计算机视觉问题(图像配准?)

发布于 2024-11-29 09:51:45 字数 62 浏览 0 评论 0原文

给定两个相似的图像,我如何确定将一张图像“转换”为另一张图像所需的转换? (尽可能接近?)它们将需要旋转和缩放

Given two similar images, how can I determine the transformation required to 'convert' one to another? (as close as possible?) They will require rotation and scaling

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评论(1

少跟Wǒ拽 2024-12-06 09:51:45

一种常见的方法:

  1. 从两张图像中提取图像兴趣点+描述符。使用 SIFT/SURF/GLOH/FAST/Harris 等,无论最适合您的精度/速度配置文件。
  2. 匹配它们(L2 范数、L1 范数、距离比测试)
  3. 使用假定的匹配来求解变换(旋转/缩放/平移、仿射、单应性等),并具有强大的异常值拒绝机制(如 RANSAC、MLESAC 等)

。 Rich Szeliski(MSR 的知名计算机视觉研究人员之一)提供的教程 http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id =70092

One common approach:

  1. Extract image interest points + descriptors from both images. Use SIFT/SURF/GLOH/FAST/Harris, etc., whatever fits your accuracy/speed profile the best.
  2. Match them (L2 norm, L1 norm, distance ratio test)
  3. Use the putative matches to solve for a transform (rotation/scale/translation, affine, homography, etc.) with a robust outlier rejection mechanism like RANSAC, MLESAC, etc.

Here's a tutorial from Rich Szeliski (one of the big name computer vision researchers at MSR) http://research.microsoft.com/apps/pubs/default.aspx?id=70092

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