我得到两张显示完全相同内容的图像:二维高斯形 Blob 。我将这两个 16 位 png 文件称为“left.png”和“right.png”。但由于它们是通过略有不同的光学设置获得的，因此相应的点(物理上相同)出现在略有不同的位置。这意味着右侧会以非线性方式轻微拉伸(stretch)、扭曲或如此。因此我想从左到右进行转换。
因此对于左侧的每个像素及其 x 和 y 坐标，我想要一个函数为我提供指向右侧相应像素的位移矢量的分量。
在以前的方法中，我尝试获取相应点的位置以获得相对距离 deltaX 和 deltaY。然后我将这些距离拟合到 T(x,y) 的二阶泰勒展开，得到左侧每个像素 (x,y) 的位移矢量的 x 和 y 分量，指向相应的像素(x',y') 在右边。
为了获得更一般的结果，我想使用归一化互相关。为此，我将左侧的每个像素值与右侧的相应像素值相乘，然后对这些乘积求和。我正在寻找的转换应该连接将使总和最大化的像素。所以当总和最大化时，我知道我乘以了相应的像素。
我真的尝试了很多，但没有成功。我的问题是你们中是否有人有过类似的想法或曾经做过类似的事情。
import numpy as np
import Image
left = np.array(Image.open('left.png'))
right = np.array(Image.open('right.png'))
# for normalization (http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation#Normalized_cross-correlation)
left = (left - left.mean()) / left.std()
right = (right - right.mean()) / right.std()
如果我能把这个问题说得更清楚，请告诉我。我仍然需要检查如何使用 latex 发布问题。
非常感谢您的输入。
[左.png] http://i.stack.imgur.com/oSTER.png [右.png] http://i.stack.imgur.com/Njahj.png
我担心，在大多数情况下，16 位图像显示只是黑色(至少在我使用的系统上):( 但当然那里有数据。
我试着澄清我的问题。我正在寻找一个带有位移矢量的矢量场，从 left.png 中的每个像素指向 right.png 中的相应像素。我的问题是，我不确定自己的约束条件。
其中向量 r(分量 x 和 y)指向 left.png 中的一个像素，向量 r-prime(分量 x-prime 和 y-prime)指向 right.png 中的相应像素。对于每个 r 都有一个位移矢量。
我之前所做的是，我手动找到矢量场 d 的分量并将它们拟合到二次多项式:
所以我装了:
和
这对你来说有意义吗？是否有可能获得所有具有互相关性的 delta-x(x,y) 和 delta-y(x,y)？如果相应的像素通过位移矢量链接在一起，则互相关应该最大化，对吗？
所以我想到的算法如下:
关于变形:可以先沿 x 和 y 方向移动以最大化互相关，然后在第二步中拉伸(stretch)或压缩 x 和 y 相关的，并在第三步中变形二次 x 和 y -依赖并重复此过程迭代？我真的很难用整数坐标来做这件事。你认为我必须对图片进行插值以获得连续分布吗？我得再考虑一下:(感谢大家的参与:)
最佳答案
OpenCV(以及 python Opencv 绑定(bind))有一个实现 StarDetector 的 this algorithm 类。
作为替代方案，您可以查看 OpenCV SIFT 类，它代表尺度不变特征变换。
更新
关于您的评论，我知道“正确的”转换将最大化图像之间的互相关，但我不明白您如何选择要最大化的转换集。也许如果您知道三个匹配点的坐标(通过一些启发式方法或手动选择它们)，并且如果您期望亲和性，则可以使用类似 cv2.getAffineTransform 的东西为您的最大化过程提供良好的初始转换。从那里你可以使用小的附加转换来获得一个最大化的集合。但在我看来，这种方法就像是重新发明了一些 SIFT 可以处理的东西。
要实际转换您的测试图像，您可以使用 cv2.warpAffine ，它也可以处理边界值(例如用 0 填充)。要计算互相关，您可以使用 scipy.signal.correlate2d 。
更新
您最近的更新确实为我阐明了一些要点。但我认为位移矢量场不是最自然的东西，这也是误解的来源。我想的更多是沿着全局变换T的思路，它应用于左图的任何点(x,y)，给出(x',y')=T(x,y)右侧，但 T 对于每个像素具有相同的解析形式。例如，这可能是位移、旋转、缩放的组合，也可能是某种透视变换。我不能说希望找到这样的变换是否现实，这取决于你的设置，但如果场景在物理上是相同的，我会说期待一些仿射变换是合理的。这就是我建议 cv2.getAffineTransform 的原因。从这样的 T 计算位移矢量场当然是微不足道的，因为这只是 T(x,y)-(x,y)。
最大的优势是您的变换只有很少的自由度，而不是我认为在位移矢量场中有 2N 个自由度，其中 N 是亮点的数量。
如果它确实是一个仿射变换，我会建议一些这样的算法:
更新
cv2.getAffineTransform 似乎需要一个笨拙的输入数据类型“float32”。假设源坐标是 (sxi,syi)，目标坐标是 (dxi,dyi)，i=0,1,2，那么你需要的是
src = np.array( ((sx0,sy0),(sx1,sy1),(sx2,sy2)), dtype='float32' )
dst = np.array( ((dx0,dy0),(dx1,dy1),(dx2,dy2)), dtype='float32' )
result = cv2.getAffineTransform(src,dst)
关于python - 使用 python 和互相关进行图像配准，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9225429/
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