Bei der digitalen Bildverarbeitung ist die Registrierung der Prozess, das zwei oder mehr Bilder derselben Szene zu unterschiedlichen Zeiten, aus verschiedenen Gesichtspunkten oder durch verschiedene Sensoren ausgerichtet ist. Das Ziel ist es, eine einzelne, konsistente Darstellung der Szene zu erstellen, indem die Bilder so transformiert werden, dass entsprechende Punkte in allen Bildern so genau wie möglich ausgerichtet sind.
Stellen Sie sich vor, Sie überlagern zwei Karten im gleichen Bereich - einer könnte im Vergleich zum anderen leicht verzerrt oder verschoben werden. Die Registrierung korrigiert diese Unstimmigkeiten.
Hier ist eine Aufschlüsselung der Registrierung:
* identifizieren entsprechende Punkte (Merkmalsanpassung): Dies ist ein entscheidender erster Schritt. Algorithmen suchen nach gemeinsamen Merkmalen in den Bildern (z. B. Kanten, Ecken, Sehenswürdigkeiten) und passen Sie sie über die verschiedenen Bilder hinweg an. Zu diesem Zweck werden häufig Techniken wie SIFT (skal-invariante Feature-Transformation), Surfen (beschleunigte robuste Merkmale) und ORB (orientiertes schnelles und gedrehtes Brief) verwendet.
* Transformationsschätzung: Sobald entsprechende Punkte identifiziert sind, wird eine geometrische Transformation geschätzt, die die Bilder am besten übereinstimmt. Diese Transformation kann sein:
* starre Transformation: Beinhaltet Übersetzung (Verschiebung), Rotation und möglicherweise Skalierung. Geeignet, wenn sich die Bilder nur in Position und Orientierung unterscheiden.
* affine Transformation: Fügt der starren Transformation das Scheren hinzu und bietet komplexere Verzerrungen.
* Projektive Transformation (Homographie): Griff Perspektive Verzerrungen, nützlich für Bilder, die aus signifikant unterschiedlichen Standpunkten aufgenommen wurden. Dies wird häufig zum Ausrichten von Bildern verwendet, die von Kameras mit unterschiedlichen Brennweiten oder Positionen aufgenommen wurden.
* elastische oder nicht rigide Transformation: Wird für Bilder mit signifikanter Verformung verwendet, wie solche aus medizinischer Bildgebung oder Bildern deformierbarer Objekte. Diese Transformationen sind komplexer zu schätzen.
* Bildtransformation (Warping): Schließlich wird die Transformation auf ein oder mehrere Bilder angewendet, um sie zu verziehen und mit einem Referenzbild auszurichten. Dies beinhaltet die Resampling von Pixelwerten unter Verwendung von Techniken wie Interpolation (nächster Nachbarn, bilinear, bicubic).
Bewerbungen der Bildregistrierung:
Die Bildregistrierung ist in vielen Anwendungen von entscheidender Bedeutung, darunter:
* Medizinische Bildgebung: Ausrichten von MRT-, CT- und PET -Scans, um eine bessere Diagnose- und Behandlungsplanung zu ermöglichen.
* Fernerkundung: Kombinieren Sie Bilder aus verschiedenen Satelliten oder Luftbildern, um hochauflösende Karten zu erstellen.
* Robotik: Erstellen Sie eine konsistente Sichtweise der Umgebung aus mehreren Sensoreingaben.
* Objektverfolgung: Folgende Objekte über mehrere Rahmen in einem Video hinweg.
* Erkennung ändern: Identifizierung von Unterschieden zwischen Bildern desselben Bereichs zu unterschiedlichen Zeiten (z. B. Erkennung der Entwaldung).
* Mosaierung: Erstellen eines einzelnen Panoramabilds aus mehreren überlappenden Bildern.
Zusammenfassend ist die Bildregistrierung eine grundlegende Aufgabe bei der digitalen Bildverarbeitung, die die Kombination und Analyse mehrerer Bilder ermöglicht, was zu reicheren und aufschlussreicheren Informationen führt. Die Auswahl der Registrierungsmethode hängt stark von der Art der Bilder und der Art der vorhandenen geometrischen Verzerrungen ab.
