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ENVI自动配准流程化工具的另类用法

这里说的另类用法是指：只想利用自己手动添加的同名点用于图像配准，而不希望工具自动找点。这种需求一般用于无法自动找点的情况，比如卫星图像与DRG之类的线划图进行配准时。 如下是两个图像，左侧为DRG，右侧为Landsat 7图像。两个视图之间已经进行了地理链接，通过十字丝和红色箭头可以看

点云分割，点云分类，点云配准

点云分割： 根据空间、几何和纹理等特征点进行划分，同一划分内的点云拥有相似的特征。 点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。 点云分类： 为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集。同一个点云集具有相似或相同的属性，例如地面、树木、人等。也叫做点云语义

【ENVI入门系列】07.图像自动配准

版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。 目录 图像自动配准 1. 概述 2. 详细操作步骤 2.1 相同分辨率影像的图像配准 第一步：选择图像配准的文件 第二步：生成Tie点 2.2 不同分辨率影像的图像配准   1 概述       经常在实际数据生产中会遇到，同一地区

医学图像配准简介

可参考   医学图像配准技术 - 知乎 (zhihu.com)              

Gis数据配准

坐标系类型：平面坐标系/地理坐标系/投影坐标系 数据配准：通过参考数据集对配准数据集进行空间位置纠正和变换的过程。                 参考数据集是已经具有正确空间位置的数据集。                 配准数据集是需要进行空间位置校正的数据集。   数据配准过程

第十届全国大学生 GIS 应用技能大赛试题及参考解题过程(A上午)

本次操作使用的ArcGIS版本为 10.8 。 第Ⅰ部分：试题 一、 案例背景 我们需要制作一幅国际航线图，图上需要绘制全球大陆、中国、飞机航线和对应的飞机场。地图使用的坐标系是 World_Winkel_Tripel_NGS，中央经线东经 150° 。 二、 数据说明（见 “上午A” 文件夹中的 “数据” 文件夹）

【QGIS入门实战精品教程】4.2：QGIS矢量数据采集（地图数字化）案例教程

本文基于上一个实验栅格数据地理配准，讲述在QGIS中创建shp格式矢量数据（点、线、面）并进行矢量数据的采集与编辑。 文章目录 一、实验数据及任务 二、创建Shapefile图层 三、数字化超详细步骤 一、实验数据及任务 1. 实验数据：为了保证实验的连贯性，本次实验采用的数据为

TRICP点云配准

tricp点云配准 #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/pcl_visualizer.h> #include <iostream> #include <pcl/recognition/trimmed_icp.h>//tricp头文件 #include <time.h> #include <boost

【Registration of 3D Point Clouds with Low Overlap】

Registration of 3D Point Clouds with Low Overlap----S Huang - 2020 - ethz.ch Abstract1.Introduction1.1. Objective of this Thesis1.2. Structure of this Thesis 2.Related Work2.1 3D深度学习2.2 学习提取特征2.2.1 手动提取特征2.2.2 学习提取特征 2.3.学习过滤

matlab 点云配准——自定义旋转矩阵

目录 一、概述 1、前言 2、主要函数 二、代码实现 三、结果展示 一、概述 1、前言    matlab中有现成调用函数能够直接实现旋转矩阵的构建，比如绕x轴旋转30°，绕y轴旋转1°这种基本操作，一行代码的事，不必根据公式写花里胡哨的实现过程。热衷于写实现过程的话，直接手

全景图像拼接——基本流程

        图像拼接技术是数字图像处理技术一个重要的研究方向，它即是将两幅或多幅相互有部分重叠的场景照片拼接成具有超宽视角、与原始图像接近且失真小、没有明显缝合线的高分辨率图像。可以很好地解决广角镜、鱼眼镜头等全景图获取设备的不足。如下图：        

slicer中 查看 形变场作用后的move图像

 使用形变场作用于 待配准序列，在slicer中 融合查看。 完美对齐。 下图为对齐前的状况。  

医学图像处理分析配准三维重建蚁群分割DCM matlab源代码itk VTK

医学图像处理分析配准三维重建蚁群分割DCM matlab源代码itk VTK 1、利用MATLAB实现医学图像处理与分析 2、医学图像处理的医学图片（大量的cT图片，方使数医学图像处理的实验， 方便做图像的分割，配准，融合等等的实验。） 3、医学图像分析UATLAB代码 4、医学图像处理系统平台的研究与开

2.医学图像配准的框架和主要工作 - 学习笔记

刚刚入门的医学图像配准小白，做一下笔记 一、配准框架（Registration Framework） Fixed Image：固定图像 Moving Image：浮动图像（参照固定图像进行形变） Interpolator：插值（由于图像进行形变时会出现像素点的丢失，所以通过插值进行恢复） Metric：测量两个图像相似性的标准（重点关注） Optimize

【论文精读】Parallax-Tolerant Image Stitching Based on Robust Elastic Warping

图像拼接系列相关论文精读 Seam Carving for Content-Aware Image ResizingAs-Rigid-As-Possible Shape ManipulationAdaptive As-Natural-As-Possible Image StitchingShape-Preserving Half-Projective Warps for Image StitchingSeam-Driven Image StitchingParallax-tole

PCL多文件icp配准

IncrementalRegistration这个类提供了一种配准云流的方法，其中每个云将与前一个云对齐。每两个点云配准采用IterativeClosestPoint或者IterativeClosestPointNonLinear算法。 代码如下： #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.

PCL二维ICP配准

针对二维数据配准，需要控制的是变换矩阵的估计，一个旋转，两个平移为3D参数。更改ICP默认的估计变换矩阵的方法即可，代码中使用TransformationEstimationLM方法并且通过 te->setWarpFunction (warp_fcn);控制点云为3D变换。 setWarpFunction默认为6D变换 代码如下： #include <pcl/c

LiDAR基础、数据处理、领域任务及处理软件、开源库汇总

一、LiDAR 基础与入门 1. 激光雷达定义 Light Deteation and Ranging激光探测及测距系统的简称，用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。 2. 优缺点 （1）优点 具有极高的分辨率 抗干扰能力强 获取的信息量丰富 可全天时工作 （2）缺点 容易受到大气条件以及工

【图像配准】基于粒子群改进surf实现图像配准matlab代码

1 简介 图像匹配通常指对两幅图像中同一景物或物体相对位移过程的分析，是计算机视觉和 模 式识别 的 重 要 内 容 之 一，在 全 景 图 合 成、机 器 人 视觉、目标跟踪与识别、物体 ３Ｄ 重建等领域具有广泛应用．目前 图 像 匹 配 的 主 要 方 法 有 基 于 灰 度值的图像匹配、基于特征

ArcGIS georeference地理配准提高精度

关于在arcgis中进行地理配准时有效提高精度的方法 在arcgis中使用georeference对没有地理参考的tif数据或者图片与已知投影的矢量数据进行配准时，即便在全幅面图像中添加了很多个配准控制点，仍然不能很好的将栅格数据和矢量数据配准在一起。这时，可以尝试在view link table中，将

针对PCA粗配准问题描述（算法为参考，针对算法中的问题）

参考博客：PCL点云库——PCA粗配准_fei_12138的博客-CSDN博客 该博客的pca算法可以完成点云的粗配准，但是博主的算法在PCL1.11运行时有一些问题，有错误提示： 错误 C2664 “void pcl::visualization::PCLVisualizer::addCoordinateSystem(double,const Eigen::Affine3f &,const std::

CloudCompare学习记录（二）教程

1、对齐和配准（Alignment and Registration） （1）总则 ①  三角网（Mesh）是什么 ②严格转换矩阵（rigid tansformation matrices） （2）对齐 ①匹配包围盒中心 ②手工转换 ③选取共同点对 （3）自动配准 ①使用迭代最近点算法精配（ICP，iterative closest point） ②一种配准部分重叠点云的方法 2、距离

CVPR2021配准算法LoFTR的配置（LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers）

 1、论文下载地址： https://arxiv.org/pdf/2104.00680.pdf 2、代码下载地址： https://github.com/zju3dv/LoFTR 3、新建虚拟python环境并激活 conda create -n LoFTR python=3.7 source activate LoFTR 4、安装需要的库 pip install torch==1.6.0 einops yacs kornia opencv-pyt

【图像配准】基于粒子群改进的sift图像配准matlab源码

1 基于粒子群改进的sift图像配准 模型参考这里。 2 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ​ ​ %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ​ ​ close all; ​ clear all; ​ ​

基于拉格朗日对偶的凸全局三维配准

论文地址 文章导读 最近自己的工作有借鉴这篇文章中用到的拉格朗日对偶，然后就细读了文章的内容并且分析了对应的代码。 拉格朗日对偶属于凸优化的范畴，详细的定义和理论可以在《Convex optimization》一书中进行深入学习。本篇博客仅重点解读该文章的主要内容。 摘要 通过欧