图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
图像配准是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。本文简单介绍Apap。
编者按：目前，深度学习正广泛应用于医学图像配准领域。无监督机器学习方法能够广泛利用临床中产生的大量原始、无标注医学图像，然而现有算法对于变形大、变化复杂的图像配准的学习效果较差。微软亚洲研究院在 ICCV 2019 发表的论文中，提出一种深度递归级联的神经网络结构，可以显著提高无监督配准算法的准确率。
geobuilding图像配准工具推出后，受到了不少关注。图像配准得到图像4点坐标，可以使用global mapper导出为瓦片。非常适合手绘彩图等转电子地图瓦片。
图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前，我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。
图像配准（Image Registration）是计算机视觉中的基本步骤。在本文中，我们首先介绍基于OpenCV的方法，然后介绍深度学习的方法。
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）、超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。 *图像拼接通常用到五个步骤： 1、根据给定图像 / 集，实现特征匹配 2、通过匹配特征计算图像之间的变换结构 3、利用图像变换结构，实现图像映射 4、针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点 5、通过图割方法，自动选取拼接缝
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体，这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术,即找到图像之间的点对点映射关系,或者对某种感兴趣的特征建立关联。以同一场景拍摄而成的两幅图像为例。假如实际的三维世界点P在两幅图像中分别对应着P1和p2两个二维图像点。图像配准要做的就是找到P1和P2的映射关系,或者p1、p2跟P的关系。p1和p2被称为对应点(Correspondence Points)、匹配点(Matching Points)或控制点(Control points)。 图像配准系统包括四
图像配准（apap）是将两张场景相关的图像进行映射，寻找其中的关系，多用在医学图像配准、图像拼接、不同摄像机的几何标定等方面，其研究也较为成熟。OpenCv中的stitching类就是使用了2007年的一篇论文（Automatic panoramic image stitching using invariant features）实现的。虽然图像配准已较为成熟，但其实其精度、鲁棒性等在某些场合仍不足够，如光线差异很大的两张图片、拍摄角度差异很大的图片等。2013年，Julio Zaragoza等人发表了一种新的图像配准算法Apap（As-Projective-As-Possible Image Stitching with Moving DLT），该算法的效果还是不错的，比opencv自带的auto-stitch效果要好。而2015年也有一篇cvpr是介绍图像配准（Non-rigid Registration of Images with Geometric and Photometric Deformation by Using Local Affine Fourier-Moment Matching），其效果貌似很牛，但没有源码，难以检验。
Voxelmorph 项目链接：https://github.com/voxelmorph/voxelmorph
医学图像配准是一种常用技术，它涉及将磁共振成像（MRI）扫描等两个图像进行叠加，以便详细比较和分析解剖差异。例如，如果患者患有脑瘤，医生可以将几个月前的脑扫描与近期的扫描重叠，以分析肿瘤的微小变化。
在数字病理学中，最简单但最有用的功能之一是直观地比较连续的组织切片（切片），这需要将图像对齐。需要图像对齐的其他相关应用包括3D重建、图像融合等。图像对齐使病理学家能够评估患者在单个区域中的多个标记物的组织学和表达。此外，由于组织处理和预分析步骤，切片可能会遭受非线性变形。也就是说，它们会在各个部分之间拉伸并改变形状。目前，只有少数自动对齐工具能够以足够的精度和合理的处理时间处理大图像。
本文收录 5 月 以来值得关注的 Transformer 相关开源论文，包括基于 Transformer 的自监督学习方法在 CV 任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准，以及 1 篇针对 Transformer 风格的网络中，“attention layer”是否是必要的技术报告。
PCB（PrintedCircuitBoard印刷电路板）是电子产品中众多电子元器件的承载体，它为各电子元器件的秩序连接提供了可能，PCB已成为现代电子产品的核心部分。随着现代电子工业迅猛发展，电子技术不断革新，PCB密集度不断增大，层级越来越多，生产中因焊接缺陷的等各种原因，导致电路板的合格率降低影响整机质量的事故屡见不鲜。随着印刷电路板的精度、集成度、复杂度、以及数量的不断提高，PCB板的缺陷检测已成为整个电子行业中重要的检测内容。其中人工目测等传统的PCB缺陷检测技术因诸多弊端已经不能适应现代工业生产水平的要求,因此开发和应用新的检测方法已显得尤为重要。
Geobuilding是一款GIS数据生产工具，可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
利用Sift提取图像的局部特征，在尺度空间寻找极值点，并提取出其位置、尺度、方向信息。
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
上一篇给大家介绍了深度学习在医学影像上分类的应用案例，这一篇我将分享深度学习在医学影像上关于图像重建及后处理，图像标注，图像配准，图像超分辨率和回归的应用。
安妮 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 到底什么是计算机视觉？ 计算机视觉离我们并不遥远。我们经常挂在嘴边的AR、自动驾驶、人脸识别都是计算机视觉的一部分应用。但这样说来可能又太宽泛了。量子位找到一个视频，里面是一组来自Google的研究人员，一起谈计算机视觉的历史、现在和将来。 虽然都属于计算机视觉领域的专家，但这段视频里的被采访者来自谷歌不同的部门： Serge Belongie分管移动端视觉；Bill Freeman主要研究PC端视觉；Julian Ibarz和Vincent Vanh
由于巨大的利益，论文造假屡见不鲜，在部分国家或地区甚至形成了论文造假的产业链。目前大部分论文查重系统只能检查论文文字，不能检查图片。因此，论文图片查重已然成为了学术论文原创性检测的重要部分。
在 Toolbox 中，打开 Mosaicking /Seamless Mosaic，启动图像无缝镶嵌工具 Seamless Mosaic，镶嵌的主要流程如下：
上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架，并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外，该框架本质上与VoxelMorph框架相同。
这是google发表在SIGGRAPH2019上面的一篇超分辨的文章，也就是在自家手机Pixel3中使用的Super Res Zoom技术。在Google AI Blog中已经对该技术做了初步的介绍，而这篇文章则更加详细的介绍了技术实现细节。
术前和术中成像之间的多模态图像配准能够在许多手术和介入任务中融合临床重要信息。磁共振成像 (MR) 和经直肠超声 (TRUS) 图像的配准有助于精确对准前列腺和其他解剖结构，例如在引导前列腺活检期间作为定位相关解剖和潜在病理目标的标准，以及用于前列腺活检和局部治疗/干预计划的方法或决策支持，可以说已经将前列腺癌患者护理转变为侵入性更小、更局部化的诊断、监测和治疗途径。尽管在过去二十年中取得了巨大进步，但该应用程序仍然面临挑战。首先，来自大量患者队列的配对 MR 和 TRUS 数据并未在临床实践中常规存储，而且公开数据稀缺且质量低下。其次，在两张图像上注释解剖和病理标志（对于表示相应位置进行验证至关重要）需要来自泌尿学、放射学和病理学等多个学科的专家领域知识和经验。
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，旨在帮助开发者构建各种视觉项目。作为一个功能强大且广泛使用的库，OpenCV已经成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等，这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版，有 SURF基本就不用考虑SIFT，而ORB的强点在于计算时间，以下具体比较：
图像配准目的在于比较或融合。针对同一对象在不同条件下获取的图像，因为激光扫描光束受物体遮挡的原因，不可能通过一次扫描完成对整个物体的三维点云的获取。因此需要从不同的位置和角度对物体进行扫描。三维匹配的目的就是把相邻扫描的点云数据拼接在一起。三维匹配重点关注匹配算法，常用的算法有最近点迭代算法 ICP和各种全局匹配算法。 ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法。如下图所示，PR（红色点云）和RB（蓝色点云）是两个点集，该算法就是计算怎么把PB平移旋转，使PB和PR尽量重叠。
为了改善自动驾驶系统的安全性，MIT的几位工程师近日开发了一个新的系统。它可以识别地面上的影子，进而判断拐角处是否有物体正在靠近车辆。
文章：Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud Registration
图像融合（Image fusion）的整体重心是对于目标源信息的信息细节的提取和整合。一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同，结果也不尽相同，我们仍需要根据我们需要的要求进行选取。最后是对融合效果的评价，看所得结果是否满足我们的预期要求，如不满足我们应当从新讨论融合层次和算法的选取优化等等，具体划分步骤如下：
对于SFM一直觉得高大上又神秘，一年前粗略的了解过一下，今年有时间尝试深入了解SFM，对于初学者来说，VisualSFM真的时非常好的感受SFM的免费软件，于是通过其他博客的指导（没去看官方的英文版，容易犯困），做了一个3D模型出来，感觉还挺好玩，记录一下。
8 月 6 日，网易有道发布了一款全新的智能学习硬件：网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子，并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是，所有这些功能都可以在离线的情况下完成，包括 NMT 实现的整句翻译。当然，这支笔背后的技术不止这些，ASR（语音识别）和 NLU（自然语言理解）等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
通知：这篇推文有10篇论文速递信息，涉及人脸表情识别、人脸替换、3D人脸重建、Re-ID、目标检测和目标跟踪等方向 Note：最近一直有童鞋私聊问我，有没有相关的讨论群，于是今天我新建了CVer微信讨论群。愿意加入群聊的童鞋请下拉至文末，扫码进群，谢谢 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 [计算机视觉论文速递] 2018-03-16 [计算机视觉论文速递] 2018-03-14 人脸 [1]《Deep Structure Inference Network for Facial Action Un
将hugging face的权重下载到本地，然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath
近日，Adobe 和康奈尔大学的研究人员提出一种基于学习的动画制作方法——基于卡通角色的少量图像样本就可生成新动画。
Alexander 的论文《Pediatric Bone Age Assessment Using Deep Convolutional Neural Networks》（Vladimir Iglovikov、Alexander Kalinin 以及 Alexey Shvets 联合完成的一项工作）已经发表在第 4 届 Deep Learning in Medical Image Analysis（DLMIA 2018）Workshop 上。这不是 Neuromation 在医学影像方面发表的第一篇论文，但这是一个深入了解该研究细节的好机会。与我们之前发表的关于医疗概念规范化的文章（https://medium.com/neuromation-io-blog/neuromation-research-medical-concept-normalization-in-social-media-posts-f06504200cec）相似，这是一件严肃且相当复杂的事。
首先找到规划图的4点坐标，我们需要对规划图进行图像配准。这里我们没有使用arcgis等软件，使用了我开发的一款影像配准工具。右上角输入地点：无为市，搜索找到地点。它原理很简单，通过不断挪动前置图像的位置和scale缩放大小，最后计算4点经纬度。
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
几何变换包括：缩放、旋转、平移等。这些变换一般用于校正图像处理引起的空间失真，或者通过将图像配准到一个预定义的坐标系统中用于规范化该图像（例如，将一幅航拍图像配准到一个特定的地图投影中，或者在立体视觉中对两幅互相配对的图像进行整形，使得行与外极限）。
光子的吸收可以让分子的电子从ground state to an excited state，这个过程叫做激发态excitation。激发态也可以由其他的机制产生，比方说机械的或化学作用。当一个电子被提升到激发态的时候，有几种可能的结果：被激发的电子relax到基态，可以发出光子或热量
我们在 Meta AI Research 和 FAIR 的团队开发了一个称为 SAM 的分割基础模型，其中包括一个可提示的分割任务、一个分割模型和一个数据引擎。 我们的数据集拥有超过 10 亿个masks和 1100 万张图像。
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