(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

下图为自定义的ArcMap Add-in实现的十字叉线位图地理配准功能演示.

ArcGIS影像配准与空间配准 ArcGIS影像配准与空间配准 地图配准可分为影像配准和空间配准.影像配准的对象是raster图,譬如TIFF图.配准后的图可以保存为ESRI GRID, TIFF,或ERDAS IMAGINE格式.空间配准(Spatial Adjustment)是对矢量数据配准. 一.影像配准 在ArcGIS中配准: 1.打开ArcMap,增加Georeferencing工具条. 2. 把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中,会发现Georeferencing工具条中的工具被

普通的地图图片如何能让其附有经纬度坐标和投影信息,如何能将普通的地图图片加载到诸如谷歌地球等相关的三维地球软件当中进行生产或学习使用呢,这就要用到gis当中常用的一种功能,叫做地理配准.地理配准并不复杂,只要有基准影像和能够进行地理配准的软件就可以对普通的地图图片进行地理配准.本文所要配准的图片是在百度图片中下载的最新北京地铁图(之所以选择地铁图是因为图上有站点信息,可以方便的选取控制点,选取控制点是一个繁琐的工作,需要耐心,这里偷点懒).如图: 下面就来介绍如何进行地理配准.本文需要用的软件工

原文:ArcGIS API for Silverlight之配准JPG图片地图文字倾斜解决方案 根据实际JPG图片进行配准后,发布的地图,利用ArcGIS API for Silverlight在网页上显示的时候,原先的文字总有倾斜的现象,如何解决? 图一.配准后有文字倾斜现象的地图 解决方案如下: <esri:Map x:Name="myMap" IsLogoVisible="False" ZoomDuration="0:00:01" E

原文:利用ArcMap对tiff或jpg格式地图图片的配准步骤 在实际应用中,经常会遇到提供一张高精度的地图图片文件,如何对将该图片进行配准(使图片具有经纬度坐标). 当然我们得有一些大概的参考图层,配准至少需要采集3个点以上. 以下是操作步骤: 1.工具栏依次点击"Customize"->"Toolbars"->"Georeferencing",如下: 2.将打开后的配准窗口,拖放至工具栏快捷部位,如下图: 3.从图片中选择3个以上

MeshLab是一个开源.可移植和可扩展的三维几何处理系统,主要用于交互处理和非结构化编辑三维三角形网格.它支持多种文件格式: import:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, PTX, V3D, PTS, APTS, XYZ, GTS, TRI, ASC, X3D, X3DV, VRML, ALN export:PLY, STL, OFF, OBJ, 3DS, COLLADA, VRML, DXF, GTS, U3D, IDTF, X3D 下面来试一下MeshL

         局部平面坐标                                             平移纠正到常用平面坐标系下的坐标            转换后的地理坐标 采用两种方法实现局部平面坐标到地理坐标系的转换: 1.直接进行配准纠正(需要多个控制点,即转换之后点对应的地理坐标): 2.平移转换纠正方法(需要一个控制点): 方法1具体步骤如下: 1.选择控制点,准备配准txt文件:   选择多个控制点,并找到其原始坐标和对应的经纬度坐标.       2. 用Arc

2011-05-25 17:21 非刚性图像配准 matlab简单示例 demons算法, % Clean clc; clear all; close all; % Compile the mex files %compile_c_files % Read two images I1=im2double(imread('ssftrinew1.png'));  I2=im2double(imread('ssftri.png')); % Set static and moving image S=I

近日在做基于sift特征点的图像配准时遇到匹配失败的情况,失败的原因在于两幅图像分辨率相差有点大,而且这两幅图是不同时间段的同一场景的图片,所以基于sift点的匹配已经找不到匹配点了.然后老师叫我尝试手动选择控制点来支持仿射变换. 很可惜opencv里没有这类似的库,查了下资料,看看有没有现成的手动配准软件,找到了arcgis这款软件可以做手动配准,不过这软件也都太大了吧我要的只是一个简单的功能而已!然后想了想,还是自己写个手动配准工具吧. 首先简单通俗说一下什么是图像配准.先观察一下下面两张图

这个算是ICP算法中的一个关键步骤,单独拿出来看一下. 算法流程如下: 1.首先得到同名点集P和X. 2.计算P和X的均值up和ux. 3.由P和X构造协方差矩阵sigma. 4.由协方差矩阵sigma构造4*4对称矩阵Q. 5.计算Q的特征值与特征向量.其中Q最大特征值对应的特征向量即为最佳旋转向量q. 6.通过四元数q得到旋转矩阵R. 7.根据R计算最佳平移向量qr. 具体公式我就不贴图了,可以参考这篇“ICP算法在点云配准中的应用”论文的3.1节. 处理效果如下: 原始点集: 其中蓝点为原

在进行深度学习之前,我们需要图像进行一些预处理操作,其中配准是很重要的一环,以下将介绍使用软件3D Slicer来进行图像配准 3D Slicer是(1)一个软件平台,用以图像分析(包括配准和实时编辑),图像可视化以及图像引导治疗:(2)是一个免费.开源软件,并适用于Linux.MacOSX和windows操作系统:(3)拥有强大的可扩展性,可以通过模块嵌入方式来增加新的功能和应用.3D slicer的主要特征有:(1)适用于从头到脚的各个组织器官:(2)兼容MRI.CT.US(超声).核医学以

上一篇博客中我们使用了四元数法计算ICP. 本篇我们使用SVD计算ICP. 下面是<视觉slam十四讲>中的计算方法: 计算步骤如下: 我们看到,只要求出了两组点之间的旋转,平移是非常容易得到的,所以我们重点关注R的计算.展开关于R的误差项,得: 注意到第一项和R无关,第二项由于R'R=I,亦与R无关.因此,实际上优化目标函数变为: 接下来,我们介绍怎样通过SVD解出上述问题中最优的R,但关于最优性的证明较为复杂,感兴趣的读者请参考[50,51],为了解R,先定义矩阵: W是一个3*3的矩阵,

原文链接:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不均匀: 一种方法是将空间划分格子,在每个格子

三维配准中经常被提及的配准算法是ICP迭代的方法,这种方法一般般需要提供一个较好的初值,也就是需要粗配准,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优,导致配准失败,往往达不到我们想要的效果.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.所谓NDT就是正态分布变换,作用与ICP一样用来估计两个点云之间的刚体变换.用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配,因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配,所以时间比其他方法快.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好

(1)关于点云的配准 1.首先给定源点云与目标点云. 2.提取特征确定对应点 3.估计匹配点对应的变换矩阵 4.应用变换矩阵到源点云到目标点云的变换 配准的流程图 通过特征点的匹配步骤 (1)计算源点云与目标点云的关键点 (2)计算关键点的特征描述子(比如:FPFH等等) (3)匹配特征点计算出对应关系 (4)从特征点之间的对应关系估算变换矩阵 与Opencv中使用harris 角点等特征点来计算两幅图像之间的变换矩阵的原理是一样的,所以其中用到的算法的思路和工作流程也都很相似 有很多中方法来计

机器视觉中,3D相机产生的深度图像(depth image)通常需要配准(registration),以生成配准深度图像(registed depth image).实际上配准的目的就是想让深度图和彩色图重合在一起,即是将深度图像的图像坐标系转换到彩色图像的图像坐标系下.下面我们来介绍其推导的过程. 1. 原理 为了描述方便,首先做些简单的假设.如下图所示,3D相机的左侧相机(left camera)为红外相机(即深度相机,ir camera),右侧相机(right camera)为彩色相机(c

ArcGIS案例学习笔记3_1_地理配准案例_目视找点 计划时间:第3天上午 方法:地理配准/添加链接点/左键/右键/输入坐标 数据:江苏省.zip 矢量:省界,市界,GPS WGS84 地理坐标系 栅格:JPG,无坐标系 方法:地理配准/添加链接点 结果 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com

ArcGIS案例学习笔记3_1_地理配准案例_图面控制点 计划时间:第3天上午 目的:地形图控制点配准 数据:地形图drg 无坐标: 步骤 1.查看地图标注 2. 地理配准,添加控制点 3.结果: 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com