simple_depth_registration 更快的ROS深度图像配准 这是一个用Python写的苗条的ROS库，用于计算RGB-D图像的深度值从RGB相机而不是IR相机的角度来看。 现有的解决方案（ depth_image_proc ）存在于包中，但是在处理密度深度图像时会遭受重大性能损失。 运行该节点 请参阅。 订阅的主题 /camera/rgb/image_raw （ sensor_msgs/Image ） RGB相机图像 /camera/depth/image_raw （ sensor_msgs/Image ） 深度图像 发表的话题 /simple_depth_registration/depth_registered （ sensor_msgs/Image ） 注册深度图像 /simple_depth_registration/info_image_unregister

提供配准好的两幅相同大小图片共融合测试，提供不同图片供配准测试 附带.m文件用于图像与图像之间的配准，使得两幅图像能够融合

（1）局部自相似描述子表示图像的局部特性，而非全局，这使描述子能应用于更多有挑战性的图像； （2）对数极坐标导致了局部仿射变形； （3）选取bin中的最大值作为bin的值，使得描述子对于最佳匹配位置表现不敏感； （4）运用patch而非单个pixel能获取更多的图像信息； （5）局部自相似描述子不仅包含了目标的骨架，更包含了颜色、边缘等丰富信息。

配准文献 CVPR 2018

多模态图像配准的特征邻域互信息.pdf

采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。 采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。

基于互相关和修正矩算法的非常快速和准确的亚像素图像配准或对齐。 根据信噪比和图像大小，其精度约为 0.01-0.1 像素。 输入标准图像：第一张图像compimage：第二个图像。 它应该与第一张图像的大小相同输出m：X 的偏移n：Y 的偏移 此代码基于以下算法实现。 请引用： http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6463241 宋敏，2013 年 6 月

图像配准模型voxelmorph完整程序

一个视网膜眼底图像数据集，其拥有 129 张眼底彩色视网膜图像，并根据不同特征组合成 134 对图像.相关论文是:《FIRE: Fundus Image Registration Dataset》

本教程详细介绍和分析了图像拼接的整个流程、原理：包括特征检测、匹配（配准）、运动模型（相机模型估计、绑定捆绑），投影变换、图像融合。非常丰富！！