随着人们对数据更新和可视化的需求越来越高，传统的测量手段在工作效率和成本方面的问题已经逐渐凸显，无人机倾斜摄影测量技术凭借其机动灵活和高自动化作业的特点，正在逐渐取代传统处理主要方式，成为当今备受关注的新型数据采集手段。 倾斜摄影测量主要是飞行平台上搭载五镜头相机，从前、后、左、右以及垂直视角五个方向同时获取地面各个方位相关影像信息，航线规划使用的是精灵Phantom 4 RTK自带屏遥控器内置的GS RTK App，大疆精灵4五向飞行，配备 1 英寸 2000 万像素影像传感器，五向飞行会采集1条正射+4个方向倾斜的数据，本次测区航线规划飞行高度100m，航向重叠率80%，旁向重叠率70%。 数据预处理，建议学习使用Context Capture软件完成实景三维建模，

基于仿射和 B 样条网格的两个 2D 彩色/灰度图像或 3D 体积或点数据的配准和数据拟合。 配准可以基于强度/像素，或基于地标/对应点（参见 OpenSurf），或组合进行。 描述 基于像素的配准： 该函数是 D. Rueckert 等人中 b 样条配准算法的（增强）实现。 “使用自由形式变形的非刚性配准：对乳房 MR 图像的应用”。 包括 Rueckert（薄金属片弯曲能量）和 Jacobian（微分形）函数的平滑度惩罚。 还包括将局部标准化互信息作为配准误差，允许图像或体积为不同类型/模态，例如 MRI T1 和 T2 患者扫描。 这个怎么运作： 构建了一个 b 样条控制点网格，它控制输入图像的变换。 误差测量用于测量运动图像和静态图像之间的配准误差。 准牛顿 Matlab 优化器 fminlbfgs（也在 Mathworks 上）用于移动控制点，以实现两幅图像之间的最佳配准，

图像仿射变换的小例子，下载者自行选择图片。可以根据自己使用的需要，写成函数。

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描述： 这是一个仿射 Lucas Kanade 模板跟踪器，它在电影帧之间执行模板跟踪。 例如，跟踪汽车、移动冠状动脉或测量相机旋转。 编写 Matlab 代码以显示与文献中相同的步骤，未针对速度进行优化。 但还包括用于快速模板跟踪的 c 代码中的逆 Lucas Kanada 算法，该算法还包含像素加权以提高鲁棒性。 文学： S. 贝克等人。 “Lucas-Kanade 20 年：一个统一的框架” D. Schreiber，“具有漂移校正的稳健模板跟踪” 演示： 试试 TTdemo.m，看截图！ 提示： 您可以轻松地将模板跟踪 TTdemo 调整为您自己的应用程序，例如： - 使用下一个电影帧中发现的新 ROI 中的图像数据更新模板。 - 将下一个电影帧中的 ROI 也用作模板。 - 根据电影帧之间仿射参数的差异计算速度。 速度可用于检测跟踪是否失败，或平滑跟踪，或预测下一个模