Abstract-Vårt mål är en automatiserad 2D-bild-par registreringsalgoritm som kan anpassa bilder tagna av ett brett utbud av naturliga och konstgjorda scener samt många medicinska bilder. Algoritmen bör hantera låg överlappning, betydande orienterings- och skalskillnader, stora ljusvariationer och fysiska förändringar i scenen. En viktig del av detta är möjligheten att automatiskt avvisa par som inte har någon överlappning eller har för många skillnader för att anpassas väl. Vi föreslår en komplett algoritm inklusive tekniker för initiering, för att uppskatta transformationsparametrar, och för att automatiskt avgöra om en uppskattning är korrekt. Nyckelpunkter extraheras och matchas mellan bilder används för att generera initial likhet omvandla uppskattningar, var och en korrekt över en liten region. Dessa första uppskattningar är rangordnade och testade individuellt i följd. Varje uppskattning förfinas med hjälp av Dual-Bootstrap ICP algoritm, drivs av matchning av flerskaliga funktioner. Ett beslutskriterium i tre delar, som kombinerar mätningar av justeringsnoggrannheten, estimatets stabilitet och överensstämmelse i begränsningarna, avgör om den förfinade omvandlingsberäkningen godtas som korrekt. Experimentella resultat på en datauppsättning av 22 utmanande bildpar visar att algoritmen effektivt anpassar 19 av de 22 paren och avvisar 99,8 procent av de avvikelser som uppstår när alla möjliga par prövas. Algoritmen överträffar väsentligen algoritmer baserade på keypoint matchning ensam.
GDBICP är en automatiserad algoritm för bildregistrering; den extraherar och matchar de viktigaste punkterna från bildparet (för detaljer, se REF ).
Registration of Challenging Image Pairs: Initialization, Estimation, and Decision
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}