图像配准、合成图像构建答案

【问题标题】：Image registration, construction of Composite Image图像配准、合成图像构建
【发布时间】：2014-03-04 17:29:38
【问题描述】：

我正在研究图像配准算法。我有 reference image(I1) 和 sensed image(I2)。图像是 numpy 数组。

我实现了一个 fft 算法，它采用 I1 和 I2 并返回一个新图像（I3），它是在 I2 处应用的结果使参考图像和感知图像之间的匹配成为可能的转换。

此外，这个 fft 算法返回我用来在 I3 中转换 I2 的转换参数。更具体地说，还有 I3，算法返回：比例因子、旋转角度和平移向量。

如何在 I1 和 I3 之间生成新的合成图像？任何 python 库中是否有任何函数可以实现这一点？

我想要做的是类似于链接的图像(http://i.stack.imgur.com/Yv0ls.png)。拥有参考图像，通过变换感知与参考图像匹配，在它们之间创建合成图像（图像底部的图片）。就我而言，我只有两张图片。

【问题讨论】：

你所说的“联合”是什么意思？另外，您确定在问题陈述中正确指定了所有 I1、I2 和 I3 吗？（例如，你为什么在 I2 申请，需要 I1 到 I2 的转换？）
你说得对，我写问题的时候弄错了。当我说联合时，我想参考图像之间的对齐方式。我想创建图像作为参考图像和感测图像之间的配准结果。我认为更好的方式来表达我想要做的事情是图像合成或马赛克：参考图像（I1）和感知图像转换（I3）。

【解决方案1】：

使用skimage.transform.AffineTransform 表示转换。使用skimage.transform.warp 将它们应用于单个图像。虽然您可以实现自己的混合算法，但我推荐 Enblend (http://enblend.sf.net)。这是一个注册两个图像的小演示：

【讨论】：

感谢您的回答。在我的例子中，我已经计算了平移向量（假设是 [x,y]）和旋转角度（t）。然后我用这个参数转换感应到的图像，并准备好与参考图像重叠。我怎么能用 scikit 做到这一点？
这是一个展示如何创建全景图的笔记本。它也涵盖了您的用例：nbviewer.ipython.org/github/scikit-image/scikit-image-demos/…