可以取代显式特征匹配和RANSAC的作用，从而提出一个端到端的框架来直接预测最终的对应集。我们使用主要由自注意力和交叉注意力的transformer层组成的网络架构并对其训练，以预测每个点位于重叠区域的概率及其在其他点云中的相应位置。然后，可以直接根据预测的对应关系估计所需的刚性变换，而无需进一步的后处理。尽管简单，但我们的方法在3DMatch和ModelNet基准测试中取得了一流的性能。我们的源代码可以在https://github.com/yewzijian/RegTR.
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，旨在帮助开发者构建各种视觉项目。作为一个功能强大且广泛使用的库，OpenCV已经成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
光子的吸收可以让分子的电子从ground state to an excited state，这个过程叫做激发态excitation。激发态也可以由其他的机制产生，比方说机械的或化学作用。当一个电子被提升到激发态的时候，有几种可能的结果：被激发的电子relax到基态，可以发出光子或热量
摘要：以多视图点云配准为研究对象，对近二十余年的多视图点云配准相关研究工作进行了全面的分类归纳及总结。首先，阐述点云数据及多视图点云配准的概念。根据配准的任务不同，将多视图点云配准分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准两大类，并对其各自算法的核心思想及算法改进进行介绍，其中，多视图点云粗配准算法进一步分为基于生成树和基于形状生成两类；多视图点云精配准算法进一步分为基于点云的点空间、基于点云的帧空间变换平均、基于深度学习和基于优化四类。然后，介绍了四种多视图点云配准数据集及主流多视图配准评价指标。最后，对该研究领域研究现状进行总结，指出存在的挑战，并给出了未来研究展望。
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
这个工作来自于上海交通大学，发表于CVPR 2022。我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步，基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。同时，这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定，称为multi-instance point cloud registration，即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
深度学习扩展了数字图像处理的边界。然而，这并不代表在深度学习崛起之前不断发展进步的传统计算机视觉技术被淘汰。近期，来自爱尔兰垂利理工学院的研究者发表论文，分析了这两种方法的优缺点。
这是一篇医学图像增强的论文，介绍了研究人员正在使用人工智能来减少MRI检查后留在体内的造影剂的剂量。
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。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法。如下图所示，PR（红色点云）和RB（蓝色点云）是两个点集，该算法就是计算怎么把PB平移旋转，使PB和PR尽量重叠。
为了改善自动驾驶系统的安全性，MIT的几位工程师近日开发了一个新的系统。它可以识别地面上的影子，进而判断拐角处是否有物体正在靠近车辆。
图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等，以下对各个步骤进行分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
