本文介绍ENVI软件中，手动划定地面控制点从而实现栅格图像相互间地理配准的方法；其中，所用软件为ENVI Classic 5.3 (64-bit)。 ...首先，在软件中同时打开两景需要进行地理配准的栅格图像，开启“Link Displays”后在其中一幅图像中随机点击；此时可以看到两幅图的同一位置并不是同样的地物，而是具有一定空间位置差异，如下图所示。...接下来，我们开始进行地理配准的操作。...随后，对地理配准的算法、参数等加以配置，并配置输出路径与文件名。 ...将新生成的配准后图像同样在ENVI中打开（如下所示最右侧图像为地理配准后图像），用“Link Displays”进行随机选择，可以看到最右侧的图与最左侧的基准图像空间位置几乎一致，说明大功告成。
本文介绍基于ENVI软件，利用“Image Registration Workflow”工具实现栅格遥感影像自动寻找地面控制点从而实现地理配准的方法。 ...在基于ENVI的栅格遥感影像手动地理配准方法这篇文章中，我们介绍了在ENVI Classic 5.3 (64-bit) 软件中通过“Select GCPs: Image to Image”工具手动指定地面控制点...（GCP），并对两景遥感影像进行地理配准的方法。...我们要做的，就是对上述两景遥感影像进行自动地理配准。 明确了具体需求，接下来就可以开始地理配准操作。...通过调整右上角的透明度选项，我们可以看到两景遥感影像的相对位置已经是正确的，即地理配准完成。 如果对结果不满意，我们可以将得到的地理配准后图像作为新的待配准图像，重新执行上述操作。
从本篇文章开始，我将开始写一系列有关QGIS操作的文章，那么本文，就先开个好头，讲讲“图说中国人口”，这里面涉及到：1、栅格数据的配准；2、创建并编辑矢量数据；3、栅格数据的分区统计；4、简单配图与制图...本文涵盖的内容比较多，各位看官要看仔细了。 数据说明 人口数据我们将使用哥伦比亚大学的网格化人口2.5KM分辨率数据集；区域数据我们用的是源自国家基础地理信息网1:100w的地市级别的数据。...操作教程 1.栅格数据的配准 配准的目的是为了得到胡焕庸线。 1）从网上寻找相关图片 ? 2）加载地市级数据 图层—>添加图层—>添加矢量图层 ? 源—>矢量数据集 ?...3）栅格配准 栅格—>配准工具 ? 文件—>打开栅格 ? 添加点—>从地图画布 ? 从地图上选取多个点，如下图： ? 设置—>变换设置 ?...文件—>开始配准 ? 图层—>添加图层—>添加栅格图层 ? 2.创建并编辑矢量数据 创建矢量的目的是为了将胡焕庸线数字化出来。 创建图层—>新建shapefile图层 ?
：完成深度图像的配准过程，例如迭代最近点算法； libpcl surface：完成三维模型的表面生成过程，包括三角网格化、表面平滑等。...通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以PCD格式进行保存，这种格式的点云数据可操作性较强，同时能够提高点云配准融合的速度。...---- 2.三维重建流程 ---- 本文使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。...三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。...（3）全局配准（Global Registration） 全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。
：完成深度图像的配准过程，例如迭代最近点算法； libpcl surface：完成三维模型的表面生成过程，包括三角网格化、表面平滑等。...通常所使用的点云数据一般包括点坐标精度、空间分辨率和表面法向量等内容。点云一般以PCD格式进行保存，这种格式的点云数据可操作性较强，同时能够提高点云配准融合的速度。...---- 2.三维重建流程 本文使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。...三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。...（3）全局配准（Global Registration） 全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。
再通过一个高斯滤波器用于消除分割过程后的噪声，获得图像的轮廓，但是这种方法运行速度非常的慢。除了上述方法外，还有使用互信息的多模态图像配准、频域图像配准以及使用遗传算法进行的图像配准等等。...绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。...图像配准准离岸评估标准单模图像配准常使用 相关性（Correlation Coefficient, CC）来衡量效果；而多模图像配准常使用 互信息（Mutual Information, MI）衡量。...）和互信息的配准方法。...在互信息图像配准中，使用较多的优化算法如下图所示。图片全卷积神经网络（FCN）全卷积神经网络（Fully ConvolutionalNetworks，FCN）。
三位重建流程 使用Kinect采集景物的点云数据，经过深度图像增强、点云计算与配准、数据融合、表面生成等步骤，完成对景物的三维重建。 ? 对获取到的每一帧深度图像均进行前六步操作，直到处理完若干帧。...三维深度信息的配准按不同的图像输入条件与重建输出需求被分为：粗糙配准、精细配准和全局配准等三类方法。...（3）全局配准（Global Registration） 全局配准是使用整幅图像直接计算转换矩阵。通过对两帧精细配准结果，按照一定的顺序或一次性的进行多帧图像的配准。...以Kinect传感器的初始位置为原点构造体积网格，网格把点云空间分割成极多的细小立方体，这种立方体叫做体素(Voxel)。...其中，指的是此时点云到栅格的距离，是栅格的初始距离，是用来对同一个栅格距离值进行融合的权重。如图2-7中右侧所示，两个权重之和为新的权重。
影像配准 影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。 ArcGIS配准步骤 打开ArcMap，增加地理配准工具条。...选择四个点以上，使用配准工具条链接表查看配准参差，残差理论上越小越好。 如果残差在合理范围，就更新地理配准。 配准后，在源文件中会自动添加一个数据文件后缀为.jpgx，文件内容如下。...； 按矢量的方范围裁剪，使用按掩膜提取工具； 影像的批量剪裁，使用模型工具或者Python脚本。...分割栅格 按掩膜提取 类似于PS中的剪切蒙版上图下形！在使用之前先选择扩展模块！ 影像的批量剪裁 按照相应的字段进行批量剪裁。...矢量化 矢量化是将栅格数据变成矢量数据的过程，这里的栅格数据是以前的纸质地图扫描后的数据，将其矢量化，需要先地理配准，矢量化用的是ArcAcan 栅格图矢量化之前应先将栅格图色彩模式转换成灰度。
一、定义 图像配准是使用某种算法，基于某种评估标准，将一副或多副图片（局部）最优映射到目标图片上的方法。 根据不同配准方法，不同评判标准和不同图片类型，有不同类型的图像配准方法。...相近领域： 图像融合，图像拼接，图像分割，超分辨率，图配准，点云配准，SLAM 使用方法： 相似性测度，配准精度，配准算法，小波变换，互信息，仿射变换，特征提取，特征点匹配，相位相关，角点检测，边缘检测...根据像素值的统计信息来计算相似性测度又可划分为最小二乘法，傅里叶法，互相关法，互信息法等等。 ②基于外部特征的配准。...下面仅以医学图像为例，列举两种最经典的评估方法： 单模图像配准常使用 相关性（Correlation Coefficient, CC）来衡量效果， 而多模图像配准常使用 互信息（Mutual Information...通过使用相关性作为评价标准，单模态配准可获得满意的结果。
,所以从别的博客下载了配好cmvs的拿来直接用，简单麻利快，一天就见效； 1.1 导入图像 鼠标单击下面的按钮 选择需要导入的图像 图像导入完成 1.2 图像配准 鼠标单击下面的按钮...“Compute Missing Matches” 开始配准了… （注意：高分辨率的图像，这里默认3200,具体请参考这里：https://blog.csdn.net/kiara_wei/article.../details/68485062） 配准完事了，Log Window可见 1.3 稀疏点云 配准完了之后点击下面的按钮： 开始生成点云了，很快，而且有显示： 1.4 加密点云 按下面的按钮：...选择->删除->选择->删除……..en,干净、整齐了很多 2.4 网格化（参考：https://blog.csdn.net/moneyhoney123/article/details/78454837...就可导出了，不导出下次可就看不到了； —————————————————————————————————————————– 好了，完事了，总结一下： 图越多，效果越好哈，真的是；（这是一句废话） 2.4栅格化的时候
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD...对此，上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等提出了一个基于配准的少样本异常检测框架，通过学习多个异常检测任务之间共享的通用模型，无需进行模型参数调整，便可将其推广到新的异常检测任务...配准特别适用于少样本异常检测，因为配准可以非常方便地进行跨类别推广，模型无需参数微调就能够快速应用于新的异常检测任务。 上图概述了基于配准的少样本异常检测的框架。...与常规的异常检测方法（one-model-per-category）不同，这项工作（one-model-all-category）首先使用多类别数据联合训练一个基于配准的异常检测通用模型。...为了更好的鲁棒性，本文作者利用特征级的配准损失，而不是像典型的配准方法那样逐像素配准，这可以被视为像素级配准的松弛版本。
为了攻克这一难题，本论文提出了一种创新的基于多模板图像配准的自动化全心分割算法。 该论文所阐述的方法，旨在实现对患者CT图像中心脏的七大关键子结构进行精准分割。...首先，将患者CT图像与模板图像统一下采样为低清晰度图像；然后，使用仿射配准（Affine registration）将患者图像与模板图像配准；最后，使用输出的配准参数对模板的心脏标签图像进行变换，获取ROI...首先，利用ROI对原始的患者CT图像进行裁剪；然后，基于两步配准（仿射配准、B-样条配准）将裁剪后图像与模板图像进行配准；最后，使用输出的配准参数对模板的各标签图像进行变换，获取对患者CT图像中心脏的精确分割...首先，基于两步配准中仿射配准结果的互信息MI（Mutual Information）对模板进行排序和过滤，并选择一定数量的模板参与后序步骤；然后，重新使用B-样条非刚性配准获取对患者CT图像中心脏的精确分割...；最后，将各个模板的互信息作为权重，利用投票对分割结果进行融合，获取最终结果。
机器之心专栏 作者：王延峰、张娅 来自上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等的研究人员提出了一种基于配准的少样本异常检测框架 RegAD，用于学习多个异常检测任务之间共享的通用模型...对此，上海交通大学 MediaBrain 团队和上海人工智能实验室智慧医疗团队等提出了一个基于配准的少样本异常检测框架，通过学习多个异常检测任务之间共享的通用模型，无需进行模型参数调整，便可将其推广到新的异常检测任务...配准特别适用于少样本异常检测，因为配准可以非常方便地进行跨类别推广，模型无需参数微调就能够快速应用于新的异常检测任务。 上图概述了基于配准的少样本异常检测的框架。...与常规的异常检测方法（one-model-per-category）不同，这项工作（one-model-all-category）首先使用多类别数据联合训练一个基于配准的异常检测通用模型。...为了更好的鲁棒性，本文作者利用特征级的配准损失，而不是像典型的配准方法那样逐像素配准，这可以被视为像素级配准的松弛版本。
本文主要对GEE中栅格图像的地理配准（空间坐标位置校正）操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十四篇。 ...在之前的推文基于ENVI的栅格遥感影像手动地理配准方法与ENVI自动生成地面控制点实现栅格影像的自动地理配准中，我们介绍了基于ENVI软件的遥感影像手动与自动地理配准方法；本文则介绍在GEE中，自动实现遥感影像间地理配准的方法...完成了地理配准，我们可以将参考图像image_1_resample、配准前图像image_2_resample与配准后图像my_registered分别加以可视化显示，从而对比地理配准操作的结果。...image_1_resample与配准后图像my_registered之间的地物空间位置差异；通过上述对比，会非常清晰地看到地理配准后的图像与参考图像之间的地物空间位置非常一致，即地理配准的效果还是非常明显的...以上代码是将本文开头提及的GEE中实现遥感影像地理配准的两个步骤分开来实现的过程，我们还可以将这两个步骤合并为一个，提高地理配准的效率。
在这个框架内，我们使用开源的3D语义占用预测模块TPV-Former，将环视相机图像转化为3D语义占用栅格。为了解决配准问题，我们设计了一种专为3D语义占用量身定制的位姿估计和地图算法。...本文提出的 OCC-VO 的流程 语义标签过滤器 在自动驾驶场景中，动态车辆和行人会显著影响配准的准确性。一个简单的方法是使用语义标签来消除潜在移动对象的占用，如各种类型的车辆和人类。...我们将这种方法称为基于标签的对象过滤。然而，不加选择地消除这些潜在的动态对象并不总是有利于位姿估计。具体来说，静止物体通常为配准提供了有效的约束，而它们的去除可能会导致场景恶化。...Voxel PFilter 考虑到在相邻帧之间，对同一对象或表面的3D语义占用可能具有不一致的网格表示，这在这个领域是很常见的。...因此，我们建议在配准过程中引入Voxel PFilter，将3D语义占用中更可靠的点合并到全局语义地图中。这一修改旨在维护地图的全局一致性并校正由网络干扰引起的噪音。
然后使用一种变换估计方法和一种变体对两幅距离图像进行配准迭代最近点(ICP)算法的研究。基于成对配准算法，提出了一种基于形状增长的多视图配准算法。...本文提出的两两配准算法对小的重叠区域、噪音和变化的网格分辨率具有较高的准确性和鲁棒性，提出的多视图配准算法也非常准确。与现有算法的相比，表明了该算法的优越性。...根据输入的距离图像的数量配准算法可分为两两配准和多视图配准。这两种方法都涉及到粗配准和精配准两个步骤。粗配准的目的是估计两个距离图像之间的初始变换，然后进一步细化产生的初始转换使用精细的配准算法。...然后检测一组特征点，并使用之前提出的RoPS特征描述符来表示这些点为了检测独特的、可重复的特征点，网格首先被简化为低分辨率网格中最接近的顶点作为候选点。这些候选点然后被分辨率控制技术过滤去冗余点。...这个变换，它的角度距离da到小于a和平移距离的阈值dt, 当k小于一个阈值时，选择该阈值形成一组一致的对应关系。 精细配准 一旦确定了初始变换，就使用ICP算法的一种变体来进行精细配准。
生成的程序的每一行可以调用多个现成的计算机视觉模型、图像处理子程序或 Python 函数，以生成可能被程序的后续部分使用的中间输出。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.10854.pdf 论文介绍：三维点云配准 (PCR) 是计算机视觉中的一个基本问题，目的是寻找点云对对齐的最优姿态。...该研究提出了一种基于最大团（maximal cliques，MAC）的 3D 配准方法。关键创新是放宽了对先前最大团的约束，并在图中挖掘更多的局部一致性信息，以生成准确的位姿假设。...研究者在对 U3M、3DMatch、3DLoMatch 和 KITTI 进行了大量的实验后证明，MAC 有效地提高了配准的准确性，优于各种最先进的方法，并提升了深度学习（deep-learned）方法的性能...MAC 与深度学习方法的结合在 3DMatch 和 3DLoMatch 上实现了 95.7% / 78.9% 的配准召回率，达到了最先进的水平。 1）构建兼容性图以呈现初始对应关系之间的关联关系。
在获取点云数据时 ，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中讲不可避免的出现一些噪声。...在点云处理流程中滤波处理作为预处理的第一步，对后续的影响比较大，只有在滤波预处理中将噪声点 ，离群点，孔洞，数据压缩等按照后续处理定制，才能够更好的进行配准，特征提取，曲面重建，可视化等后续应用处理，PCL...，从而保持原特征的目的 pcl::ApproximateVoxelGrid 类ApproximateVoxelGrid根据给定的点云形成三维体素栅格，并利用所有体素的中心点近似体素中包含的点集...（2）使用VoxelGrid滤波器对点云进行下采样 使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量 减少点云数据，并同时保存点云的形状特征，在提高配准，曲面重建，形状识别等算法速度中非常实用，PCL是实现的...VoxelGrid类通过输入的点云数据创建一个三维体素栅格，容纳后每个体素内用体素中所有点的重心来近似显示体素中其他点，这样该体素内所有点都用一个重心点最终表示，对于所有体素处理后得到的过滤后的点云，这种方法比用体素中心逼近的方法更慢
本文的数据是截图高德地图SDK室内地图，并在QGIS中叠加高德地图进行配准后进行，对配准后的图像进行数字化而得到的。获取到数据后将数据叠加到mapboxGL中进行展示，并根据数据添加了楼层控制控件。...室内地图(https://lbs.amap.com/demo/javascript-api-v2/example/indoormap/add-indoormap)中，对各个楼层进行截图，并在QGIS中进行配准...，在QGIS中配准的操作可参考教程栅格配准进行操作。...相关链接： 高德SDK示例-室内地图：https://lbs.amap.com/demo/javascript-api-v2/example/indoormap/add-indoormap 栅格配准：https.../qgis-cookbook/docs/basic/raster.html#%E4%B8%89%E3%80%81%E6%A0%85%E6%A0%BC%E7%BA%A0%E6%AD%A3 对各个楼层进行配准后对所得的图像进行数字化便可得到对应的室内地图数据
一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据（使用什么设备，查找相应设备的介绍，设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等，采用无标记点融合，或标记点融合；要考虑多帧数据之间的旋转角度）； B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...二、对数据的预处理（融合肯定至少两帧数据） A、数据是否有噪声：根据噪声的类别，选择合适的算法进行去除（直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等）； B、数据是否需要下采样：体素栅格滤波（参数的设置，...必须保证纹理特征） C、数据是否需要渲染（看数据本身） 三、粗配准 A、算法的选择（粗配准有很多算法，根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容，目前已经出PCL.9...版本的新功能）； B、粗配准执行前的准备：是否需要计算法向量、是否建立空间拓扑关系、采用何种特征描述进行特征提取或估计（这取决于你的算法的搭配以及你的目的）； C、是否需要剔除多余点对（加快后续精配准速度...四、精配准 A、算法的选择（精配准有很多算法，根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容）； B、精配准执行前的准备：是否建立空间拓扑关系（一般需要建立，加快计算速度
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