本篇主要利用OpenCV自带的配准拼接函数Stitcher_create来实现多幅图像的配准拼接 代码参考自：https://github.com/samggggflynn/image-stitching-opencv...图像拼接创建步骤 通常来说，根据多个图像创建全景图的步骤为以下几步： 检测两张图像的关键点特征（DoG、Harris等） 计算不变特征描述符（SIFT、SURF或ORB等） 根据关键点特征和描述符...，对两张图像进行匹配，得到若干匹配点对，并移除错误匹配； 使用Ransac算法和匹配的特征来估计单应矩阵（homography matrix）； 通过单应矩阵来对图像进行仿射变换； 两图像拼接，重叠部分融合...stitched = cv2.copyMakeBorder(stitched, 2, 2, 2, cv2.BORDER_CONSTANT, (0, 0, 0)) # 对图像进行灰度化和阈值化...mask, (x, y), (x + w, y + h), 255, -1) # 创建两个遮罩 # minRect作为不断腐蚀的矩形 # sub作为阈值图像和
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个部分： 1....特征匹配(Feature Matching) 即使用特征描述算子(即特征向量)和相似性策略对特征进行匹配。 3....图像重采样与变换(Image Resampling and Transformations) 这一步就是我们由输入图像经变换模型向参考图像进行对齐的过程。
图像配准 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。...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。...因为得到的透视变换矩阵是基于全局特征点对进行的，即一个刚性的单应性矩阵完成配准。为提高配准的精度，Apap将图像切割成无数多个小方块，对每个小方块的变换矩阵逐一估计。...刚性配准： Moving_DLT配准： 结论 Apap虽然能够较好地完成配准，但非常依赖于特征点对。...若图像高频信息较少，特征点对过少，配准将完全失效，并且对大尺度的图像进行配准，其效果也不是很好，一切都决定于特征点对的数量。
前言 本文首先完成之前专栏前置博文未完成的多图配准拼接任务，其次对不同特征提取器/匹配器效率进行进一步实验探究。...SIFT算法 在前文【图像配准】SIFT算法原理及二图配准拼接已经对此做过分析，这里不作赘述。...多图配准 无论何种算法，图像配准无非是这样几个步骤->图像灰度化->提取特征->构建匹配器->计算变换矩阵->图像合并。 那么多图配准，实际上可以分解为多个双图配准。...Todo 此示例中，默认图像位置是未知的，而在遥感图像中，可以通过gps坐标来确定图像的大致方位，后续考虑引进gps坐标，构建图像排布坐标系，从而加快配准速度。...此示例中，多图拼接是直接用大图和小图去做配准，效率并不是太高。后续可能可以结合gps信息，从大图中挖出一部分小图来做配准。
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...图片根据配准任务不同，可将多视图点云配准划分为多视图点云粗配准和多视图点云精配准，其中：多视图点云粗配准将所有视图点云数据初始对齐，为精配准提供良好的初始条件；多视图点云精配准则是在多视图点云粗配准的基础上...文献[7]使用基于自旋图像特征描述子的生成树多视图点云粗配准算法。首先，该算法根据所有视图两两点云配准结果构建连通图；然后，根据连通图构建生成树；最后，通过生成树建立点云间关系完成多视图点云粗配准。...文献[15]使用类似技术，基于三重旋转图像特征来完成多视图点云配准。...该数据集基于原始ICL-NUIM的RGB-D数据集，提供客厅和办公室两种室内场景的模型。
前言 本篇开始，将进入图像配准领域的研究。 图像拼接主要有SIFT, BRISK, ORB, AKAZE等传统机器学习算法以及SuperPoint等深度学习算法，在后续将一一进行研究和实验。...尺度空间理论最早在1962年提出，其主要思想是通过对原始图像进 行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列。 SIFT算法就是利用同一幅图像在不同尺度空间的关系来提取关键点。...response:响应强度 运行之后，结果如下图所示： 配准拼接 示例代码 下面是一个两幅图像配准拼接的示例，先放代码[1]： import time import cv2 import numpy...end_time = time.time() print("共耗时" + str(end_time - start_time)) 特征匹配结果： 拼接结果： 代码细节解析 相比于关键点检测的任务，图像配准任务是在前者的基础上加入图像关键点匹配和图像融合的过程...填充完成后，就得到了整幅拼接的图像。 总结 整个算法在图像尺寸不大时，配准拼接速度较快。但是当图像尺寸较大时(几千x几千)，速度明显较慢。
一、定义 图像配准是使用某种算法，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。 根据不同配准方法，不同评判标准和不同图片类型，有不同类型的图像配准方法。...2.图像采集方式 ①Multi-view Analysis: 多视图配准 同一物体在同一场景不同视角下的图像配准。 从多个视角捕获相似对象或场景的图像，以便获得扫描对象或场景的更好表示。...③Multi-modal Analysis: 多模态配准 多模配准常见于医学图像领域，故以多模医学图像配准为例。...基于单种或多种模态图像的配准，可划分为单模态（Single-modality）和多模态（Multi-modality）。 ? ? Figure 1 MEG-MRI多模态配准 3....五、图像配准通用流程 通常，图像配准技术包括四个方面：变换模型、特征空间、相似性测度、搜索空间和搜索策略。
前言 在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中，提到了图像融合的一种方式，相关代码如下： result[0:imageB.shape[0], 0:imageB.shape...： if (result[r, c] == np.array((0, 0, 0))).all(): result[r, c] = imageB[r, c] 采用两张7k x 5k分辨率的图片做配准融合...方式二：纯像素遍历+GPU 显然，配准两张图片花费2分多种实在是太慢了，遍历像素点的计算太多，CPU效率不够快。那么，是否可以将该部分的计算放到GPU中去进行呢？...((0, 0, 0))).all(): result[r, c] = imageB[r, c] return result 采用两张7k x 5k分辨率的图片做配准融合...采用两张7k x 5k分辨率的图片做配准融合，所耗费的时间为：14.54秒，速度进一步提升。 总结 涉及到搜寻像素范围时，优先使用np.where；遇到密集计算时，可以尝试用@jit进行GPU加速。
编译 | 小韩 来源 | sicara.com 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...什么是图像配准 图像配准就是找到一幅图像像素到另一幅图像像素间的空间映射关系。这些图像可以是不同时间（多时间配准），不同传感器在不同地方拍摄（多模式配准）。...图像配准具有广泛的应用，适用于同一个场景中有多张图像需要进行匹配或叠加。在医学图像领域以及卫星图像分析和光流（optical flow）方面非常普遍。 ?...CT扫描和MRI配准 在本文中，我们将介绍图像配准的几种不同方法。 传统的基于特征的方法 自21世纪初以来，图像配准主要使用基于特征的方法。...该方法对前列腺MRI图像的患者间的配准进行实验，在2-D和3-D中表现出了较好的结果。 复杂的转换 在当前图像配准研究中占较大比例的是医学影像。
研究目的 最近在做无人机遥感红外和可见光双路数据配准，由于红外相机视野范围较小，因此配准的目的主要是在可见光的视野范围内，裁剪出红外图像对应的部分，同时，保持可见光的高分辨率不变。...本文思路 本文尝试使用Canny边缘检测提取红外和可见光的边缘特征，然后使用模板匹配的方式去进行配准。...由于红外图像和可见光图像的分辨率并不相同，因此需要对可见光不断进行下采样，以接近红外图像的分辨率。...总体看来，使用传统方法做跨模态配准效果有限，主要是由于红外图像特征较少，不过在光照充足和建筑特征明显的情况下，有一定效果，后续会采用基于深度学习的配准方法，相关图片由于项目原因不对外公布，这里对代码进行归档...") ap.add_argument("-v", "--visualize", required=False, default=r"rgb/Zoom.jpg", help="可见光图像路径")
投稿作者：小黄弟 来自:中国电科智慧城市建模仿真与智能技术重点实验室 文字编辑：gloomyfish 特征提取 基于特征的图像配准，具有非常广泛的应用，大致流程可以如下: ?...特征对齐/配准 两幅图像之间的基于特征匹配的透视变换矩阵求解通常被称为图像对齐或者配准。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准，首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子，然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...最后基于这些相关特征点估算它们之间的单应性矩阵，通过单应性矩阵实现透视变换，完成图像对齐与配准。...配准后的图如下图所示： ? 将配准后的图与基准模板图做差分，效果如下： ? 进行形态学操作， ? 找出缺陷，比较大的缺陷可以找出来，较小的缺陷还是不能找出来。 ?
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 3D Slicer是（1）一个软件平台，用以图像分析（包括配准和实时编辑）...，图像可视化以及图像引导治疗；（2）是一个免费、开源软件，并适用于Linux、MacOSX和windows操作系统；（3）拥有强大的可扩展性，可以通过模块嵌入方式来增加新的功能和应用。...搜索Elastix，安装SlicerElastix 配准 将两组需要配准的dicom文件拉入软甲所在位置，根据提示框将两组文件都进行加载 点击搜索框，选择Elastix ?...在Inputs框，依次选择配准的文件，其中Fixed volume表示配准的基准，Moving volums表示待配准的文件 ? 选择配准之后输出的名字 ?...点击Apply等待即可 结果 点击data，可看见左侧中间部分显示原文件和配准结果文件，点击即可查看 ? 保存文件，点击save即可保存，同时可以保存多种格式 ?
0 综述 本文提出了一个概率生成模型，并给出了一种基于无监督学习的推理算法卷积神经网络； 论文中对一个三维脑配准任务进行了验证，并提供了一个实验结果； 论文的方法在提供微分同胚的同时，且具有最先进的精度和非常快的运行速度...这片论文提供了SOTA的配准方式，并且使用了diffeomorphic（微分同胚）。...: pos_flow = self.resize(pos_flow) preint_flow = pos_flow # 这个是如果使用了双向配准的话...整个网络也不难理解，其实这个voxelmorph代码中已经使用了微分同胚和双向配准的方案，目前使用变分推断的prob-voxelmorph模型github仓库中作者还没有提供torch的代码，所以目前还没有这个部分...关于voxelmorph先介绍这么多，个人的心得为： 微分同胚一定要有，不然很容易不收敛，建议使用默认的参数7，把一个时间间隔划分成8份； 双向配准的效果还不确定。
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。 ANHIR2019挑战重点是比较自动非线性配准方法对来自相同组织样本但用不同生物标记物染色的一组大图像的准确性和速度。...四、技术路线 1、加载target图像作为参考图像和标签，加载source图像作为待配准图像。 2、然后将source图像和target图像采样到2048x2048大小。...3、然后先使用刚性配准进行粗略配准，将source和target图像进行平移和旋转，保证两者对应的前景区域有重叠区域。...4、然后再使用非刚性变换配准进行精细配准，将source和target的前景区域进行样条插值，保证两者对应的前景区域有最多重叠区域。 5、最后将待配准的图像再采样到target图像大小。...6、source图像配准到target图像结果。 代码实现可以参考这篇文章µ-RegPro2023——前列腺 MR 超声配准挑战之传统非刚性配准方法。
今天将分享自动非刚性组织学图像配准之AI形变场配准方法完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...在ANHIR2019挑战中，使用手动注释的地标来评估配准准确性。还将通过计算执行的配准改善最终图像对齐的次数来估计方法的鲁棒性。作为辅助标准，还将测量计算时间。...四、技术路线 1、加载target图像作为参考图像和标签，加载source图像作为待配准图像。...：相似性损失（配准图像和参考图像），可以使用归一化相关系数NCC或均方误差MSE；平滑损失（形变场xy两个方向上梯度平滑），可以使用L1或L2。...4、训练结果和验证结果。 5、source图像配准到target图像结果。
图像配准的应用根据图像获取方式主要分为四组：不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像。其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示。应用示例：遥感-被检区域图像的拼接。...图像采集方式① Multi-view Analysis: 多视图配准同一物体在同一场景不同视角下的图像配准。从多个视角捕获相似对象或场景的图像，以便获得扫描对象或场景的更好表示。...③Multi-modal Analysis: 多模态配准多模配准常见于医学图像领域，故以多模医学图像配准为例。...图像配准的方式图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。...本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。
什么是图像配准？ 图像配准就是将同一个场景的不同图像转换到同样的坐标系统中的过程。这些图像可以是不同时间拍摄的（多时间配准），可以是不同传感器拍摄的（多模配准），可以是不同视角拍摄的。...经过配准后的 CT 扫描和核磁共振图像 在本文中，我们会重点关注在一张参考图像和一张待配准图像之间进行图像配准的不同方法。...深度学习方法 目前大多数的图像配准研究都涉及到深度学习的使用。过去几年里，深度学习方案在计算机视觉任务中（如图像分类、目标检测和分割）达到了最先进的性能。当然，图像配准也没有理由拒绝深度学习。...此外，它还计算了参考图像和待配准变换图像之间的相似度。 ?...这个方法在前列腺核磁共振图像的受试者间配准上进行了测试，在 2D 和 3D 图像上都展现出了良好的效果。 2. 复杂变换 目前有很大一部分关于图像配准的研究关注于医疗图像领域。
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。...医学图像配准即分别给定一张运动的和固定的 3D 医学图像，希望将运动图像（moving image）配准到固定图像（fixed image），如图1所示。...在理想情况下，变形图像应该与固定图像非常相似，即便它源自运动图像。 图1：医学图像配准 近年来，深度学习技术在医学图像配准中已经获得了广泛的应用。...然而现有算法只能学习将运动图像一次性对齐到固定图像，对于变形大、变化复杂的配准效果较差。 本文提出了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。...图2是用于肝脏配准的递归级联网络效果图。运动图像通过一次次微小的递归配准，最后与固定图像对齐。每个子网络的输入都是变形后的图像和固定图像，预测一个流场Φ。
据我们所知，我们的方法是第一个将图像配准到点云地图上而无需同步捕获相机和激光雷达数据的方法，使我们能够在各种感兴趣的区域重建更多细节。...总体而言，本文提出了三个重要贡献： 1）引入Colmap-PCD，一种图像到点云配准方案，通过使用激光雷达地图优化图像定位。...选择并配准下一张图像：选择一张与当前模型具有更多共同可见点并具有更均匀分布模式的图像作为下一张要配准的图像。通过PnP将图像配准到模型。...增量捆集调整：在每次三角测量后，进行局部捆集调整（BA）以调整新配准图像和其他共享更多共同观测的已配准图像的参数和3D点位置。...全局捆集调整：执行全局捆集调整以计算所有已配准图像的最佳3D模型和参数。为节省时间，与先前的全局优化相比，当模型的体积增长到一定程度时将进行全局捆集调整（BA）。
摘要 不同模态之间的配准，即来自摄像机的2D图像和LiDAR的3D点云之间的配准，是计算机视觉和机器人领域中的关键任务。...给定一对未正确配准的图像I和点云P作为输入，(a) 我们首先对稀疏体素进行操作以生成稀疏体素V，然后应用三元网络从三个模态中提取模式。...实验 我们在两个广泛使用的基准数据集KITTI和nuScenes上评估我们在图像到点云配准任务上的性能。在两个数据集上，图像和点云是通过2D相机和3D激光雷达同时捕获的。...与其他方法相比，尤其是在调校困难的情况下，如第1行和第2行，我们的方法能够更准确地解决配准问题，而其他方法（如DeepI2P和CorrI2P）无法正确匹配树木和汽车的投影与图像中相应的像素。...特别是，相较于去掉点云分支，体素分支在框架中扮演更重要的角色，表明体素模态更适合学习图像到点云的配准。 输入分辨率影响：我们进一步研究了输入图像分辨率和点云密度的影响。
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