Matlab找到匹配对把图像还原,在MATLAB中匹配具有不同方向和比例的图像

本文介绍了如何在MATLAB中使用图像配准技术,特别是利用SURF特征检测和匹配,结合estimateGeometricTransform来找到同形矩阵,从而将一张图像调整到与另一张图像对齐。这种方法适用于方向和大小有差异的相似图像。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

我有两张相似但方向和大小不同的图片。示例如下:

52c0b21c5c5c5fe97a0704e0a968f976.png

ddbfc19bf0ea3181f9c044914413aa39.png

有没有办法匹配这两张图片?

我使用了Procrustes形状分析,但还有其他方法吗?

你需要使用对数极坐标比较…不知道它是否已经在matlab或matlab工具箱中实现了…

我会使用图像注册。找到一组匹配两幅图像的关键点,然后找到一个将两幅图像对齐的同形/变换矩阵。顺便问一下,在我写答案之前,你有计算机视觉工具箱吗?

这可能会给你一些想法:可口可乐的算法改进可以形状识别

@kkuilla-很好的链接。我很喜欢那个。

这是一些让你开始的东西。您所要求的是一个称为图像注册的经典问题。图像配准寻求找到正确的同形性,采取一个图像和另一个对齐。这涉及到寻找两个图像之间的共同兴趣或关键点,并确定两个图像之间匹配的关键点。一旦你有了这些点对,你就可以确定一个同形矩阵,并扭曲其中一个图像,使它们与另一个图像与这个矩阵对齐。好的。

我假设你有计算机视觉和图像处理工具箱,它们是Matlab的一部分。如果你不这样做,那么莫里斯给出的答案是一个很好的选择,VLFEAT工具箱也是我使用过的。好的。

首先,让我们直接从stackoverflow中读取图像:好的。

im = imread('http://i.stack.imgur.com/vXqe8.png');

im2 = imread('http://i.stack.imgur.com/Pd7pt.png');

im_gray = rgb2gray(im);

im2_gray = rgb2gray(im2);

我们还需要转换成灰度,因为关键点检测算法需要灰度图像。接下来,我们可以使用matlab的cvst中的任何特征检测算法。我将使用冲浪,因为它本质上和筛一样,但有一些细微但关键的区别。您可以使用cvst工具箱中的detectSURFFeatures函数,它接受灰度图像。输出是一种结构,

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