图像配准小结
来源:互联网 发布:ted软件中英文字幕 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 17:01
做图像处理有一段时间了,今天在这里将图像处理简单介绍下,重点解释一下图像处理的整个流程,方便初学者入门:
这是整个图像配准的框架图,如图所示:图像配准过程要求以下几个部件:两个输入图像,一个变换,一个路径选择(配准方式),测度,一个校对机和一个优化器
在配准过程中,首先:两个图像分别为fixed image和moving image,称为参考图像和待配准图像,配准的目的就是寻找一个transform将参考图像映射到待配准图像。就是选择合适的测度,配准方式,校对机和优化器找到将参考图像映射到待配准图像的传输参数。
接着,我们可以使用一个重采样滤波器(ResampleImageFilter),这个滤波器的作用是:将待配准图像映射回参考图像区域中,以参考图像的类型作为输出类型。这个滤波器接受一个输入图像,一个变换函数,产生一个输出图像。值得注意的是:该变换函数是从输出图像空间到输入图像空间。
为什么要使用ResampleImageFilter进行转变,生成fixedimage区域下的fixedimage’,(ps: fixedimage’通过transform可以直接变成movingimage)。这样,生成的配准之后的图像也在fixed region之下,同一坐标系下便于计算配准前后的图像差异。
阅读全文
1 0
- 图像配准小结
- 图像处理小结
- 图像处理小结
- 图像压缩小结
- 图像处理小结2
- 图像处理小结3
- matlab图像处理小结
- 图像特征小结
- Matlab图像处理小结
- Matlab图像处理小结
- 图像特效小结
- 图像运算小结
- Matlab图像处理小结
- Matlab图像处理小结
- 图像边缘检测小结
- opencv 图像算法小结
- 图像分割学习小结
- Android异步加载图像小结
- MyBatis批量删除
- CodeForces
- CSS3新增长度单位
- python用函数声明类
- 机器学习的训练算法(优化方法)汇总——梯度下降法及其改进算法
- 图像配准小结
- 绘制误差条形图
- JVM工作原理及优化
- 论文阅读:Deep Neural Networks for Object Detection
- 服务机构中的绩效
- Atom插件
- MFC 之树控件篇
- redis主从配置
- 对称加密与非对称加密