此主要讨论图像处理与分析。虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来。同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去。这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了。

注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配)。

15. Image Registration
图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合之前需要对图像进行配准。在现在的计算机视觉中,配准也是一个需要理解的概念,比如跟踪,拼接等。在KLT中,也会涉及到配准。这里主要是综述文献。
[1998 MIA] Image matching as a diffusion process
[1992 PAMI] A Method for Registration of 3-D shapes
[1992] a survey of image registration techniques

[1996 MIA] Multi-modal volume registration by maximization of mutual information

[1997 IJCV] Alignment by Maximization of Mutual Information
[1998 MIA] A survey of medical image registration
[2003 IVC] Image registration methods a survey
[2003 TMI] Mutual-Information-Based Registration of Medical Survey
[2011 TIP] Hairis registration

 

翻译

基于互信息的医学调查注册——

作者:

摘要 -


Image Processing and Analysis_15_Image Registration:Mutual-Information-Based Registration of Medical Survey——2003的更多相关文章

  1. Image Processing and Analysis_15_Image Registration: A Method for Registration of 3-D shapes——1992

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  2. Image Processing and Analysis_15_Image Registration:Image registration methods a survey——2003

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  3. 双目立体匹配经典算法之Semi-Global Matching(SGM)概述:匹配代价计算之互信息(Mutual Information,MI)

      半全局立体匹配算法Semi-Global Matching,SGM由学者Hirschmüller在2005年所提出1,提出的背景是一方面高效率的局部算法由于所基于的局部窗口视差相同的假设在很多情况 ...

  4. Image Processing and Analysis_15_Image Registration:Multi-modal volume registration by maximization of mutual information——1996

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  5. Image Processing and Analysis_15_Image Registration:HAIRIS: A Method for Automatic Image Registration Through Histogram-Based Image Segmentation——2011

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  6. Image Processing and Analysis_15_Image Registration:a survey of image registration techniques——1992

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  7. Image Processing and Analysis_15_Image Registration:Image matching as a diffusion process: An analogy with Maxwell's demons——1998

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

  8. Computer Vision_33_SIFT:A novel coarse-to-fine scheme for automatic image registration based on SIFT and mutual information——2014

    此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的 ...

  9. Image Processing and Analysis_15_Image Registration:A survey of medical image registration——1998

    此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有 ...

随机推荐

  1. 【创业】2B创业历程

    http://www.woshipm.com/chuangye/2800111.html http://www.woshipm.com/chuangye/2803240.html http://www ...

  2. git rev-parse介绍;获取commit id

    git rev-parse master^{commit} 是什么意思 显示master提交的SHA1值 if you want to make sure that the output actual ...

  3. 初步了解Docker容器(三)

    目录 一.初步了解 1.docker run运行容器 2.docker images查看镜像 3.docker ps查看容器 4.查看其Dockerfile文件 二.Docker 知识问答 小结 一. ...

  4. jvm minor gc 为什么比 full gc 快很多

    1.minor gc 也需要STW,只不过正常情况下 minor gc  STW时间非常短,所以很多人误以为没有STW. 这里的正常情况是,Eden 区产生的新对象大部分被回收了,不需要拷贝. 2.M ...

  5. nice-validator表单验证插件

    nice-validator表单验证插件的简单使用 前言 前端表单校验是过滤无效数据.假数据.有毒数据的第一步,是数据安全的第一道关卡,虽然我们不能100%相信客户端提交的数据(真正的校验还得在服务端 ...

  6. (CVE-2017-7269 ) IIS6.0实现远程控制

    简介 IIS 6.0默认不开启WebDAV,一旦开启了WebDAV,安装了IIS6.0的服务器将可能受到该漏洞的威胁 利用条件 Windows 2003 R2开启WebDAV服务的IIS6.0 环境搭 ...

  7. numpy 构建深度神经网络来识别图片中是否有猫

    目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网 ...

  8. 基于SymmetricDS的多主一从数据库同步方案

    原文参照:https://blog.csdn.net/seattle0564/article/details/22096901 下面就记录下测试的一款第三方同步方案SymmetricDS(以下简称S) ...

  9. Soda Machine【差分+离散化】

    题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/1106/A 题目大意: 1.一条长1e9的线段,每个节点都可以上色.给出n次操作,每次操作将[l, r]区间内的节点 ...

  10. Python爬虫入门教程之BeautifulSoup

    模块安装 pip3 install beautifulsoup4 模块导入 from bs4 import BeautifulSoup 示例html内容 RPC是一种比较流行的RPC通信框架,由谷歌公 ...