2011-05-25 17:21 非刚性图像配准 matlab简单示例 demons算法, % Clean clc; clear all; close all; % Compile the mex files %compile_c_files % Read two images I1=im2double(imread('ssftrinew1.png'));  I2=im2double(imread('ssftri.png')); % Set static and moving image S=I

http://www.cnblogs.com/Lemon-Li/p/3504717.html 图像配准算法一般可分为: 一.基于图像灰度统计特性配准算法:二.基于图像特征配准算法:三.基于图像理解的配准算法. 其中,算法类型二最普遍,基于特征的图像配准算法的核心步骤为:1.特征提取.2.特征匹配.3.模型参数估计.4.图像变换和灰度插值(重采样). 图像配准必须得考虑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. 1)空间变换模型,是指的这两幅要配

简单介绍: 基于互信息的图像配准算法以其较高的配准精度和广泛的适用性而成为图像配准领域研究的热点之中的一个.而基于互信息的医学图像配准方法被觉得是最好的配准方法之中的一个.基于此.本文将介绍简单的基于互信息的图像配准算法. 预备知识 熵 熵(entropy)是信息论中的重要概念,用来描写叙述系统不确定性的測度,反映一个系统本身所能提供的信息总量.除去枯燥的概念.信息熵的数学表达式为: 当然,对于一幅图像来说,其熵的计算表达式例如以下:        hi表示图像Y中灰度值为i的像素点总数,N表示

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它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.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同

  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. 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).这些图像之间的空间关系可以是刚性(rigid)^1(平移和旋转),仿射(affine)^2(例如剪切),单应性^3(homographies)或复杂的大变形模型(complex large de

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

当初选方向时就由于从小几何就不好.缺乏空间想像能力才没有选择摄影測量方向而是选择了GIS. 昨天同学找我帮他做图像匹配.这我哪里懂啊,无奈我是一个别人有求于我,总是不好意思开口拒绝的人.于是乎就看着他给的一章节内容開始敲代码了,今天总算给他完毕了. 做的比較简单,中间也遇到了不少问题,尤其是计算量大的问题,由于老师给的数据是粗配准过的数据, RANSAC算法评估时就简化了下. 理论内容: 第5章 图像配准建立几何变换模型 特征点建立匹配关系之后,下一步就是求解图像之间的变换关系.仿射变换可以非常

图像配准需要将一张测试图片按照第二张基准图片的尺寸.角度等形态信息进行透视(仿射)变换匹配,本例通过Surf特征的定位和匹配实现图像配准. 配准流程: 1. 提取两幅图像的Surf特征 2. 对Surf特征进行匹配,找到最匹配的特征点对 3. 提取最优配对点的坐标,生成透视变换矩阵 4. 对测试图像经过透视变换,生成配准图像 以下是Opencv代码实现: #include "highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonf

一.说明 医疗图像配准是ITK的一个重要内容,而我们今天想要说的一个程序则相当于是其中的HelloWorld程序. 程序源码位置: InsightToolkit-\Examples\RegistrationITKv4\\ImageRegistration1.cxx 二.ITK的配准框架 三.程序的主要思路 程序的主要思路可以用如下的框图来表示: 其中我们需要输入输出的文件如下: 但是在这里,为了便于程序阅读,这个时候我把所有的参数全部都写在了程序里面. 四.工程构建 1-构建工程 按照之前的方法

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

matlab版本是2015b,其中更新了部分函数库之前网上相关程序不适用于新版本,在此提供适用于新版本的程序: 帧序列转换为视频 function video = frames2video(framepath , videoname) %framepath : 表示图像序列所在的路径,同时保证图像的大小相等 %videoname : 表示将要创建视频的名字 r_path = framepath; videoName = videoname; %初始化一个avi文件obj obj = VideoW

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像

1. 边缘提取算法 方法一:一阶微分算子 Sobel算子 Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好,Sobel算子对边缘定位不是很准确,图像的边缘不止一个像素. Roberts算子 Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好,但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗,因此边缘的定位不是很准确. Prewitt算子 Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好.但边缘较宽,而且间断点多. Canny算子 Canny算子是目前边

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

数据类 Matlab中和IPT中支持的基本数据类型如下: 名称 描述 double 双精度浮点数,范围-10308~10308  8字节 uint8 无符号1字节整数,范围[0, 255] uint16 无符号2字节整数,范围[0, 65535] uint32 无符号4字节整数,范围[0, 4294967295] int8 有符号1字节整数,范围[-128, 127] int16 有符号2字节整数,范围[-32768, 32767] int32 有符号4字节整数,范围[-2147483648,

1 有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换 2 精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够. 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像. imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中. 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算.所以要先将图像转为double格

author:ZKe ------------------------------- 以下是一个txt文件,每行11个字段,第一个字段是日期,后面10个是用户id和对应今天发表微博数,所有字段用制表符'\t'分隔 我们要对每一行数据,画一个柱状图,标题是日期,x轴是用户id,纵轴是发表微博数 而且是批量的,写一个Matlab脚本,绘制并保存每个图 1. 首先要处理每一行数据,进行字符串切割,假设str是我们读取的一行数据 parts = strsplit(str, '\t'); % 字符串切割,