Ich versuche also, mit einem Mikroskop aufgenommene Bilder eines Mikrochips zu stitchen, aber es ist sehr schwierig, alle Merkmale auszurichten. Ich habe bereits eine Überlappung von 50% zwischen zwei benachbarten Bildern, aber selbst damit passt es nicht immer gut.
Ich verwende SURF mit OpenCV, um die Schlüsselpunkte zu extrahieren und die homographische Matrix zu finden. Aber es ist alles andere als ein akzeptables Ergebnis.
Mein Ziel ist es, 2x2 Bilder perfekt zu stitchen, so kann ich diesen Vorgang rekursiv wiederholen, bis ich das endgültige Bild habe.
Haben Sie Vorschläge? Ein netter Algorithmus, um dieses Problem anzugehen. Oder vielleicht eine Möglichkeit, die Bilder zu transformieren, um bessere Schlüsselpunkte daraus zu extrahieren. Spielen Sie mit der Schwelle (eine kleinere, um mehr oder mehr Schlüsselpunkte zu bekommen?).
Im Moment ist mein Ansatz, zuerst zwei 2x1 Bilder zu stechen und dann diese beiden zusammen zu nähen. Es ist in der Nähe von dem, was wir wollen, aber immer noch nicht akzeptabel. Außerdem könnte das Problem darin bestehen, dass das Bild früher die "Quelle" war (während das zweite Bild transformiert wird, wobei die Matrix dieses überlappt), möglicherweise nicht ein wenig falsch ausgerichtet ist oder ein kleiner Winkel auf dem Bild das gesamte Ergebnis beeinflusst .
Jede Hilfe oder Anregung wird geschätzt. Speziell jede Lösung, die OpenCV und SURF verwenden würde (auch wenn ich nicht völlig gegen andere Bibliotheken bin ... es ist nur so, dass das meiste des Projekts damit entwickelt wurde).
Danke!
Ich habe TurboReg während der Bildregistrierungsentwicklung als hilfreiches Vergleichswerkzeug verwendet. Es ist ein kostenloses ImageJ -Plugin und hat viele verschiedene Anpassungstypen.
Haben Sie sich die neuen OpenCV-Stichproben angesehen: stitching.cpp und stitching_detailed.cpp ?
BEARBEITEN: Ich habe vergessen, dass dies OpenCV war, weil ich den Trunk zu Hause benutze :) Um Zugang zu diesen neuen Samples zu bekommen, müssen Sie den OpenCV Trunk von SVN auschecken so:
%Vor% Leider müssen Sie es neu kompilieren, aber Sie sollten in der Lage sein, den neuen Stitching-Code zu verwenden :) Wenn Sie OpenCV noch nicht aus der Quelle erstellt haben, hier ist ein gutes kleines Tutorial, das Ihnen den Einstieg erleichtert. Ich werde erwähnen, dass OpenCV viel mehr Optionen hat, die aktiviert / deaktiviert werden können, als in der Anleitung erwähnt werden, deshalb sollten Sie cmake-gui verwenden, um sich alle Optionen anzusehen. Sie können apt-get es mit diesem Befehl erhalten:
Wenn Sie sich mehr für Qualität interessieren und langsamere Leistung nicht stören; Sie können die Lucas-Kanade-Methode für die Bildregistrierung verwenden. Hier ist eine Vorlesung und hier ist ein Papier zu dem Thema, das für Sie hilfreich sein könnte.
Das Fidschi-Stepping-Plugin behandelt diese Situation der Ausrichtungsfehlerausbreitung mit 2D-Mosaikbildung. Wir verwenden es im täglichen Gebrauch für mikroskopische Nähte, und ich muss sagen, es ist perfekt.
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