这个主要是一些图像配准的实例,为后续的图像融合做准备。
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给出了图像拼接的一般流程, 在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术———图像配准技术和图像 融合技术, 并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。
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摘 要  医学拼接在医学影像研究中有着广泛的应用。 利用图片对器官整体研究时, 需要将具有重叠区域 的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理, 生成一副关于器官 的立体影像图。 本文讨论了医学图像处理中图像拼接的几种基本算法。 每种图像拼接算法在图像处理中都有 各自不同的处理效果, 各有优、缺点。 在实际使用中, 根据不同的情况采用不同的拼接算法, 以达到更好的效果
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针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘,得到粗边缘图像;然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点,根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识,进行特征点匹配;最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。资源为该算法的MATLAB版本,其中main.m是主函数,内附测试图片。
2019-12-21 20:45:32 390KB 红外 可见光 图像配准 图像融合
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