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  • 我们提出了一种新颖的基于地标匹配的多模态图像对齐方法,该方法是通过解决不同特征模态之间的线性映射而唯一实现的。 该线性映射导致对从不同模态捕获的图像的相似性进行新的测量。 此外,我们的方法通过最小化凸二...
  • 使图像对齐

    2019-01-24 15:20:16
    两幅图像其中一幅歪斜,对两幅对比,将歪斜的图像对齐
  • 图像对齐

    千次阅读 2020-08-10 17:29:55
    在本文中,我们将学习如何使用OpenCV执行基于特征的图像对齐。 我们将通过一个示例演示这些步骤,其中将使用手机拍摄的表格照片与表格模板对齐。我们将使用的技术通常称为“基于特征的”图像对齐,因为在此技术中,...

    在本文中,我们将学习如何使用OpenCV执行基于特征的图像对齐。

    我们将通过一个示例演示这些步骤,其中将使用手机拍摄的表格照片与表格模板对齐。我们将使用的技术通常称为“基于特征的”图像对齐,因为在此技术中,一幅图像中检测到一组稀疏特征,并与另一幅图像中的特征匹配。然后根据这些匹配的特征(将一张图像扭曲到另一张图像)计算出一个转换。

    什么是图像对齐或图像配准?

    在许多应用程序中,我们具有相同场景或相同文档的两个图像,但是它们没有对齐。换句话说,如果您在一幅图像上选择一个要素(例如一个角点),则另一幅图像中相同角的坐标会非常不同。

    图像对齐(也称为图像配准)是使一个图像(或有时两个图像)变形以使两个图像中的特征完美对齐的技术。

    在这里插入图片描述
    图1.左:下载的表格。中心:填写的DMV表格,使用手机拍摄。右:将移动照片(中心)与原始模板(左)对齐的结果。

    在上面的示例中,我们左侧有一个来自汽车部门的表格。表格被打印,填写,然后使用手机(中心)照相。在此文档分析应用程序中,在进行任何分析之前,首先将表格的移动照片与原始模板对齐是有意义的。对齐后的输出如右图所示。

    图像对齐的应用

    图像对齐有许多应用。

    在许多文档处理应用程序中,第一步是将扫描或拍照的文档与模板对齐。例如,如果您要编写自动表单阅读器,则最好先将表单与表单模板对齐,然后根据模板中的固定位置读取字段。

    在某些医疗应用中,可以在稍有不同的时间进行组织的多次扫描,并且使用本教程描述的技术组合来记录两个图像。

    图像对齐最有趣的应用可能是创建全景图。在这种情况下,这两个图像不是平面的图像,而是3D场景的图像。通常,3D对齐需要深度信息。但是,当通过围绕相机的光轴旋转相机来拍摄两个图像时(如在全景图的情况下),我们可以使用本教程中介绍的技术来对齐全景图的两个图像。

    图像对齐:基础理论

    图像对齐技术的核心是称为Homography的简单3×3矩阵。有关单应性矩阵的Wikipedia条目看起来非常可怕。

    什么是单应性?

    场景的两个图像在两个条件下通过单应性关联。

    1. 这两个图像是飞机的图像(例如,纸,信用卡等)。
    2. 通过围绕相机的光轴旋转相机来获取两个图像。我们在生成全景时拍摄此类图像。

    如前所述,单应性就是3×3矩阵,如下所示。
    在这里插入图片描述
    我们 ( x 1 , y 1 ) (x_1,y_1) x1y1是第一个图像中的点, ( x 2 , y 2 ) (x_2,y_2) x2y2是第二图像在同一个物理点的坐标。然后,Homography 通过以下方式将它们关联
    在这里插入图片描述
    如果知道单应性,则可以将其应用于一个图像的所有像素,以获得与第二个图像对齐的扭曲图像。

    如何寻找单应性矩阵?

    单应性示例图2.同一图的两个3D平面图像(本书顶部)通过单应性矩阵关联

    如果我们知道两个图像中有4个或更多对应点,则可以使用OpenCV函数findHomography查找单应性。上图中显示了四个对应点的示例。红色,绿色,黄色和橙色点是对应的点。

    利用函数findHomography,求解线性方程组以寻找单应性,但是在本文中,我们将不讨论该数学运算。

    python

    h, status = cv2.findHomography(points1, points2)
    

    其中,points1points2是对应点的向量/阵列,h是单应性矩阵。

    如何自动找到对应的点?

    在许多计算机视觉应用程序中,我们经常需要识别图像中有趣的稳定点。这些点称为关键点特征点。OpenCV中实现了多个关键点检测器(例如SIFT,SURF和ORB)。

    在本教程中,我们将使用**ORB特征检测器,**因为它是由我的前实验室工作人员Vincent Rabaud共同发明的。开玩笑!我们将使用ORB,因为SIFT和SURF已获得专利,如果要在实际应用中使用它,则需要支付许可费。ORB快速,准确且无许可证!

    下图使用圆圈显示了ORB关键点。

    在这里插入图片描述
    图3.用圆圈显示的ORB关键点的位置。

    ORB代表“FAST算法”和“BRIEF算法”。

    特征点检测器分为两部分

    1. 定位器:标识图像上的点,这些点在图像变换(例如平移(移位),缩放(大小增加/减小)和旋转)下是稳定的。定位器找到这些点的x,y坐标。ORB检测器使用的定位器称为FAST
    2. 描述符:上一步中的定位器仅告诉我们有趣的点在哪里。特征检测器的第二部分是描述符,该描述符对点的外观进行编码,以便我们可以区分另一个特征点。在特征点评估的描述符只是一个数字数组。理想情况下,两个图像中的相同物理点应具有相同的描述符。ORB使用名为BRISK的功能描述符的修改版本。

    当我们知道两个图像中的对应特征时,才能计算出两个图像的单应性。因此,使用匹配算法来查找一个图像中的哪些特征与另一图像中的特征匹配。为此,将一个图像中每个特征的描述符与第二个图像中每个特征的描述符进行比较,以找到良好的匹配。

    OpenCV图像对齐代码

    在本节中,我们介绍使用OpenCV进行图像对齐Python代码。

    基于特征的图像对齐的步骤

    现在,我们可以总结图像对齐中涉及的步骤。下面的描述引用了下一部分中的代码。

    1. 读取图像:我们首先Python代码的56-65 行中读取参考图像(或模板图像)以及我们要与该模板对齐的图像。

    2. 检测特征:然后,我们检测两个图像中的ORB特征。尽管我们仅需要4个特征即可计算出单应性,但是通常在两个图像中会检测到数百个特征。我们使用Python代码中的参数MAX_FEATURES控制功能的数量。Python代码中的第16-19行检测功能并使用**detectAndCompute**计算描述符。

    3. 匹配功能:Python的第21-34行中,

      我们在两个图像中找到了匹配的特征,并根据匹配的优劣对其进行了排序,仅保留了原始匹配的一小部分。最后,我们在图像上显示匹配良好的特征点与特征描述符。我们使用汉明距离作为两个特征描述符之间相似度的量度。

      下图通过画一条连接它们的线来显示匹配的特征。请注意,我们有许多不正确的匹配项,因此在下一步中,我们将需要使用可靠的方法来计算单应性。

    在这里插入图片描述

    图4.通过在它们之间画一条线来显示匹配的关键点。点击放大图片。匹配并不完美,因此我们需要一种可靠的方法来计算下一步的单应性。

    1. 计算单应性:当两个图像中有4个或更多对应点时,可以计算单应性。上一节中说明的自动匹配并不总是能产生100%准确的匹配。20%至30%的匹配不正确的情况并不少见。

      幸运的是,findHomography方法利用了一种称为随机样本一致性(RANSAC)的鲁棒估计技术,即使在存在大量不好匹配的情况下,该技术也能得出正确的结果。Python中的第36-45行在代码中完成了此任务。

    2. 扭曲图像:计算出正确的单应性后,可以将变换应用于一个图像中的所有像素,以将其映射到另一图像。这是使用OpenCV中的warpPerspective函数完成的。这是Python的第49行中完成的。

    代码实现:

    from __future__ import print_function
    import cv2
    import numpy as np
    
    
    MAX_FEATURES = 500
    GOOD_MATCH_PERCENT = 0.15
    
    
    def alignImages(im1, im2):
    
      # Convert images to grayscale
      im1Gray = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      im2Gray = cv2.cvtColor(im2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
      
      # Detect ORB features and compute descriptors.
      orb = cv2.ORB_create(MAX_FEATURES)
      keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(im1Gray, None)
      keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(im2Gray, None)
      
      # Match features.
      matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING)
      matches = matcher.match(descriptors1, descriptors2, None)
      
      # Sort matches by score
      matches.sort(key=lambda x: x.distance, reverse=False)
    
      # Remove not so good matches
      numGoodMatches = int(len(matches) * GOOD_MATCH_PERCENT)
      matches = matches[:numGoodMatches]
    
      # Draw top matches
      imMatches = cv2.drawMatches(im1, keypoints1, im2, keypoints2, matches, None)
      cv2.imwrite("matches.jpg", imMatches)
      
      # Extract location of good matches
      points1 = np.zeros((len(matches), 2), dtype=np.float32)
      points2 = np.zeros((len(matches), 2), dtype=np.float32)
    
      for i, match in enumerate(matches):
        points1[i, :] = keypoints1[match.queryIdx].pt
        points2[i, :] = keypoints2[match.trainIdx].pt
      
      # Find homography
      h, mask = cv2.findHomography(points1, points2, cv2.RANSAC)
    
      # Use homography
      height, width, channels = im2.shape
      im1Reg = cv2.warpPerspective(im1, h, (width, height))
      
      return im1Reg, h
    
    
    if __name__ == '__main__':
      
      # Read reference image
      refFilename = "form.jpg"
      print("Reading reference image : ", refFilename)
      imReference = cv2.imread(refFilename, cv2.IMREAD_COLOR)
    
      # Read image to be aligned
      imFilename = "scanned-form.jpg"
      print("Reading image to align : ", imFilename);  
      im = cv2.imread(imFilename, cv2.IMREAD_COLOR)
      
      print("Aligning images ...")
      # Registered image will be resotred in imReg. 
      # The estimated homography will be stored in h. 
      imReg, h = alignImages(im, imReference)
      
      # Write aligned image to disk. 
      outFilename = "aligned.jpg"
      print("Saving aligned image : ", outFilename); 
      cv2.imwrite(outFilename, imReg)
    
      # Print estimated homography
      print("Estimated homography : \n",  h)
    

    结果:

    Reading reference image :  form.jpg
    Reading image to align :  scanned-form.jpg
    Aligning images ...
    Saving aligned image :  aligned.jpg
    Estimated homography : 
     [[ 1.40104964e+00 -2.02959669e-01 -7.41342584e+00]
     [ 2.25280216e-01  1.52880342e+00 -4.85162159e+02]
     [-6.39599712e-05  1.34896590e-04  1.00000000e+00]]
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • matlab开发-将深度图像与相应的彩色图像对齐。此程序将深度贴图与其颜色图像对齐,以用于基于图像的渲染应用程序
  • 旷视算法负责人技术分享PPT,深入分析对比传统和深度学习在图像对齐方向的最新成果,尤其在产品化落地方向有重要借鉴意义。
  • 将kinect获取的彩色图像映射到深度坐标下,用OpenCV显示彩色图像以及深度图像并显示结果。并比较了两种配准方法,一种为简单图像变换,一种是深度彩色之间坐标变换。
  • 这个程序是一个基本的代码,它实现了一个联合双边滤波器来将彩色图像与深度图对齐。 代码的性能取决于确定的关键性能参数,这些参数需要根据个人需求进行调整。 请提供您的反馈和建议,以便我改进此代码。
  • 图像对齐(图像配准)方法记录

    千次阅读 2020-05-31 16:40:52
    图像对齐方法 1、基于ORB特征的方法 1、检测两张图的ORB特征点 2、特征匹配 3、计算单应性矩阵 4、扭转图片 具体的代码实现可以参考这篇文章:...

    图像对齐方法

    展开全文
  • 1.1 图像对齐是什么? 图像对齐(或者图像配准)可以扭曲旋转(其实是仿射变换)一张图使它和另一个图可以很完美的对齐。 下面是一个例子,中间的表在经过图像对齐技术处理之后,可以和左边的模板一样。对齐之后就可以...

    一、介绍

    1.1 图像对齐是什么?

    图像对齐(或者图像配准)可以扭曲旋转(其实是仿射变换)一张图使它和另一个图可以很完美的对齐。
    下面是一个例子,中间的表在经过图像对齐技术处理之后,可以和左边的模板一样。对齐之后就可以根据模板的格式对用户填写的内容进行分析了。

    在这里插入图片描述

    1.2 图像对齐算法的应用场景有哪些?

    图像对齐技术广泛应用于计算机视觉各类任务

    • 对不同视角下拍摄的图片进行拼接(Image stitching)
    • 智能手机等摄像设备在Burst模式下的图像降噪
    • 图像超分辨率应用
    • 视频防抖
    • 生成基于多次曝光的高动态范围HDR图像
    • 医学图像领域
    • 跨模态数据的对齐任务

    1.3 图像对齐算法有哪些?

    图像对齐的传统方法而言,总体上可以分为三大类:

    • Homography: 对应为3x3变换矩阵。(本文主要介绍这个方法)
    • MeshFlow:是一个空间光滑的稀疏运动场,运动矢量位于网格顶点。
    • Optical flow(光
    展开全文
  • 图像对齐深度学习算法调研

    千次阅读 2020-11-23 20:31:44
    旷视 R TALK:图像对齐及其应用 单应性Homograph估计:从传统算法到深度学习 1. 传统算法 大致流程: 提取特征点 特征匹配 RANSAC 排除错误匹配 求解单应性(Homograph)矩阵 难点: 弱纹理、无纹理(特征少,...

    参考博客:
    旷视 R TALK:图像对齐及其应用
    单应性Homograph估计:从传统算法到深度学习

    1. 传统算法

    大致流程:

    1. 提取特征点
    2. 特征匹配
    3. RANSAC 排除错误匹配
    4. 求解单应性(Homograph)矩阵

    难点:

    1. 弱纹理、无纹理(特征少,难以提取)
    2. 低光图像、噪声干扰(特征集中在局部,对齐效果差)
    3. 重复纹理(特征匹配容易出错)
    4. 大前景干扰
    5. 大视差
    6. 深度视差(单应性变换本身的局限性)

    2. 深度学习算法

    2.1 Deep Image Homography Estimation(2016)

    论文地址

    创新:

    • 数据集
      在这里插入图片描述
    1. 原始图像取一个矩形区域 A(蓝色框)
    2. 对 A 的四个顶点做一定范围(黄色框)的随机位移(红色箭头)得到一个不规则区域(不规则绿色框)
    3. 根据位移向量可以求得 H A B \mathrm{H^{AB}} HAB H B A \mathrm{H^{BA}} HBA
    4. 对原图做 H B A \mathrm{H^{BA}} HBA 变换,得到矩形区域 B(矩形绿色框)
    5. 将 A 和 B 输入给网络求得 H A B \mathrm{H^{AB}} HAB
    • 网络结构
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
        直接预测出单应性矩阵参数比较困难,因此网络预测的是4个顶点的位移量(右边回归网络),然后再计算单应性矩阵。
        文中说没有置信度会限制一些应用,就搞了左边的分类网络,将4个顶点的位移范围划分为21个区间,输出落在每个区间的概率值。

    优点:

    1. 对弱纹理和无纹理图像优于传统算法;

    缺点:

    1. 训练数据是人工变形得到的,真实世界图像存在内容上差异,导致对真实世界图像的对齐效果较差;

    2.2 Unsupervised Deep Homography: A Fast and Robust Homography Estimation Model(2017)

    论文地址
    代码地址

    创新:

    • 网络结构
      在这里插入图片描述
        图(a)为2.1的监督算法,图(b)为传统算法,图(c)为此文无监督算法。
         H ~ 4 p t \mathrm{\tilde{H}_{4pt}} H~4pt 为预测的4个顶点位移向量,结合4个顶点的位置坐标 C 4 p t A \mathrm{C^A_{4pt}} C4ptA,通过 Tensor DLT(Direct Linear Transform)得到单应性矩阵 H ~ \mathrm{\tilde{H}} H~;之后通过空间变换层得到图像 P ~ B \mathrm{\tilde{P}^B} P~B,并与实际图像 P B \mathrm{P^B} PB 计算光度损失(像素点间的 L1 损失)。
        其中,Tensor DLT(代替 SVD 奇异值分解)和空间变换层都是为了便于梯度计算,使网络得以训练。

    优点:

    1. 相比监督算法,对真实世界图像的对齐效果较好;
    2. 对图像特征的表达比较鲁棒,不像传统方法很依赖特征点;

    缺点:

    1. 数据集主要用的航拍图像,适合单个单应性矩阵做对齐;
    2. 深度视差、RANSAC

    2.3 Content-Aware Unsupervised Deep Homography Estimation(2019)

    论文地址
    代码地址

    创新:

    • 数据集
      在这里插入图片描述
      制作了一套数据集分为5大类,并为了量化评估,手工标注了5000张图像作为ground truth;

      1. Regular(RE):纹理丰富,单平面远景适合用单个单应性矩阵对齐
      2. Low texture(LT):纹理少
      3. Low light(LL):低光图像
      4. Small Foregrounds(SF):小前景
      5. Large Foreground(LF):大前景
    • 网络结构
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      β ∈ { a , b } \beta \in \{a,b\} β{a,b}
        此文认为直接用像素值当特征不太好,通过 f ( ⋅ ) f(\cdot) f() 获取深层特征 F β F_{\beta} Fβ,并通过 m ( ⋅ ) m(\cdot) m() 生成 mask M β M_{\beta} Mβ。这里的特征和 mask 都和原图 I β I_{\beta} Iβ 分辨率相同,其中 m ( ⋅ ) m(\cdot) m() 的作用与 RANSAC 相似,生成的 mask 可以看作是特征的权重,来衡量特征的重要性,从而可以忽略一些干扰的特征(如干扰前景)。 G β = F β M β G_{\beta}=F_{\beta}M_{\beta} Gβ=FβMβ 输入给后续的单应性估计网络,同样预测4个位移向量,并通过一个线性系统得到单应性矩阵 H a b \mathcal{H}_{a b} Hab

      损失计算:
      min ⁡ m , f , h L n ( I a ′ , I b ) + L n ( I b ′ , I a ) − λ L ( I a , I b ) + μ ∥ H a b H b a − I ∥ 2 2 \min _{m, f, h} \mathbf{L}_{\mathbf{n}}\left(I_{a}^{\prime}, I_{b}\right)+\mathbf{L}_{\mathbf{n}}\left(I_{b}^{\prime}, I_{a}\right)-\lambda \mathbf{L}\left(I_{a}, I_{b}\right)+\mu\left\|\mathcal{H}_{a b} \mathcal{H}_{b a}-\mathcal{I}\right\|_{2}^{2} m,f,hminLn(Ia,Ib)+Ln(Ib,Ia)λL(Ia,Ib)+μHabHbaI22
      其中,
      L n ( I a ′ , I b ) = ∑ i M a ′ M b ⋅ ∥ F a ′ − F b ∥ 1 ∑ i M a ′ M b \mathbf{L}_{\mathbf{n}}\left(I_{a}^{\prime}, I_{b}\right)=\frac{\sum_{i} M_{a}^{\prime} M_{b} \cdot\left\|F_{a}^{\prime}-F_{b}\right\|_{1}}{\sum_{i} M_{a}^{\prime} M_{b}} Ln(Ia,Ib)=iMaMbiMaMbFaFb1 i i i 表示特征图和mask中的像素索引

      L ( I a , I b ) = ∥ F a − F b ∥ 1 \mathbf{L}\left(I_{a}, I_{b}\right)=\left\|F_{a}-F_{b}\right\|_{1} L(Ia,Ib)=FaFb1

      H b a \mathcal{H}_{b a} Hba 通过将 I a I_a Ia I b I_b Ib 的特征位置互换得到

        损失函数前两项最小化变换后图像特征的差异,第三项是为了避免全零解最大化原始图像特征差异,第四项则是让两个单应性变换尽可能可逆。
        (2021.10.25)后续发现提供的代码用 torch.nn.TripletMarginLoss() 替代了论文描述的损失函数(TripletMarginLoss解析),基本就是只保留上面损失的1、3项,第4项在 utils.py 里留了个口 getBatchHLoss();主要问题在于 mask 的训练,从 loss 分析如果 mask 是全为0那么 loss 会最低,这显然不对;mask 加入训练时,github 上说用一个小学习率微调网络,结合反向传播和数据来看,前景差异大,背景差异小,则 mask 的前景部分会更快地趋向于0,那么 mask 是有效的,但是关键在于这个数据集是分割视频生成的,背景部分差异很小,后面发现很多对齐用的公开数据集即使是背景差异也非常大,这个 mask 的策略基本就是无效的了。

    优点:

    1. 解决 RANSAC 问题,主要避免前景干扰

    缺点:

    1. 深度视差

    2.4 DeepMeshFlow: Content Adaptive Mesh Deformation for Robust Image Registration(2019)

    论文地址

    Mesh Flow 大致就是把图像划分为网格,每个网格对应一个单应性矩阵,从而适应图像中的不同深度平面来对齐。
    在这里插入图片描述

    创新:

    • 网络结构
      在这里插入图片描述
        ResNet-34 后面连接 K K K 个分支( K = 3 K=3 K=3),每个分支从一个自适应池化层开始,并通过卷积层生成一个特定大小的 mesh flow:

      M 1 ′ → ( H g 16 + 1 ) × ( W g 16 + 1 ) × 2 = 2 × 2 × 2 \mathcal{M}_{1}^{\prime} \to \left(\frac{H_{g}}{16}+1\right) \times\left(\frac{W_{g}}{16}+1\right) \times 2=2 \times 2 \times 2 M1(16Hg+1)×(16Wg+1)×2=2×2×2

      M 2 ′ → ( H g 4 + 1 ) × ( W g 4 + 1 ) × 2 = 5 × 5 × 2 \mathcal{M}_{2}^{\prime} \to \left(\frac{H_{g}}{4}+1\right) \times\left(\frac{W_{g}}{4}+1\right) \times 2=5 \times 5 \times 2 M2(4Hg+1)×(4Wg+1)×2=5×5×2

      M 3 → ( H g + 1 ) × ( W g + 1 ) × 2 = 17 × 17 × 2 \mathcal{M}_{3} \to \left(H_{g}+1\right) \times\left(W_{g}+1\right) \times 2=17 \times 17 \times 2 M3(Hg+1)×(Wg+1)×2=17×17×2

      然后将粗尺度 M 1 ′ \mathcal{M}_{1}^{\prime} M1 M 2 ′ \mathcal{M}_{2}^{\prime} M2 上采样至 M 3 \mathcal{M}_{3} M3 分辨率,并融合 M 1 \mathcal{M}_{1} M1 M 2 \mathcal{M}_{2} M2 M 3 \mathcal{M}_{3} M3

        mesh flow 的融合通过一个场景分割网络将图像 I I I 分割为 K K K 个类别,输出大小为 ( H g + 1 ) × ( W g + 1 ) × K \left(H_{g}+1\right) \times\left(W_{g}+1\right) \times K (Hg+1)×(Wg+1)×K,融合方式是直接按分类结果选择每个点的位移向量用哪个 mesh flow 的对应值,最终得到 M ∗ \mathcal{M}^{*} M。之后的 loss 计算与 2.3 相同。

    优点:

    1. 解决深度视差问题

    2.5 RANSAC-Flow: generic two-stage image alignment(2020 ECCV)

    论文地址
    代码地址

    论文代码详细分析

    创新:

    • 单应性(粗对齐)与光流法(细对齐)结合
    • 迭代方式做对齐

    优点:

      按论文中的说法,单应性对图像细节对齐的不好,而光流法对差异较大的图像无法对齐,而此方法可以对差异大的图像细节也对齐好,扬长避短地结合两种对齐方法。

    1. 细节对齐效果好
    2. 对各种差异很大图像也能对齐
    3. 网络基本没做什么优化就有很好的效果(论文只是训练了细对齐网络,粗对齐网络直接是迁移过来都不微调;直接用提供的模型在自己双目相机采集的小差异数据上就有很好的对齐效果)

    缺点:

      论文中展示的为相对效果较好(较容易对齐)的结果,下图为挑选的几种不同角度的缺点,由于最终的对齐参数为一个像素级对齐矩阵,所以主要缺陷还是与光流法类似。

    1. 无法判断需要对齐的部分
        此例,原始图像为目标图像右上一小块区域,但是算法会尽可能将全图都对上。
      图1

    2. 光流法的图像局部扭曲现象
        像素级对齐通常在低分率的特征图上做对齐然后插值到原图的高分辨率,目前判断扭曲现象是插值造成的。
      在这里插入图片描述

    3. 前景遮挡
        前景遮挡情况下的肉眼观感很差,存在大面积扭曲,不如 2.3 的效果(无视前景做对齐)。
      在这里插入图片描述


    4.   1660Ti的笔记本上约10s一对图像。

    2.6 GLU-Net: Global-Local Universal Network for Dense Flow and Correspondences(2020 CVPR)

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  • 针对图像对齐两大类方法的缺陷: 参数化方法 以单应性变换为代表,只能得到真实变换的一个近似(细节部分对齐不好)。 非参数化方法 以光流法为代表,局限于对非常相似的两张图像做像素级对齐变换。 1.2 方法...
  • OpenCV实现图像对齐ECC算法OpenCV实现图像对齐ECC算法 OpenCV实现图像对齐ECC算法 #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <...
  • 向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号:datayx我们将使用移动电话拍摄的表格的照片与表格的模板对齐。我们将使用的技术通常被称为“基于...
  • 在典型的图像对齐问题中,我们有两个场景图像,它们通过运动模型相关联。不同的图像对齐算法旨在使用不同的技巧和假设来估计这些运动模型的参数。一旦知道这些参数,将一个图像变形以使其与另一个图像对齐是直截了当...
  • 图像对齐(image alignment)

    万次阅读 2019-09-15 20:14:50
    1、图像对齐的步骤 已知图像A和B,图像对齐的步骤: 提取图像A和B的特征 匹配图像A和B中的特征 求解图像A和B的对齐矩阵 2使用最小二乘求解对齐矩阵的问题 使用最小二乘求解对齐矩阵容易受到outliers的影响, ...
  • Image Alignment (ECC) 图像对齐

    千次阅读 2019-11-22 18:29:21
    将扭曲矩阵应用于其中一个图像,使其与另一个图像对齐。*/ //训练图和测试图,进行迭代找到合适的扭曲矩阵。 //用生成扭曲矩阵去修复训练图 Mat src_gray , dst_gray ; cvtColor ( src , src_...
  • 本期由东北大学的龚益群同学分享,主题为《图像对齐算法》,下面我们来一起回顾一下吧。 PPT获取方式 关注公众号【3D视觉工坊】,并在后台回复“图像对齐”获取百度云链接。 往期精彩: (第一期)基于深度学习的...
  • 深度图像和彩色图像对齐

    千次阅读 2020-06-29 20:14:37
    深度图像和彩色图像对齐 原因:由于RGB图像数据与深度图像数据的空间坐标系是不同的,前者的原点是RGB摄像头,后者的原点是红外摄像头,因此两者会有相应的误差。没对齐之前的结果如下图所示:(执行这个 bin/cpp-...
  • 点云和相机图像对齐文件---hw_1.cpp,好用
  • 概述 本文主要内容来自参考资料《mage Alignment ...这里用到的技术被称为基于特征的图像对齐,因为在这种技术中,要在一个图像中检测到一组特征点,并与另一张图像中的特征点相匹配。然后根据这些匹配的特征...
  • 主要是看四张图像,第一张图像时没有设置对齐方式的图像,第二章是图像底部对齐、地第三张是图像居中对齐,第四张是图像对齐。于此同时要注意图像插入的位置。 三、材料准备 去网上随便找一张图片,注意图片保存...
  • #include #include ...using namespace std;...最终程序显示了对齐之后的图像结果。 单应矩阵是3*3的矩阵,包含相机的投影和旋转平移两部分的变换于其中,在计算机视觉中有非常广泛的应用。
  • 使用OPENCV3图像对齐

    万次阅读 2016-12-15 15:27:19
    右:对齐图像 1. 左边的图像是一个具有历史意义的照片的集合称为Prokudin-Gorskii集。图像是由使用一个早期的彩色摄像机拍摄。因为相机的机械性质,图像的颜色通道未对齐。右边的图像通过OPENCV3进行对齐后的图像...
  • Realsense相机在linux下的配置使用,RGB与depth图像对齐

    千次阅读 多人点赞 2020-08-25 17:17:26
    使用 在GUI面板中可以以rosbag的形式保存拍摄的内容,相信很多人最关心的就是对这个rosbag的读取,或者说干脆自己通过代码操控相机,更重要的是把RGB图像和depth图像对齐起来,好从某个像素的位置处读取其对应的...
  • StackAlign 是一个 Matlab 工具箱,用于手动对齐堆栈中的图像。 它在生活中的主要目的是对齐使用标准荧光显微镜拍摄的少量(数十)低分辨率图像。 StackAlign 还具有一些基本的图像处理和分析功能: 阈值(例如...
  • ASTROALIGN是一个python模块,它将尝试对齐两个恒星的天文图像,尤其是在没有可用的WCS信息时。 通过在两个图像中找到相似的三点星号(三角形)并推导它们之间的仿射变换,可以做到这一点。 通用配准例程尝试使用...
  • 全景图:使用MATLAB进行图像对齐和拼接

空空如也

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图像对齐