0 名词解释
尺度：
仿射变换：
1 拼接的分类
基于强度和相关性的拼接，例：手骨头。精度高，但是对于图像缩放，噪声，光照变化等无能为力。
基于特征的拼接，点线面特征。
基于特征拼接pipeline
方法：
- ORB(oriented FAST 做特征检测，Rotated BRIEF 做特征描述)，优点 ：速度快。旋转不变性，对噪声鲁棒。缺点：没有尺度不变性，
- SIFT(高斯金字塔和DOG做特征检测求极值，梯度振幅组成的向量做特征描述)，时间最慢。
- SURF
- Harris corner
- PCA-SIFT
- FAST (Features from Accelerated Segment Test)
- 单应矩阵
特征：
- 边缘
- 点
- 角
- 线
- 其他形状
预处理
DICOM -> jpg
1 特征检测
2 特征描述
特征匹配
KNN算法，hamming 距离，
计算单应矩阵
RANSAC(Random Sample Consensus)方法，随机样本一致性，
four feature pairs.
图像融合（拼接）
加权平均方法，消除缝隙
效果评估
MSE（mean square error）: 均方误差，越小越好
PSNRPSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比:越大越好
可以尝试的工作
Our proposed method tends to be extended for 3D image
stitching, 2D images stitching with moving objects and using
hybrid of feature based with direct based approaches to get better
results as a future work.
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INSPIRATION DAY