現在、画像のスティッチングに標準の位相相関を使用しています。通常の結果が得られますが、ハードイメージでは間違った結果が得られますが、ImageJ（FIJI）のStitch 2Dプラグインは、ほとんどの場合、良好な結果をもたらします。このペーパーで説明されているプラグインで使用されるアルゴリズムhttp://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/11/1463.full.pdf しかし、私はそれを理解することはできません。「しかし、実際の画像では、F-1（Q）には、相関性の高い異なる平行移動を示すいくつかのピークが含まれています。さらに、各ピークは、フーリエ空間の周期性により、8つの異なる可能な平行移動（3D）を表します。正しいシフトを決定するため、F-1（Q）からn個の最も高い極大値（3×3×3近傍）を選択し、画像A、Bの重なり合う領域の相互相関によって8つの可能な平行移動を評価します。 2つの画像間の変換として、最も高い相関が選択されます。いずれのピークも特定の制限を超えていない場合、タイルは重複していないと見なされます。」誰かがそれを実装する方法を説明できますか？
2616 次
1 に答える
1
引用から、それは次のように見えます：
- 彼らは、位相相関を使用して、2つの画像間の重複セグメントの複数の候補（ 「F-1（Q）からn個の最も高い極大値（3×3×3近傍）を選択する」）を見つけます。
- 次に、元の画像データでいくつかのマッチングを使用します（「画像A、Bの重複領域での相互相関による」） 。
- それらの中から最適な候補を選択するには（「2つの画像間の変換として、相関が最も高いピークが選択されます。」）、
- その最良の候補が十分に一致する場合（「どのピークも特定の制限を超えていない場合、タイルは重複していないと見なされます。」）。
于 2012-02-17T09:45:34.807 に答える