图像配准算法源码

资 源 简 介

图像配准算法源码

详 情 说 明

图像配准是计算机视觉中一项关键技术，主要用于将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。典型的配准流程包含以下核心环节：

特征提取 - 通过SIFT、SURF等算法检测图像中的关键点，生成具有旋转和尺度不变性的特征描述符。

特征匹配 - 使用K近邻或暴力匹配法建立两幅图像特征点的对应关系，并通过RANSAC算法剔除误匹配点对。

变换估计 - 根据匹配点计算仿射变换或透视变换矩阵，描述图像间的空间映射关系。

图像重采样 - 应用变换矩阵对源图像进行插值重采样，实现像素级对齐，最终通过加权融合消除拼接缝隙。

该算法对光照变化和轻微视角差异具有鲁棒性，适用于遥感影像拼接、医学图像分析等场景。核心创新点可能在于匹配策略优化或实时性改进，注意选择特征提取算法时需权衡精度与计算效率。