1

Каковы шаги в регистрации на основе функций?шаги в функциональной регистрации

Если у меня есть преобразованное изображение, соответствующее стеку изображений (из которых только один - наилучшее совпадение), каковы шаги при регистрации?

Как только я нахожу совпадения и использую их для оценки трансформации, что обычно является следующим шагом?

ответ

2
  1. Поиск точек/областей, которые являются инвариантными к различным типам преобразований, таким как: перевод, поворот, масштаб .. поскольку эти точки являются инвариантными к такому преобразованию, мы можем найти их в разных изображениях, которые мы хотим зарегистрировать, и может иметь соответствие между изображениями. Пример для этих точек/областей - это углы, капли ....
  2. После того, как у нас есть эти моменты, нам нужен способ описать их, которые будут неприемлемы для шума, изменения контрастного освещения и т. Д. Мы делаем это, используя окрестности вокруг точки, используя некоторый дескриптор типа SIFT, ORB, SURF .... Эти дескрипторы используют разные способы решения проблемы с использованием градиентов, нормализации цвета, гистограмм и т. Д.
  3. После того, как у нас есть описание точек во всех изображениях, которые мы хотим зарегистрировать, к другому мы пытаемся найти соответствие между точками путем вычисления некоторой меры расстояния (например, евклидовой) между дескрипторами.
  4. Когда мы находим, что между точками в разных изображениях мы можем подсчитать, мы можем вычислить трансформацию между ними (количество соответственных точек зависит от типа преобразования, которое мы хотим найти: Жесткая, Аффинная, Предварительная). Еще один способ справиться с выбросами - использовать что-то вроде случайного выборки (RANSAC) или надежную дистанционную меру, чтобы найти выбросы.
  5. После вычисления преобразования на шаге 4 мы применяем его к изображению, которое мы хотим зарегистрировать.
+0

Спасибо, Amitay. Мой вопрос в основном о шаге 5. У меня есть преобразованное img (аффинное преобразование) и ссылка img. На какой образ я бы применил преобразование? Мне кажется, что ответ - применить его к преобразованному img. На самом деле, это правильная вещь для выравнивания. Мне просто неинтересно, как применение преобразования к УЖЕ преобразованному изображению ведет себя как обратное преобразование. – haxtar

+1

Названия «эталонное изображение» и «преобразованное изображение» произвольно. Вы решаете, кто это, когда вы используете соответствующие точки для вычисления преобразования. Если вы хотите найти, как преобразовать координаты из преобразованного изображения в опорном изображении вы получите «обратное преобразование». –

+0

Я пишу это все сам - исходный код. Я использую OpenCV для обнаружения функций, но это не важно для оценки преобразования. Я использовал RANSAC для оценки матрицы преобразования, и после этого я применяю ее к преобразованному img. После этого преобразованный img выглядит почти идентично ссылке. Мне просто интересно ... как это имеет смысл математически. – haxtar

Смежные вопросы