主要观点总结
本文回顾了图像配准技术的历史和发展，从传统的基于特征的方法到深度学习方法。文章详细解释了图像配准的三个主要步骤：关键点检测和特征描述、特征匹配、图像变形。同时，也介绍了深度学习方法在图像配准中的应用，包括特征提取、单应性学习和其他方法。文章还提到了监督学习和无监督深度图像单应估计方法，以及强化学习和复杂变换在图像配准中的应用。
关键观点总结
关键观点1: 图像配准的定义和重要性
图像配准是将同一场景的不同图像转换到同一坐标系下的过程，它在医学影像、卫星图像分析以及光流等领域都有广泛应用。
关键观点2: 传统的基于特征的方法
传统的图像配准方法主要使用基于特征的方法，包括关键点检测、特征描述、特征匹配和图像变形等步骤。
关键观点3: 深度学习方法在图像配准中的应用
深度学习方法被广泛应用于图像配准，包括用于特征提取、单应性学习等。其中，监督学习和无监督深度图像单应估计方法是最常用的两种深度学习方法。
关键观点4: 其他图像配准方法
除了传统的基于特征的方法和深度学习方法，还有其他图像配准方法，如强化学习和复杂变换等。这些方法在医疗图像配准和其他领域都有广泛应用。
文章预览
作者：Emma Kamoun 机器之心编译 参与： Nurhachu Null，Geek AI 作为计算机视觉的重要研究课题，图像配准经历了从传统方法走向深度学习的重要革命。本文将回顾图像配准技术的前世今生，为读者提供一个该领域的宏观视野。 图像配准是计算机视觉领域的一个基础步骤。在本文深入探讨深度学习之前，我们先展示一下 OpenCV 中基于特征的方法。 什么是图像配准？ 图像配准就是将同一个场景的不同图像转换到同样的坐标系统中的过程。这些图像可以是不同时间拍摄的（多时间配准），可以是不同传感器拍摄的（多模配准），可以是不同视角拍摄的。这些图像之间的空间关系可能是刚体的（平移和旋转）、仿射的（例如错切），也有可能是单应性的，或者是复杂的大型形变模型。 图像配准有很广泛的应用：只要我们面对的任务需要比较相同场景的多张图
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