基于功能的注册中的步骤

Question

基于功能的注册有哪些步骤？

如果我有一个与一堆图像匹配的变换图像（其中只有一个是最佳匹配），那么注册的步骤是什么？

一旦我找到匹配并使用它们来估算变换，通常下一步是什么？

Answer 1

1. 找到对不同类型的变换不变的点/区域，例如：平移，旋转，缩放......因为这些点对于那些变换是不变的，我们可以在我们想要注册的不同图像中找到它们，而不是在图像之间对应。这些点/区域的例子是角落，斑点......
2. 在我们获得这些点之后，我们需要一种方法来描述它们，这些方法将不受噪声影响，对比度照明等变化......我们通过使用一些描述符来使用点周围的邻域来做到这一点：SIFT，ORB，SURF ....那些描述符使用不同的方式来使用渐变，颜色的标准化，直方图等来应对挑战......
3. 在我们对所有图像中的点进行描述之后，我们想要将它们相互注册，我们尝试通过计算描述符之间的一些距离度量（例如欧几里德）来找到点之间的对应。
4. 当我们发现不同图像中的点之间存在一些对应时，我们可以计算它们之间的变换（对应点的数量取决于我们想要找到的变换类型Rigid，Affine，Prepspective）。处理异常值的另一种方法是使用随机样本共识（RANSAC）或强大的距离度量来查找异常值。
5. 在我们计算了步骤4中的变换后，我们将其应用于我们要注册的图像。