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  • malab的红外与可见光图像配准完整代码
  • MATLAB版代码)红外与可见光图像配准算法 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘...
  • 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外...资源为该算法MATLAB版本,其中main.m是主函数,内附测试图片
  • 1 基于sift算法实现图像配准算法 模型参考这里。 2 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% close all; clear all; %% image path file_image='F:\class...

    1 基于sift算法实现图像配准算法

    模型参考这里

    2 部分代码

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
     
    close all;
    clear all;
     
    %% image path
    file_image='F:\class_file\图像配准\图像配准';
     
    %% read images
    [filename,pathname]=uigetfile({'*.*','All Files(*.*)'},'Reference image',...
                              file_image);
    image_1=imread(strcat(pathname,filename));
    [filename,pathname]=uigetfile({'*.*','All Files(*.*)'},'Image to be registered',...
                              file_image);
    image_2=imread(strcat(pathname,filename));
     
    figure;
    subplot(1,2,1);
    imshow(image_1);
    title('Reference image');
    subplot(1,2,2);
    imshow(image_2);
    title('Image to be registered');
     
    %% make file for save images
    if (exist('save_image','dir')==0)%如果文件夹不存在
        mkdir('save_image');
    end
     
    t1=clock;%Start time
     
    %% Convert input image format
    [~,~,num1]=size(image_1);
    [~,~,num2]=size(image_2);
    if(num1==3)
        image_11=rgb2gray(image_1);
    else
        image_11=image_1;
    end
    if(num2==3)
        image_22=rgb2gray(image_2);
    else
        image_22=image_2;
    end
     
    %Converted to floating point data
    image_11=im2double(image_11);
    image_22=im2double(image_22);   
     
    %% Define the constants used
    sigma=1.6;%最底层高斯金字塔的尺度
    dog_center_layer=3;%定义了DOG金字塔每组中间层数,默认是3
    contrast_threshold_1=0.03;%Contrast threshold
    contrast_threshold_2=0.03;%Contrast threshold
    edge_threshold=10;%Edge threshold
    is_double_size=false;%expand image or not
    change_form='affine';%change mode,'perspective','affine','similarity'
    is_sift_or_log='GLOH-like';%Type of descriptor,it can be 'GLOH-like','SIFT'
     
    %% The number of groups in Gauss Pyramid
    nOctaves_1=num_octaves(image_11,is_double_size);
    nOctaves_2=num_octaves(image_22,is_double_size);
     
    %% Pyramid first layer image
    image_11=create_initial_image(image_11,is_double_size,sigma);
    image_22=create_initial_image(image_22,is_double_size,sigma);
     
    %%  Gauss Pyramid of Reference image
    tic;
    [gaussian_pyramid_1,gaussian_gradient_1,gaussian_angle_1]=...
    build_gaussian_pyramid(image_11,nOctaves_1,dog_center_layer,sigma);                                                      
    disp(['参考图像创建Gauss Pyramid花费时间是:',num2str(toc),'s']);
     
    %% DOG Pyramid of Reference image
    tic;
    dog_pyramid_1=build_dog_pyramid(gaussian_pyramid_1,nOctaves_1,dog_center_layer);
    disp(['参考图像创建DOG Pyramid花费时间是:',num2str(toc),'s']);
     
    %% display the Gauss Pyramid,DOG Pyramid,gradient of Reference image
    display_product_image(gaussian_pyramid_1,dog_pyramid_1,gaussian_gradient_1,...
            gaussian_angle_1,nOctaves_1,dog_center_layer,'Reference image');                              
     clear gaussian_pyramid_1;
     
    %% Reference image DOG Pyramid extreme point detection
    tic;
    [key_point_array_1]=find_scale_space_extream...
    (dog_pyramid_1,nOctaves_1,dog_center_layer,contrast_threshold_1,sigma,...
    edge_threshold,gaussian_gradient_1,gaussian_angle_1);
    disp(['参考图像关键点定位花费时间是:',num2str(toc),'s']);
    clear dog_pyramid_1;
     
    %% descriptor generation of the reference image 
    tic;
    [descriptors_1,locs_1]=calc_descriptors(gaussian_gradient_1,gaussian_angle_1,...
                                    key_point_array_1,is_double_size,is_sift_or_log);
    disp(['参考图像描述符生成花费时间是:',num2str(toc),'s']); 
    clear gaussian_gradient_1;
    clear gaussian_angle_1;
     
    %% Gauss Pyramid of the image to be registered
    tic;
    [gaussian_pyramid_2,gaussian_gradient_2,gaussian_angle_2]=...
    build_gaussian_pyramid(image_22,nOctaves_2,dog_center_layer,sigma);                                                                                                  
    disp(['待配准图像创建Gauss Pyramid花费时间是:',num2str(toc),'s']);
     
    %% DOG of the image to be registered
    tic;
    dog_pyramid_2=build_dog_pyramid(gaussian_pyramid_2,nOctaves_2,dog_center_layer);
    disp(['待配准图像创建DOG Pyramid花费时间是:',num2str(toc),'s']);
    display_product_image(gaussian_pyramid_2,dog_pyramid_2,gaussian_gradient_2,...
            gaussian_angle_2,nOctaves_2,dog_center_layer,'Image to be registered');                              
    clear gaussian_pyramid_2;
     
    %% Image to be registered DOG Pyramid extreme point detection
    tic;
    [key_point_array_2]=find_scale_space_extream...
    (dog_pyramid_2,nOctaves_2,dog_center_layer,contrast_threshold_2,sigma,....
    edge_threshold,gaussian_gradient_2,gaussian_angle_2);
    disp(['待配准图像关键点定位花费时间是:',num2str(toc),'s']);
    clear dog_pyramid_2;
     
    %% descriptor generation of the Image to be registered
    tic;
    [descriptors_2,locs_2]=calc_descriptors(gaussian_gradient_2,gaussian_angle_2,...
                           key_point_array_2,is_double_size,is_sift_or_log);
    disp(['待配准图像描述符生成花费时间是:',num2str(toc),'s']); 
    clear gaussian_gradient_2;
    clear gaussian_angle_2;
     
    %% match
    tic;
    [solution,rmse,cor1,cor2]=...
        match(image_2, image_1,descriptors_2,locs_2,descriptors_1,locs_1,change_form);
    disp(['特征点匹配花费时间是:',num2str(toc),'s']); 
     
    

    3 仿真结果

    img

    img

    img4 参考文献

    [1]汪道寅. 基于SIFT图像配准算法的研究[D]. 中国科学技术大学.

    5 代码下载

    展开全文
  • 并且简单的说明了当前常用的图像拼接算法和所面对的问题等,图像拼接的方法可以分为两类,在文中简述了这两类方法的优缺点,但是目前图像匹配最常用的方法是基于特征点的图像匹配,而且这种方法优点是将对整个图像的...
  • 遥感图像配准matlab

    2019-11-20 10:43:52
    首先进行Harris角点特征提取,而后利用NCC算法进行粗匹配,剔除误匹配和不匹配向量,基于灰度相关系数,计算配准误差, 从而得到配准后叠加图像。适用于输入图像存在平移变换和旋转变换;能够实现可见光区图像配准,...
  • 针对此问题,结合归一化互信息图像配准的理论,提出基于互信息的Active Demons非刚性图像配准算法。该算法通过引入互信息来提高Active Demons算法的驱动力,同时采用待配准图像和原图像的互信息自适应地调节归一化因子...
  • Matlab图像配准算法

    2011-11-08 11:13:46
    基于Matlab图像配准算法,希望对大家有帮助,再次奉上。
  • matlab开发-多模态非刚性图像配准算法。非刚性二维和三维图像配准与DEMON(流体)算法,扩展模式转换。
  • 有界面的互信图像配准 内有powell,蚁群最优算法可选。
  • 图像配准算法matlab

    2017-01-10 09:51:20
    该文档包含最新的图像配准算法,该算法已经在国际知名期刊出版,文档包含详细代码实现连接。
  • 用GUI界面展现的图像配准,互信息精确到像素级别,可用于医学图像,是matlab程序
  • FAIR 代表灵活的图像配准算法,是一个 MATLAB ( https://de.mathworks.com/ ) 编写的软件包,用于解决所谓的图像配准问题(alas co-registration、correspondence、fusion、matching、optical flow、翘曲,...)。...
  • 利用Matlab实现图像配准

    千次阅读 2018-08-02 16:23:16
    之前利用MATLAB配准图像,按照官网的代码进行配准: clc;clear; %配准图片的导入 fixed=imread('D:\Test\患侧1组白光图.tif'); moving=imread('D:\Test\健侧1组白光图.tif'); %显示配准之前的图片 figure, ...

    之前利用MATLAB配准图像,按照官网的代码进行配准:

    clc;clear;
    %配准图片的导入
    fixed=imread('D:\Test\患侧1组白光图.tif');
    moving=imread('D:\Test\健侧1组白光图.tif');
    %显示配准之前的图片
    figure, imshowpair(moving, fixed, 'montage')
    title('Unregistered')
    figure, imshowpair(moving, fixed)
    title('Unregistered')
    %粗配准
    [optimizer,metric] = imregconfig('multimodal');
    movingRegisteredDefault = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);
    %显示粗配准的图片
    figure, imshowpair(movingRegisteredDefault, fixed)
    title('A: Default registration')
    

    以上就是粗配准的代码了,但是实际运行过程中,并不会如官网的MRI示例一样顺利,而是会出现如下错误:

    Error using imregtform>parseInputs (line 252) The value of 'MovingImage' is invalid. All dimensions of the moving image should be greater than 4.
    
    Error in imregtform (line 123) parsedInputs = parseInputs(varargin{:});
    
    Error in imregister (line 119); tform = imregtform(varargin{:});"
    

    可以看到是:

    movingRegisteredDefault = imregister(moving, fixed, 'affine', optimizer, metric);
    

    这一行代码出错,网上也没有具体的解决办法,勉强一试,修改为:

    movingRegisteredDefault = imregister(rgb2gray(moving), rgb2gray(fixed), 'affine', optimizer, metric);
    

    这里写图片描述
    完美解决。去外网咨询过后,还有另一种解决方法:

    movingRegistered = imregister(moving(:,:,Channel), fixed(:,:,Chanel), 'affine', optimizer, metric);
    

    同样可以,究其原因,分析报错:All dimensions of the moving image should be greater than 4.
    运动图像的所有尺寸应大于4。将原始RGB图片转换为灰度图,满足该要求,问题解决。
    如果大家有好的解释或者方法,也可以留言交流。

    如果觉得本文写的还不错的伙伴,可以给个关注一起交流进步,如果有在找工作且对阿里感兴趣的伙伴,也可以发简历给我进行内推:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 基于SIFT的图像配准,适合初学者,里面有程序,分较少。
  • 【项目代码】registration SAR图像和光学图像配准算法!!!matlab源码.rar
  • 图像配准算法

    万次阅读 2018-11-08 21:57:27
    图像配准算法

    分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow

    也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!

                   

         图像配准算法一般可分为基于图像灰度统计特性配准算法、基于图像特征配准算法和基于图像理解的配准算法。

        基于特征的图像配准算法的核心步骤为:特征提取、特征匹配、模型参数估计、图像变换和灰度插值。

     

       

        下面把论坛中一些人的看法在此总结一下,便于以后参考:

        

         gordon3000:再两幅图像上找到足够的同名点对,然后用多项式模型强行纠正。大小、旋转、噪声等都不是问题。

        自己构造算法的话,可以这样。假设A为正确位置的图像,B是待校正的图像。B图上的任意一点(x,y),在校正后图像上的位置应该为(u,v)有(假设多项式为2阶):
    u = a0 + a1*x + a2*y + a3*x2 + a4*y2 + a5*x*y
    v = b0 + b1*x + b2*y + b3*x2 + b4*y2 + b5*x*y
    在B图上散布取x,y值,在A图的同名点上取u,v值,当点数足够时,解a、b共12个参数。
    得到方程后,遍历b图所有像元点x,y带入上述公式,就得到了全部配准后的位置u,v。
    自动获取同名点比较困难些,其它容易。这个可以多阶,但如果像你说的非刚性变化一般3阶就够了。

     

     

        littleplane:时间效率要求如何,可以看看Sift算法。

     

     

        xpjandy:选取两幅图的两个应该相同的点(一共4个点),得到4个点的坐标,然后用A图的两点线段与B图的两点线段计算出坊射变换的矩阵,再把矩阵应用于整幅图就行了。看看opencv吧,好多现成的API函数。

     

     

        Aniao:必然是六参数配准(仿射变换)啊。
    具体求法:
    一共是6个参数,坐标轴的变化夹角,旋转夹角,X尺度变化,Y尺度变化,X平移,Y平移。
    进行一系列运算过后,可以变成一个线性代数式(具体怎么变换的不用管,比较复杂)
    u = Ax + By + C
    v = Dx + Ey + F
    其中,U,V是目标图的横纵坐标,X,Y是原图横纵坐标
    也就是说
    u A B C x
    v = D E F * y
    1 0 0 1 z
    具体A-F六个参数的计算可以通过SIFT在两张图中找到足够的尺度不变特征点,然后对这些特征点进行匹配。匹配后就能得到很多特征点对。然后建立
    u = Ax + By + C
    v = Dx + Ey + F
    这样的方程。
    一共3对特征点,6个方程,就足够解6个参数了。
    但是实际上矩阵空间内三个远远不够。一般要把所有的一起拿来解超定方程组。
    u A B C x
    v = D E F * y
    1 0 0 1 z
    你可能还是摸不着头脑,其实是先用SIFT算法找出两张图的尺度不变点,然后再对这些点进行匹配,然后把每一对匹配的点用来计算这个方程

        据我所知,OPENCV没有SIFT,不过有人用OPENCV实现过SIFT,可以搜索。至于特征点匹配,SIFT应该能算出128位特征描述子,用两个点之间的特征描述子的欧式距离可以实现匹配。另外要速度优化的话可以不算这个,直接用灰度相关系数和一些其他算法来排除误匹配,比如ransac,另外还有俺毕业论文的新算法。

     

        其实128位特征描述子只有在进行初始配准的时候有用。而且128位空间的欧氏距离计算开销大,一般都用的正交反余弦来逼近。所以干脆不算这个东西,时间开销一下就少了70%以上。那么只知道一些特征点,用什么来进行初始匹配呢?方法就是用特征点之间的灰度相关系数,这个是很轻量级的。
       具体我可以给你看论文和代码,但是代码是MATLAB的。另外,里面的剔除误匹配也是很有趣的一个创新。不是ransac,没有那么学术派,而是浅显易懂的东西

     

     

        leodream:要做图像配准你必须得考虑3个问题,分别是配准时所用到的空间变换模型、配准的相似性测度准则以及空间变换矩阵的寻优方式。
    下面我一个一个来给你解释:
    1)空间变换模型,是指的这两幅要配准的图像之间的映射模型,比如只有旋转、平移这些操作,那就是刚体变换模型,又比如有缩放操作,甚至X方向和Y方向缩放的幅度都还不一样,那就是仿射变换或者非线性变换模型。总之你要做配准,先要确定这两幅图像之间是一种什么样的映射模型。要是对这个变换模型还不清楚,你就到google上或者万方上搜索“仿射变换”、“刚体变换”这些关键词。帖子里不可能讲的太详细。
    2)配准的相似性测度准则。在你确定了变换模型后,接下去要做什么?当然是确定模型里的参数了,而要确定这些参数(不同的变换模型参数个数是不一样的,像刚体变换有x平移、y平移和旋转角度sita三个参数,仿射变换有6个参数)你得告诉程序什么参数是最好的,或者说是正确的。那么判断什么参数是正确的一个准则就是我们说的配准的相似性测度准则,也就是告诉程序在某组参数下是配准的程度是多少,显然使得配准程度最好的那组参数就是我们要找的参数。
    3)空间变换矩阵的寻优方式。因为大多数情况下,模型中的参数不是靠解出来的,而是要靠“尝试-判断”这种方式去寻找,空间变换矩阵的寻优说白了也就是怎么对这些参数进行寻优,找出使得配准程度最好的那一组参数的过程。这里有很多方法,如遗传算法、粒子群优化算法等等,如果你对这些算法都不了解,没办法,你只有用最笨的遍历式搜索方法了,也就是以某一个步距,搜索所有的参数组合方式,然后找出使得按照相似性测度准则配准程度最高的那一组参数。
    理论性的东西都说完了,下面举一个简单的例子来说明这个过程。
    比如有一幅图像A,我将A左移了2个像素,再往下移了3个像素,又顺时针旋转了60度,这时的图像我们称作B。如果我们要对A和B进行配准,其实就是确定2、3、60这三个参数的过程,因为这三个参数一旦确定了,我就知道了B和A的对应关系,换句话说对于B中的任何一个像素点我就知道在A中对应的是哪个点。
        这里因为我知道这两幅图只有平移和旋转的变换操作,所以我们采用的模型是刚体变换模型(实际情况下,你如果不知道这两幅图像进行了什么变换操作,只有大概根据图像的位置信息揣测了,一般情况下非线性变换模型是最正确的,但是参数也最多)。
        配准的相似性测度准则这里我们就用简单点的(只是举个例子说明下过程,事实上的许多情况都要复杂的多),以二值化后两幅图像重合的像素点个数为准,也就是说我们认为使得两幅图像重合的像素最多的那组参数就是正确的变换参数,理论上来讲,如果两幅图像严格配准了,那么显然他们所有的像素点都是重合的,否则就有错开的部分。
        寻优方法比较啰嗦,任何一个优化算法都不是几句话说的明白的,这里直接用遍历搜索法吧。
        因为有三个参数需要寻优因此,我们对这三个参数的解空间进行遍历,比如对X方向的平移像素个数我们从-100搜索到+100,步距为1像素,对Y方向的平移像素我们也从-100搜索到+100,步距为1像素,对旋转角度我们从0搜索到360度,步距为1度。这样等于说要完成一个200*200*360次的循环,然后在每次循环里面,我们都判断一下,按照当次循环参数进行变换后的A图像与B图像的重合像素个数有多少,找出200*200*360次循环中使得重合像素个数最多的那组循环中所使用的参数,这组参数就是我们所要的结果,如果一切正常,显然我们会在2,3,60这组参数所在循环中得到重合像素个数最多的结果。而所谓优化算法其实就是用一种更为智能的方式得到2,3,60这三个参数的过程。
    这样就完成了配准的过程。

     

     

        bitsun1983:不知道你说的要配准是什么意思. 是要看这两个图匹配不匹配?
    如果是的话,就是先做image alignment,找到最优变换参数(楼上把该这点说的基本都说了),然后变换后再求两个image difference,如果小于一定阀值,就是匹配,这个阀值需要你自己实验,自己找。
    我再补充下:
    1,慎用SIFT,你这种近似于binary image,SIFT算法我感觉不适用,提取的特征点应该会及其不稳定,我个人经验sift适用于普通的gray image,
    附:opencv里面没sift的implementation,据说是应为sift已经被申请专利
    2.减少亮度对比度差异的影响的方法很简单,用image normalization,就是先求图的mean,std,然后把所有pixel变换,使得最终mean是0,std是1.
    2.关于Image Alignment,推荐论文: Lucas-Kanade 20 years On: A Unifying Framework: Part1,整个TR48页太长,我只读前10页,我用了compositional algorithm,它是最慢的,不过根据我的经验来看,z在变换并不是特别大的时候,还蛮好用的(当然我只用于普通gray image,理论上也适用于近似binary image)。它适用于translation,scaling,rotation变换,寻找最优过程类似于用gradient of multi-variable function 寻找 local minimum。 但是假如变换太大,这个方法应该不行
    3,关于代码,http://www.codeproject.com/KB/recipes/ImgAlign.aspx
    好好读读刚才那论文,那个代码基本你就能看懂了,否则就是看天书。
    Remark:如果图像里有太多非刚性变换,忽略我所有的推荐。

     

    1,你是不是已经试过了SIFT算法?虽然我高度质疑sift在这种场合的适用性,但是既然假如你已经实验了,你可以大概粗略看看特征点提取是不是稳定,不稳定的话后面的特征点向量提取根本不用考虑了
    2,你说内存溢出?是不是matlab里面的out of memory 报错啊。我不知道你用了什么sift的implementation,但是还是我的感觉,sift不适用这样的image,当然了,这方面我没太多经验,但是假如你确定你用的sift implementation是可信的,但是产生的key point几千上万了,你就应该想另外算法了。
    3,匹配完直接做binary image subtraction 应该会有很多误报,也许你应该用morphological operation 去除一些 outliers,当然具体问题具体分析,我想能看到具体的图应该能给出更详细的建议吧。 

        无论如何都要resize到比较小的分辨率再做进一步处理的,要不然你的特征点会太多了。
        总之这样的问题你总是要实验,看结果,分析,再做改动,很难说有个算法能一定解决的。

     

     

        xq830210:在SPIE或者IEEE或者SpringerLink上找几篇文章读读,关于图像配准的所有算法在这几个上面都有。

     

     

        runley:surf算法 opecv2.0。

     

        swimmingfish2004:Shi-Tomasi角点特征+Lucas-kanade(光流)

        learning Opencv,P318。
        Harris's original definition involved taking the determinant of H(p), subtracting the trace of H(p) (with some weighting coefficient), and then comparing this difference to a predetermined threshold. It was later found by Shi and Tomasi [Shi94] that good corners resulted as long as the smaller of the two eigenvalues was greater than a minimum threshold. Shi and Tomasi's method was not only sufficient but in many cases gave more satisfactory results than Harris's method.

               

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    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目Value
    电脑$1600
    手机$12
    导管$1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列第二列第三列
    第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPEASCIIHTML
    Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
    Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
    Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to- HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

    Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    gantt
            dateFormat  YYYY-MM-DD
            title Adding GANTT diagram functionality to mermaid
            section 现有任务
            已完成               :done,    des1, 2014-01-06,2014-01-08
            进行中               :active,  des2, 2014-01-09, 3d
            计划一               :         des3, after des2, 5d
            计划二               :         des4, after des3, 5d
    
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::

    张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 1,SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。...

    一、SIFT算法简介

    0 引言
    图像配准是对不同时间、不同角度或不同传感器获取的同一场景两幅或多幅图像进行空间对准的过程。图像配准技术广泛应用于遥感、医学图像分析、机器视觉和场景分类等多个领域。现有配准方法根据其在配准过程中采用的图像信息差异, 大致分为3类:基于特征的图像配准、基于灰度信息的图像配准和基于变换域的图像配准。其中基于特征的图像配准方法因其计算量较低, 对位置变化较敏感, 同时降低了噪声、遮挡、光照和图像变形的影响, 成为当前主流的配准方法。

    随着基于特征的图像配准方法的快速发展, Lowe在1999年的计算机视觉国际会议上首次提出了尺度不变特征变换 (Scale Invariant Features Transform, SIFT) 算法, 并在2004年对该方法进一步完善。SIFT算法由于在图像平移、旋转、缩放、视角变换和光照变化等因素下具有很好的效果, 因而受到广泛重视。基于此, 本文对基于SIFT算法的图像配准方法进行了综述, 总结其特点、存在问题, 展望了发展趋势, 同时介绍了常用的点特征图像配准效果评价指标。

    1 SIFT算法基本步骤
    SIFT图像配准算法基本步骤如下: (1) 特征点提取; (2) 生成特征描述子; (3) 特征点匹配。其中特征点提取主要包括生成高斯差分 (Difference of Gaussian, DOG) 尺度空间、寻找局部极值点、特征点筛选、确定特征点方向;特征点匹配主要包括根据描述子相似性进行匹配、匹配对比值提纯、RANSAC方法剔除离群匹配对。

    2 特征点提取
    采用SIFT算法进行特征点提取步骤如图1所示。
    在这里插入图片描述
    式中, k视为一个常数, 是两个相邻尺度图像的尺度比。
    在这里插入图片描述
    图1 基于SIFT的图像配准算法流程
    (2) 寻找局部极值点。生成DOG尺度空间后, 将每一个采样点进行扫描操作, 将其与周围26个像素点进行比较, 判断其是否为极值点。以这种方式找到的局部极值点就是图像的粗略特征点 (关键点) 。

    (3) 特征点筛选。选取完图像的粗略特征点之后, 利用差值算法确定关键点的位置与尺度, 然后剔除对比度低的极值点, 并用Hessian矩阵除去由高斯差分运算造成的边缘响应干扰, 以此优化特征点检测结果。

    (4) 确定特征点方向。特征向量除了具有该向量的坐标值 (平面位置和尺度) 外, 还要根据特征点邻域像素的梯度方向确定其方向值。高斯平滑图像L在点 (x, y) 处梯度的模值m (x, y) 和方向θ (x, y) 可分别由公式 (4) 和公式 (5) 表示。
    在这里插入图片描述
    3 生成局部描述子
    以特征点为中心取16×16像素大小区域, 将此区域均分为4×4的子块, 统计每个子块8个方向的梯度方向直方图, 便可得到一个种子点。每个特征点由4×4个种子点构成, 且每个种子点有8个方向, 因此组成了4×4×8=128维的特征向量, 该向量具备旋转不变性、尺度不变性等。为保证向量具有一定的光照不变性, 还需对其进行归一化处理。

    4 特征点匹配
    SIFT匹配算法是根据特征描述子之间的欧氏距离判断其相似性的, 欧氏距离越小相似度越高, 反之则越低。此外, 为减少错误匹配, 提高匹配准确率, 还会采用比值提纯法对匹配结果提纯。在比值提纯后, 一般还会用随机抽样一致性 (Random Sample Consensus, RANSAC) 算法剔除离群匹配对, 以进一步提高匹配精度。

    二、部分源代码

    close all;clear all;clc;
     
    im1=imread('testdata\x1.jpg');
    im2=imread('testdata\x2.jpg');
     
    gray1=zoo_x2gray(im1);
    gray2=zoo_x2gray(im2);
     
    [des1,loc1]=zoo_sift(gray1);
    [des2,loc2]=zoo_sift(gray2);
     
    figure;zoo_drawPoints(im1,loc1,im2,loc2);
     
    Num=3;
    Thresh=0.85;
     
    match=zoo_BidirectionalMatch(des1,des2,Num,Thresh);
     
    clear des1 des2
    loc1=loc1(match(:,1),:);
    loc2=loc2(match(:,2),:);
     
    figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);
     
    agl=zoo_getRotAgl(loc1,loc2);
     
    figure;zoo_drawRotAglHist(agl);
     
    opt=zoo_optIndex(agl);
    loc1=loc1(opt,:);
    loc2=loc2(opt,:);
     
    figure;zoo_linePoints(im1,loc1,im2,loc2);
     
    T=zoo_getTransMat(gray1,loc1,gray2,loc2);
    im=zoo_imRegist(im1,im2,T);
     
    figure,imshow(im);
    

    三、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    四、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
    [2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
    [3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
    [4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.
    [5]黄海波,李晓玲,熊文怡,聂祥飞.基于SIFT算法的图像配准综述[J].软件导刊. 2019,18(01)

    展开全文
  • 红外和可见光图像配准算法研究
  • 在此代码中,图像是使用 B 样条水平集函数定义的,并使用组合方法对其进行变形。 该计算由使用 B 样条滤波器计算图像的 B 样条系数和梯度的有效算法组成。
  • matlab——图像配准

    千次阅读 2020-04-26 16:13:00
    文章目录图像配准配准点选取对四幅不同的图像进行图像配准步骤一uigetfile函数iscell函数errordlg函数length函数cell函数fullfile函数imread函数其他说明步骤二get函数set函数ginput函数其他说明步骤三uint8函数...
  • FAIR代表“灵活的图像配准算法”,是MATLAB( )编写的软件包,用于解决所谓的图像配准问题(alas共配准,对应,融合,匹配,光流,翘曲...)。 可靠的文档是 Jan Modersitzki: FAIR - Flexible Algorithms for ...
  • 图像拼接 采用SIFT+RANSAC的特征匹配方法实现图像拼接
  • 利用SIFT算法提取特征点并进行描述,找到两幅图像中对应的特征点对,利用RANSAC算法剔除不正确的特征点对并计算单应性矩阵(投影变换参数),利用立方卷积插值得到配准之后的图像。显示结果中包含棋盘格显示。
  • 采用相位相关,实现图像的配准。基于matlab图像界面,实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。 采用相位相关,实现图像的配准。基于matlab图像界面,实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准
  • 图像配准实现matlab篇)

    万次阅读 2017-05-06 20:37:12
    ...研究配准进两年的时间,有幸看到一个技术文档,做...这里主要讲解的是多模态或者说是多序列MRI图像配准。采用的图片是人体膝盖图。配准暂且分为五部 Step1. 下载图片 Step2. 初始配准(粗配准) Step3. 
  • 基于互信息的图像配准,陈显毅书上的matlab代码,有GUI文件,不缺少文件,可直接运行,还有我自己写的棋盘格显示配准结果。
  • 压缩包中包含sift和surf的图像配准,先用sift或者surf特征提取,然后进行特征匹配,最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改,surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。
  • 1 SIFT算法特点: (1)具有较好的稳定性和不变性,能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化,能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 (2)区分性好,能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行...

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