我的输入是几个二进制图像，例如：
它们在全球范围内具有相同的内容，但可能未注册，因为它们是由手持相机制作的。我想计算的是从第一张图像到第二张图像的 2D 位移矢量。我使用 OpenCV，我的第一次尝试是计算特征点（SURF 算法）和两个图像之间的仿射变换。但是当然，二值图像上的特征描述有点差，因此匹配很困难，匹配图也很不准确。
有谁知道我该怎么做？
如何计算二值图像配准的二维位移矢量？
信息处理
图像处理
图像配准
形态操作
2021-12-19 21:35:49
1个回答
我有点惊讶特征点不能很好地工作。我已经成功注册了像你这样的形状
- 哈里斯指出，这是一个角点检测器，结合了 RANSAC 算法。请参阅wiki或Peter Kovesi他的网站
- 在特征检测之前使用像 SURF 或 SIFT 这样的特征检测器与图像的边缘图相结合，然后进行某种形式的鲁棒匹配。
编辑
我用 matlab 试了一下，并在这个主题上尝试了一些变化。目前我使用
- 来自边缘图的 SIFT 特征以确定旋转和缩放，尽管它们在您提供的图像之间非常小
- RANSAC 用于稳健匹配
- 互相关以确定两个图像之间的转换
来源在github 上。
RANSAC 的替代方案可能是 SIFT 的发明者 David Lowe 提出的 Hough 变换投票/分箱方法。
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