从均匀到非均匀: ITK中仿射变换及重新采样实现

最新推荐文章于 2024-01-04 15:03:26 发布
最新推荐文章于 2024-01-04 15:03:26 发布
阅读量175 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能 计算机视觉 算法 C/C++
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackQuestR/article/details/132552778
C/C++ 专栏收录该内容
185 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用ITK库进行仿射变换和重新采样处理图像。通过定义AffineTransform矩阵，实现图像的旋转、缩放和平移。使用ResampleImageFilter确保图像在变形后正确采样，保持大小一致，避免失真。

从均匀到非均匀: ITK中仿射变换及重新采样实现

在图像处理与分析中，经常需要通过对图像进行平移、旋转、缩放等操作来实现对图像的变形处理。其中一个重要的变形方法就是仿射变换。ITK作为一个强大的图像处理库，自然也提供了对于仿射变换的支持。

本文将通过一个简单的示例来介绍如何使用ITK进行仿射变换并重新采样处理。首先，我们需要加载一张需要进行仿射变换的图片，并定义一个仿射变换矩阵：

#include "itkImage.h"
#include "itkAffineTransform.h"
#include "itkImag
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
ITK:从均匀矩阵应用仿射变换并重新采样
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
05-19 556
ITK:从均匀矩阵应用仿射变换并重新采样内容提要输出结果输入输出C++实现代码 内容提要 给定一个齐次矩阵（此处为3x3矩阵），将相应的变换应用于给定图像，并使用WindowedSincInterpolateImageFunction重采样。 输出结果 输入 输出 C++实现代码 #include "itkImageFileReader.h" #include "itkImageFileWriter.h" #include "itkAffineTransform.h" #include "itkResa
torch如何产生3d随机变形场和仿射变换（DVFs）和grid_sample替代
最新发布
爱CV
12-07 1402
生成噪声后，需要将其转化为变形场，变形场通常是一个与图像尺寸相同的三维向量场，包含每个点的位移信息。创建一个网格：为输入图像创建一个与之对应的离散网格，网格中的每个点代表图像中的一个像素或体素。为每个网格点生成位移：使用生成的噪声为每个网格点分配一个位移向量，通常是一个三维向量（x, y, z）。
simpleitk 做仿射变换
fanre的专栏
06-12 3321
忘记参考的地方是哪了 def resample(image, transform): # Output image Origin, Spacing, Size, Direction are taken from the reference # image in this call to Resample reference_image = image interpolator = sitk.sitkCosineWindowedSinc default_value = -1024
【ITK库学习】使用itk库进行图像配准：变换Transform（三）
weixin_41804847的博客
01-04 1385
在此应用中，x 是包含点的“源”坐标的二维或三维向量，y 是包含“目标”坐标的向量，矩阵 A 定义源坐标系的缩放和旋转到目标，b 定义原点从源到目标的转换。此类封装了点从一个 N 维空间到另一个 N 维空间的可变形变换，变形场使用 B 样条建模，变形是在控制点的稀疏规则网格上定义的，并通过定义每个控制点的变形来改变，任意点 x处的变形 D(x) 是通过使用 B 样条插值核获得的。该类通过检查对象的类型来确定是将对象转换为点还是向量，Point 类型的对象变换为点，Vector 类型的对象转换为向量。
ITK配准--Transform 使用的注意事项
lizy_fish的博客
09-14 1279
1,最简单的方法,直接使用registration->GetTransform() 如果配准之前，没有对Transform进行初始化的，则配准之后的registration->GetTransform()可以直接使用，例子如下： using RegistrationType = itk::ImageRegistrationMethodv4<FixedImageType,
图像处理-仿射变换 AffineTransform
网络资源是无限的
10-09 5336
图像处理-仿射变换 AffineTransform
【医学图像处理高级指南】：ITK的高级特性与应用
![【医学图像处理高级指南】：ITK的高级特性与应用]...首先，文章概述了ITK的基本概念和安装方法，随后深入探讨了其图像处理基础，包括图像的表示、操作、滤波器框架以及数据类型
从头皮电极到大脑源区：揭秘sLORETA实现空间精确定位的5个关键技术步骤
[从头皮电极到大脑源区：揭秘sLORETA实现空间精确定位的5个关键技术步骤](https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/images/analysis.jpg) # 摘要 sLORETA（标准化低分辨率脑电磁断层扫描）是一种广泛应用于脑电图源定位...
ITK配准框架示例及代码解析（Python）
热门推荐
gaoaoysjl的博客
06-12 1万+
ITK配准框架示例及代码解析（Python) 配准方法 配准步骤 配准结果 代码 初学医学图像配准，把ITK里自带的配准示例看了几遍，由于没有注释，所以自己整理了一下。 一、配准方法 采用刚性变换的方法进行全局变换 使用基于均方差的准则来量化变换后图像之间的相似性 优化器选择使用梯度下降法来根据相似性测度中得到的经过量化的测度优化变换参数 二、配准步骤 1、定义待配准图像类型: 维数, 像素类...
itk中的数据翻转算法
就这样吧
07-07 2287
本文继续带大家了解itk，虽然数据翻转通常就是用来看一看（其实在DICOM浏览器中的图像翻转并不是这个思路，关键词：camera），但还是要深入了解下itk在翻转中的实现方法，我猜是矩阵变换。 itkFlipImageFilter （翻转） 实现代码： itk::FixedArrayflipAxes; flipAxes[0]=false; flipAxes[1]=true; type
itk中的图像归一化
就这样吧
06-15 3114
关于图像归一化，直觉一直告诉我是有用的。然而，在实际过程中并没有发现能起到什么作用（可能是由于我对数字图像的理解还是不够深），先一起了解下理论吧。 （注：文中引号里的内容都摘自参考文献，如果侵权，请私信联系） “所谓图像归一化, 就是通过一系列变换, 将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)。近年来, 基于矩的图像归一化技术受
ITK图像配准01-学习
zhimingf的博客
04-12 6035
图像配准的定义： 图像配准是将一幅图像上的点映射到另一幅图像上同源点的空间转换过程。eg:平移、旋转、缩放等变换。下图为镜像变换。 配准框架： 配准框架的基本成员：两个输入图像、一个变换、一个路径选择、一个校对机和一个优化器。 过程：待配准图像通过 变换函数（T（x）） 到参考图像的映射过程。 传递函数 T(X)表示从参考图像上的点到待配准图像上的点的空间映射关系。
利用ITK旋转图像
yjw19870714的专栏
12-23 2408
#include "itkImage.h" #include "itkImageFileReader.h" #include "itkImageToVTKImageFilter.h" #include "vtkImageViewer.h" #include "vtkRenderWindowInteractor.h" #include "itkResampleImageFilter.h" #incl
ITK配准：基于手动设置配准点的图像配准
ljp1919的专栏
12-30 4472
本例子是通过手动设置定标点对待配准图像进行移动，使其与参考图像配准！ 1、生成图像 参考图为：像素尺寸100X100，在以（40,40）和（60,60）为坐标所包围的区域像素值为255，其余区域像素值为0； 待配准图为：像素尺寸100X100，在以（20,20）和（80,80）为坐标所包围的区域像素值为100，其余区域像素值为0； 在配准的过程手动设置移动场源的定标点，即为配准导航点。
ITK的图像配准
ljp1919的专栏
12-15 8192
配准的过程主要包括四个模块，即：变换，插值，相似性测度，优化器。整个配准的实现过程实际上可以认为是一个优化过程。将待配准图像映射到参考图像的最优化问题！在确定变换方式后，待配准图像变换到参考图像的坐标系中，由于经过变换后的位置可能不在网格点上，这时通过插值获取变换后的点的亮度值，如线性插值，邻域插值等等。 1、变换 配准的最终目标是获得从一个图像的坐标系到另一个图像坐标系的映射关系。在ITK中
[医学图像预处理1]使用nibabel和SimpleITK读取处理Nifiti文件(MRI图像)
gefeng1209的博客
05-21 1万+
1.NIFTI格式(.Nii)数据格式分析 https://brainder.org/2012/09/23/the-nifti-file-format/ https://blog.youkuaiyun.com/DoronLee/article/details/78597868 2.使用nibabel读取nii文件并显示其中1个slice import matplotlib.pyplot as p...
itk中的数据变大变小
就这样吧
05-22 1433
变变变，图像处理的实质就是对图像的数学变换。本文简单介绍图像的变大变小，大致可以理解为就是图像的插值运算。 1.变大 在《itk中的花式数据切割（一）》中提到过，对原始数据切割后，size会变小，在对ROI区域做各种变换后，得到的结果其实还是要和原始数据最对比的，这时就需要resize，即还原图像大小。 typedef itk::ResampleImageFilter Image
itk中的特征提取算法（一）
就这样吧
06-05 3556
在计算机视觉中，特征提取是一个很重要的领域。而图像中被提取目标的边缘是它的几个重要特征之一，边缘标定了目标的位置范围，经常被用作图像匹配。 下面是几种通用的边缘检测算子（直接copy来的，若有差错，请指出）： 一阶：Roberts（Cross）算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子； 二阶：Marr-Hildreth（LOG）算子，Canny算子，Laplac
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值