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我有两张不同大小和不同世界位置的图像，像这样

对于这两个图像，我都有imref2d信息。

我想进行比较分析，所以我需要将两个图像裁剪为相同的大小并重新采样其中一个，以便两个图像的像素对齐。

matlab中是否有任何简单/内置的方法？

我正在用 C# 在accord.net 中玩耍，并试图对齐两个图像。我是计算机视觉的新手，想知道accord.net 是否可以做到这一点，或者我是否必须自己写一些东西。

我有两张图片，每张图片我有四个点。这些点从左上角开始沿图像逆时针方向分配（TL、TR、BR、BL）

例子：

图 1

图 2

在两个图像中，图像 1 的点 1 与图像 2 的点 1 相关，其余点相同。

所以我想做的是对齐两个图像，以便两个图像之间的比例、旋转和对齐匹配，当叠加时我最终得到两个图像应该如下图所示：

到目前为止，我有这个，它适用于旋转和对齐，但不缩放图像。据我了解，RANSAC 似乎对这份工作太过分了，因为我已经在关联这些点了？另外，我希望单独输出图像以进行进一步的图像处理。

谢谢！

我有一个 3D 体积和一个 2D 图像以及两者之间的近似映射（没有倾斜的仿射变换、已知的缩放、旋转和平移近似已知并且需要拟合）。因为这个映射有错误，我想进一步将 2D 图像注册到 3D 体积。我以前没有为注册目的编写代码，但是因为我找不到任何程序或代码来解决这个问题，所以我想尝试这样做。我相信注册的标准是优化互信息。我认为这在这里也很合适，因为两个图像之间的强度不相等。所以我想我应该做一个转换函数，一个互信息函数和一个优化函数。

根据一篇文章，我确实在两年前的 mathworks线程上找到了一些 Matlab 代码。OP 报告说她设法让代码正常工作，但我不知道她是如何做到这一点的。在 matlab 的 IP 包中也有一个实现，但我没有那个包，而且似乎没有octave的等效项。SPM是一个使用 matlab 并实现了注册的程序，但不处理 2d 到 3d 的注册。在文件交换中，有一种使用互信息注册两个 2D 图像的蛮力方法。

她所做的是将多平面重建函数和相似性/误差函数传递到最小化算法中。但细节我不太明白。也许重新开始会更好：

我有两个 3D 图像，我需要使用“lsqcurvefit”注册这两个图像。我知道我可以使用“imregister”，但我想在 Matlab 中使用“lsqcurvefit”使用我自己的注册。我的图像遵循高斯分布。没有很好地记录我应该如何提供它，任何人都可以详细帮助我吗？

图像配准是使用仿射将源图像映射到目标图像的重复过程。我想使用强度基配准，并且我使用图像的所有体素。因此，我需要尽可能地适合这两个图像。

谢谢

我希望能够使用 cpselect matlab 工具（或类似工具）以 RGB 显示两个图像（运动图像和参考图像）（我只设法看到 RGB 运动图像和灰度参考图像） .

有人可以为我指出一个支持这个工具的替代方案，或者无论如何能够在 cpselect 中以 rgb 显示这两个图像吗？

提前致谢。

我想知道Identity mapping Id的像素值；它通常用于图像配准。说h是变形；然后，---对于 Id+h--- 他们称之为扭曲的图像。但是，我不知道如何将 Id 嵌入到 matlab；它的价值是什么？它是单位矩阵吗？最好的

我有两个 dicom 图像，可以使用下面的代码计算图像的均方误差。但是，与另一张图像相比，一张图像可能存在固有的变化（如果我的成像仪稍微未对齐）。有没有一种简单的方法来计算两个 numpy 数组的移位？

我尝试将数组每个方向移动几个像素并计算最小 MSQ。但是，这还不够健壮。任何帮助或建议将不胜感激！

我有一个关于 MATLAB 的等值面函数的问题。

假设我有一个表示对象 A 的蒙版（一个 bw 体积）和一个表示对象 B 的表面（顶点和面）。我们知道对象 A 和对象 B 是同一事物的不同表示。因此，我们要注册它们。

现在，配准算法返回某个变换 T，从初始猜测 T' 开始。要手动评估初始猜测，我执行以下操作：

其中初始猜测是我手动修改的仿射矩阵，直到两个表面几乎重叠。此时，注册算法来了，并完成了剩下的工作。

问题是，当我将转换应用于点云（从对象 B 生成，请参见下面的代码）时，结果没有任何意义！就好像变换矩阵是随机生成的！

我正在使用图像注册工具箱来注册两个 3D 图像。我将运动图像注册到固定图像。我使用“imregtform”来保存 tform。

例如，这是我的“tform”：

然后我使用“Imwarp”将运动图像转换为固定图像。在我的代码中，

'timg' 是源图像的传输图像。我检查了它，它工作正常，但我现在需要这个变换的控制点或位移场。换句话说，我需要知道每个体素（3d 像素）移动到哪个位置。如果我知道这一点，我可以绘制矢量场。在NiftyReg 包等可变形图像注册方法中，提供了控制点命令以方便用户使用，但我不知道如何在 Matlab 中的简单 3d 仿射中做到这一点。任何帮助将不胜感激

我正在使用 Matlab 将图像转换为目标图像。我有几何变换（tform）。

例如，这是我的“tform”：

在 Matlab2013 中，可以使用 imwarp 轻松完成：

使用 imwarp 的结果是完美的（图像中的红色肺）

我需要知道 imwarp 是如何工作的，然后我编写了自己的函数

我的功能（更多信息）的结果与 imwarp 输出不匹配（红肺没有位于正确的位置），有人可以帮助我吗？