Теперь я использую стандартную фазовую корреляцию для сшивания изображений. Он дает нормальные результаты, но на жестких изображениях он дает неправильный результат, но в большинстве случаев хороший результат в Stitch 2D-плагине ImageJ (FIJI). Алгоритм, используемый в плагине, описанном в этой статье http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/11/1463.full.pdf Но я не могу этого понять. «В реальных изображениях, однако, F-1 (Q) содержит несколько пиков, обозначающих разные переводы с высокой корреляцией. Кроме того, каждый пик описывает восемь возможных возможных переводов (в 3D) из-за периодичности пространства Фурье . определить правильный сдвиг, мы выбираем n наивысших локальных максимумов (3 × 3 × 3 окрестности) из F-1 (Q) и оцениваем их восемь возможных сдвигов посредством взаимной корреляции на перекрывающейся области изображений A , B. Пик с самой высокой корреляцией выбирается как перевод между двумя изображениями. Если ни один из пиков выше определенного предела, предполагается, что плитки не перекрываются ». может кто-нибудь объяснить, как его реализовать?фазовая корреляция 2D (строчка 2D в изображенииJ) для сшивания изображений
ответ
С цитатой это выглядит, как если бы:
- Они используют фазовую correllation найти несколько кандидатов («мы выбираем п высоких локальных максимумов (3 × 3 × 3 окрестностей) от F-1 (Q)») для перекрытия сегмента между двумя изображениями
- И затем они используют некоторое совпадение в данных исходного изображения („посредством кросс-корреляции на области перекрытия изображений A, B“.)
- Чтобы выбрать лучшего кандидата от него («Пик с самой высокой корреляцией выбирается как перевод между двумя изображениями».),
- Если этот лучший кандидат подходит достаточно хорошо («Если ни один из пиков не находится выше определенного предела, предполагается, что плитки неперекрывающиеся ".).
да, я понимаю это на уровне, который вы объясняете, но я не понимаю пункт 2) метод «некоторых совпадений». Кажется, они находят N лучших пиков, но что делать дальше? – mrgloom
Под соглашением я имею в виду, что для каждого пика, найденного на шаге 1, затем сравнивают соответствующие области перекрытия в изображениях A и B и определяют, насколько подобны эти две области (как они должны быть, если они перекрываются), они используют взаимную корреляцию для этого (https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation). Это дает им еще один номер для каждого пика (коэффициент взаимной корреляции), который выше, если перекрывающиеся фигуры на изображениях А и В более схожи. На шаге 3 они выбирают самый высокий из этих чисел (т. Е. Большинство подобных перекрывающихся областей). –
Другими именами для сопоставления являются «сравнение изображений» и «сопоставление шаблонов». Некоторые методы (кроме взаимной корреляции) обсуждаются здесь: http://stackoverflow.com/questions/843972/image-comparison-fast-algorithm –
Если вы используете двухмерную фазовую корреляцию, я предлагаю вам ознакомиться с вводными материалами или оригинальными документами. Проверка 8 лучших пиков (для 3-D) с кросс-корреляцией - пустая трата времени. – koan
Кажется, что алгоритм axplained в «Kuglin, C.D. and Hines, D.C. (1975) Метод выравнивания фазового корреляционного изображения. В материалах IEEE, Международная конференция по кибернетике и обществу, с. 163-165." но я не могу найти эту статью. – mrgloom
Вот еще одна важная статья Грэма Томаса, http://www.bbc.co.uk/rd/publications/rdreport_1987_11.shtml Я думаю, вы найдете, что она учит всему, что вам нужно. – koan