导读 在计算机视觉领域，图像配准是一项基础且重要的任务。它旨在将两幅或多幅图像对齐，使其对应点或区域精确重合。今天，我们将聚焦于一种经典...
在计算机视觉领域，图像配准是一项基础且重要的任务。它旨在将两幅或多幅图像对齐，使其对应点或区域精确重合。今天，我们将聚焦于一种经典方法——通过建立仿射变换模型来实现这一目标，并借助强大的RANSAC算法剔除异常值。✨
首先，仿射变换是一种线性变换，能够保持平行线不变，常用于处理平移、旋转和缩放等问题。通过计算源图像与目标图像之间的对应关系，我们可以构建一个精确的仿射矩阵。然而，在实际操作中，由于噪声或遮挡等因素，总会存在一些错误匹配点（即离群点）。这时，RANSAC登场了！它的核心思想是随机采样，反复迭代以找到最佳拟合模型。最终，那些与模型偏差较大的数据点会被识别为异常值并被排除在外。🔥
这项技术广泛应用于医学影像分析、无人机导航以及增强现实等领域。例如，在医疗场景中，医生可以通过图像配准技术快速对比患者前后扫描结果，从而更精准地制定治疗方案。未来，随着算法优化及硬件升级，相信图像配准将在更多场景下大放异彩！🚀