机器学习笔记 - 基于传统方法/深度学习的图像配准

最新推荐文章于 2025-05-16 14:56:22 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉 图像配准 特征点
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/125645496
图像配准是将不同图像变换到同一坐标系的过程，广泛应用于医学图像、遥感和计算机视觉。传统的特征方法包括关键点检测（如SIFT、SURF、ORB和AKAZE）和匹配，再通过图像变形实现对齐。深度学习方法则通过特征提取、单应性学习和无监督学习来直接学习几何变换，如Regression HomographyNet和无监督的单应性估计。强化学习也在医疗图像配准中展现出潜力。

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一、图像配准

        图像配准是将 一个场景的不同图像变换到同一坐标系的过程。这些图像可以在不同的时间（多时间配准）、由不同的传感器（多模态配准）和/或从不同的视点拍摄。这些图像之间的空间关系可以是 刚性的 （平移和旋转）、 仿射 （ 例如 剪切）、单应性或复杂的大变形模型。

         更多关于图像配准的描述，请参考下面的链接。计算机视觉 什么是图像配准？_坐望云起的博客-优快云博客_图像配准图像配准是叠加两个或多个来自不同来源、在不同时间和角度拍摄的图像的过程。图像配准过程是一种自动或手动操作，它试图发现两张照片之间的匹配点并在空间上对齐它们以最小化所需的误差，即两幅图像之间的统

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计算机视觉与深度学习 ｜ 图像匹配算法综述
尘世冰封的专栏
05-05 324
图像匹配是计算机视觉中的核心任务，旨在找到两幅或多幅图像之间的对应关系（如关键点、区域或整体内容）。其应用包括目标识别、图像拼接、三维重建、SLAM（即时定位与地图构建）等。以下从算法分类、原理、公式和代码实现角度展开。
机器学习笔记 - 基于深度学习(HomographyNet)的图像单应性估计
学以致用 知行合一
07-22 2608
论文提出了一个深度卷积神经网络来估计一对图像之间的相对单应性。我们的前馈网络有10层，以两个堆叠的灰度图像作为输入，并产生一个8自由度的单应性，可用于映射从第一个图像到第二个图像的像素。我们为HomographyNet提出了两种卷积神经网络架构一个直接估计实值单应性参数的回归网络，以及一个在量化单应性上产生分布的分类网络。我们使用4点单应性参数化，将一个图像的四个角映射到第二个图像。我们的网络使用扭曲的MS-COCO图像以端到端的方式进行训练。论文的贡献如下。........................
基于深度学习的图像配准
计算机视觉大讲堂
09-07 5807
基于深度学习的图像配准技术
深度学习入门：PyTorch与OpenCV的图像特征匹配
最新发布
2501_91624122的博客
05-16 617
本文介绍了如何结合PyTorch和OpenCV实现基于深度学习的图像特征匹配。图像特征匹配是计算机视觉中的基础任务，广泛应用于图像拼接、目标识别和三维重建等场景。传统方法如SIFT、SURF和ORB依赖于手工设计的特征提取算法，而深度学习技术通过卷积神经网络（CNN）提供了更鲁棒的特征表示。本文详细介绍了环境搭建、代码实现步骤，包括定义特征提取网络、加载和预处理图像、提取特征、特征匹配以及显示匹配结果。通过PyTorch构建的简单卷积神经网络和OpenCV的匹配算法，本文展示了如何实现高效的图像特征匹配，为
基于深度学习的图像匹配技术一览
3D视觉工坊
01-06 6913
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨https://mp.weixin.qq.com/s/8ilO_X_uEfMMQDNwzLSaUQ编辑丨极市平台图像匹配应用：...
图像配准 深度学习
weixin_40582106的博客
07-10 337
深度学习,代码示例相关视频讲解：StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升60%,PyTorch更新DALL·E 3 +SD终极Tile放大,生成创意性的高清大图Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用图像配准 深度学习 引言 图像配准是指将...
图像配准(Image Registration)——深度学习方法
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m0_46483236的博客
06-21 3万+
参考：https://www.cnblogs.com/carsonzhu/p/11188574.html
关于图像配准和深度学习的一篇文章
07-22
关于图像配准和深度学习结合的一篇文章，很有参考价值
机器学习笔记 - 基于CNN+OpenCV的图像着色
学以致用 知行合一
08-07 1404
目标不是恢复实际的地面真实颜色，而是产生可能欺骗人类观察者的合理着色，对灰度图像的语义和纹理及其颜色版本之间的统计依赖关系进行足够多的建模，以产生视觉上引人注目的结果。给定亮度通道 L，在CIE Lab颜色空间中预测图像对应的 a 和 b 颜色通道。用作训练示例，将图像的 L 通道作为输入，将其 ab 通道作为监督信号。预测每个像素的可能颜色分布。此外在训练时重新加权损失以强调稀有颜色。这鼓励我们的模型充分利用大规模数据的多样性。最后通过退火-分布的均值。.........
机器学习笔记 - JigsawNet论文解读
学以致用 知行合一
05-21 886
本文提出了一种新的算法，可以将任意切碎的图像重新组合为其原始状态。现有的重组管道通常由局部匹配阶段和全局组合阶段组成。在本地阶段，片段重组的一个关键挑战是可靠地计算和识别正确的成对匹配，大多数现有算法都使用手工特征，因此不能可靠地处理复杂的谜题。我们构建了一个深度卷积神经网络来检测成对拼接的兼容性，并用它来修剪计算的成对匹配。为了提高网络效率和准确性，我们将 CNN 的计算转移到拼接区域并应用了 boost 训练策略。在全局作曲阶段，我们将常用的贪心边缘选择策略修改为两种新的基于闭环的搜...
论文笔记-深度学习的遥感变化检测综述：文献计量与分析
weixin_56584941的博客
11-12 2034
由于应用需求的增加，多模态异质变化检测、语义变化检测和时序变化检测是未来的研究趋势。特别是深度学习在时序变化检测的应用较少，可以待进一步研究。
基于深度学习特征提取的遥感影像配准.pdf
08-18
基于深度学习特征提取的遥感影像配准.pdf
DeepReg:使用深度学习进行医学图像配准
04-11
包裹 文献资料 代码 文件 DeepReg DeepReg是一个免费的，社区支持的开源工具包，用于使用深度学习进行医学图像配准的研究和教育。 基于TensorFlow 2进行有效的培训和快速部署; 实施主要的无监督和弱监督算法及其组合和变体； 专注于增长和多样化的临床应用，所有DeepReg演示均使用可访问的开放数据； 简单的内置命令行工具，需要最少的编程和脚本编写； 根据Apache 2.0许可，开放，允许且由研究和教育驱动。 入门 DeepReg.Net 文档，教程和快速入门 使用DeepReg的医学图像注册演示 问题追踪器 贡献 参与进来，并帮助使DeepReg变得更好！ 我们需要您的帮助-真的。 成为贡献者不仅仅意味着编写代码。 对开源过程同样重要的是编写或校对文档，建议或实施测试或提供有关项目的反馈。 您可能会看到已掩盖的错误和假设。 如果您完全可以编写任
基于深度学习的图像配准方法综述
10-24
本文简单阐述了下传统图像配准方法后着重介绍了基于深度学习的图像配准方法。
基于深度学习的单模医学图像配准综述（附VoxelMorph配准实例）
zuzhiang的博客
09-15 3万+
本文是基于深度学习的单模态医学图像配准的综述，除了介绍配准任务、配准过程之外，还会从实际操作出发，以经典的VoxelMorph为例做详细介绍。如果有什么讲的不清楚的地方欢迎大家留言讨论，如果有什么错误的地方，也恳请大家不吝赐教。 一、配准简介 配准问题简单来说就是让一张图像对齐到另一张图像，使得对齐后的图像尽可能相似。即，给定一个浮动图像（moving image）IMI_MIM​和一张固定图像（fixed image）IFI_FIF​。预测一个位移场uuu，进而得到形变场（deformation fie
基于深度学习的医学图像配准综述
Alin_Zhang
10-15 3588
原文转自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41699811/article/details/84314070 版权声明：本文为优快云博主「Timmymm」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 文章目录引言一、配准分类1、监督学习2、非监督学习二、相关问题1、分块2、输入输出3、刚体配准4、评价指标5、与传统方法比较6、 ...
基于深度学习的配准框架
qq_50869289的博客
07-23 1907
传统通过迭代优化的图像配准框架movingimage将参照fixedimage进行形变，在形变过程中可能会丢失像素，因此需要Interpolator，即插值。可以用不同的插值方法对缺失的像素点进行恢复。接着，测量变换后的movingimage和fixedimage间相似性的标准叫Metric，标准也有很多方法实现。对转化矩阵Transform进行形变，通过迭代更新Optimizer达到最优。...
CVPR2020 步态论文：Gait Recognition via Semi-supervised Disentangled Representation Learning to Identit
weixin_43235118的博客
09-07 2763
论文题目：Gait Recognition via Semi-supervised Disentangled Representation Learning to Identity and Covariate Features 通过半监督解耦 表示学习 身份和协变特征的步态识别 摘要 现有的步态识别方法通常侧重于学习与协变量（如携带状态、服装、步行速度和视角）不变性的身份特征，很少涉及从协变量方面学习特征，当协变量引起的变化压倒同一性的变化时，可能导致失效。因此，我们提出了一种结合身份和协变量特征的解耦表示
图像配准与深度学习方法
07-31 5993
目录： 图像配准：从SIFT到深度学习 什么是图像配准 传统的基于特征的方法 关键点检测和特征描述 特征匹配 图像变换 深度学习方法 特征提取 Homography学习 监督学习 无监督学习 其他方法 强化学习 复杂的转换 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...
图像配准 mnist
08-26
图像配准是指将来自不同来源、在不同时间和角度拍摄的图像进行叠加处理的过程。在图像配准中，通过自动或手动的操作，试图找到两张照片之间的匹配点，并在空间上对齐它们以最小化所需的误差，从而达到统一邻近度测量的目的。医学、遥感和计算机视觉都使用图像配准。一旦建立了两张或多张照片之间的对应关系，就可以简单地调整或处理这些照片之间的联系。 在对图像进行配准时，可以采用不同的方法。其中一种深度学习方法是使用RANSAC算法检测异常值并在确定最终单应性之前将其移除。这种方法可以使用OpenCV的findHomography方法进行实现。首先，需要选择好匹配的关键点，然后通过计算单应矩阵H来完成图像的配准。最后，使用warpPerspective方法对图像进行透视变换，得到配准后的图像。 对于图像配准mnist数据集，具体的操作步骤可能会有所不同。一种常用的方法是使用特征匹配算法，如SIFT或SURF，来提取图像的关键点，并通过匹配这些关键点来实现图像的配准。然后，可以使用类似的方法，如RANSAC算法，来检测异常值并进行图像的透视变换，以实现图像的对齐。 #### 引用[.reference_title] - *1* [用MNIST数据集进行基于深度学习的可变形图像配准的验证实验](https://blog.youkuaiyun.com/u011984148/article/details/108426704)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [机器学习笔记 - 基于传统方法/深度学习的图像配准](https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/125645496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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