基于图像特征的配准中仿射变换矩阵的计算

基于图像特征的配准中，仿射变换矩阵用于将一个图像的特征点映射到另一个图像上，从而实现两个图像的对齐。仿射变换矩阵是一个2x3的矩阵，可以通过一组对应的特征点来计算得到。

在计算仿射变换矩阵时，通常使用最小二乘法来拟合特征点之间的关系。具体步骤如下：

特征点提取：从两个图像中提取出一组对应的特征点，可以使用一些特征点检测算法，如SIFT、SURF、ORB等。
特征点匹配：对提取出的特征点进行匹配，找出两个图像中对应的特征点对。常用的匹配算法有暴力匹配、FLANN匹配等。
计算仿射变换矩阵：根据匹配到的特征点对，使用最小二乘法来计算仿射变换矩阵。最小二乘法可以通过求解线性方程组或使用优化算法来实现。
应用仿射变换：将计算得到的仿射变换矩阵应用到源图像上，得到经过变换后的图像。

基于图像特征的配准中，仿射变换矩阵的计算可以在很多领域中应用，例如图像拼接、图像对齐、图像纠正等。它可以帮助我们实现图像的准确对齐和匹配，从而提高图像处理和分析的效果。

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【OpenCV】Chapter3.图像的仿射变换

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体素科技：2018年，算法驱动下的医学影像分析进展

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图像配准的前世今生：从人工设计特征到深度学习

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单应性Homograph估计：从传统算法到深度学习

本文作者：白裳 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74597564 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域...那么就可以把把旋转和平移统一写在一个矩阵乘法公式中，即刚体变换： ? 而旋转矩阵 ? 是正交矩阵（ ? ）。 ? 刚体变换：旋转+平移（正方形-正方形）仿射变换 ? 其中 ?...仿射变换（正方形-平行四边形）可以看到，相比刚体变换（旋转和平移），仿射变换除了改变目标位置，还改变目标的形状，但是会保持物体的“平直性”。不同 ? 和 ?...矩阵对应的各种基本仿射变换： ? 投影变换（单应性变换） ? ? 投影变换（正方形-任意四边形）简单说，投影变换彻底改变目标的形状。...这样就可以直接学习到从特征 ? 上的点 ? 映射到特征 ? 对应点 ? 的仿射变换。 ? 其中 ? 对应STN中的仿射变换参数。

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大话脑成像之十三：浅谈标准空间模板和空间变换

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BoT-SORT | 多目标跟踪tricks

作者通过采用传统的图像配准来估计相机运动，通过适当地校正卡尔曼滤波器来克服这个问题。这里将此称为相机运动补偿（CMC）。...由于缺乏关于相机运动的额外数据（例如导航、IMU 等）或相机内参，2个相邻帧之间的图像配准是相机刚性运动在图像平面上投影的良好近似。使用OpenCV的全局运动估计 (GMC) 技术来表示背景运动。...首先提取图像关键点，然后利用稀疏光流进行基于平移的局部异常点抑制的特征跟踪。这里先使用RANSAC计算出仿射变换矩阵 A ∈ R 2×3 。...然后使用仿射变换矩阵将预测边界框从k-1帧的坐标系变换到下一帧k的坐标。使用稀疏配准技术允许在检测的基础上忽略场景中的动态物体，从而有可能更准确地估计背景运动。...变换矩阵的平移部分只影响边界框的中心位置，而另一部分则影响所有状态向量和噪声矩阵。

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【注意力机制】空间注意力机制之Spatial Transformer Network

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全景视频拼接关键技术

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【图像配准】SIFT算法原理及二图配准拼接

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巧解图像处理经典难题之图像配准

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