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

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