机器学习笔记 - 基于传统方法/深度学习的图像配准

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

图像是指将来自不同来源、在不同时间角度拍摄的图像进行叠加处理的过程。在图像中,通过自动或手动的操作,试图找到两张照片之间的匹点,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、遥感计算机视觉都使用图像。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,需要选择好匹的关键点,然后通过计算单应矩阵H来完成图像。最后,使用warpPerspective方法图像进行透视变换,得到后的图像。 对于图像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算法,如SIFT或SURF,来提取图像的关键点,并通过匹这些关键点来实现图像。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/深度学习图像](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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