image-processing - 图像处理 - 将一张图像的曲线匹配到另一张图像

Question

我正在做类似于这个问题的事情： 将曲线图案匹配到图像的边缘

基本上，我在两幅图像中有相同的曲线，但两者之间有一些仿射变换。这是两个图像的示例：

图片1

图片2

所以为了得到Image2，你可以对Image1应用一些平移、旋转、缩放等。

有谁知道如何解决这个转换？

相位相关不起作用，因为它不仅仅是平移。光流不起作用，因为没有足够的细节来解决平移、旋转、缩放（它几乎是一个二进制图像）。我不确定霍夫变换是否会给我很好的数据。

Answer 1

我认为某种关键点匹配算法，如 sift 或 surf 也适用于这类数据。基本思想是在每个图像中找到有限数量的“有趣”关键点，然后成对匹配这些关键点。

这是使用在线 ASIFT 演示对您的图像进行快速测试： http ://demo.ipol.im/demo/my_affine_sift/result?key=BF9F4E4E006AB5168497709836C39C74#

它可能更适合普通灰度图像，但它似乎适用于这些数据。看起来这些线连接了两条曲线周围大致相同的点；将所有这些对插入 OpenCv 中的FindHomography函数之类的东西中，小的差异应该会自行消除，并且您会得到两个图像之间的仿射变换矩阵。

对于您的特定数据，您可能会想出更好的关键点描述符；也许可以检测线端、线交叉点和尖角。

或者这个怎​​么样：这是一个多一点的工作，但如果你可以将你的路径矢量化为贝塞尔或 b 样条，你可以从样条描述符中获得一些自然的关键点。
我不知道任何矢量化库，但Inkscape有一个基本实现，您可以使用它来测试该方法。根据 FindHomography，一旦您拥有一小组描述符而不是大型 2d 位图，您只需在两个图像之间匹配这些描述符。

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回复评论：

兴趣点只是具有某些属性的小区域。所以这些区域的中心可能是黑色或白色；该算法并不专门寻找白色像素或曲线等大尺寸形状。重要的是这些线连接了两条曲线上大致相同的点，至少乍一看是这样。