كيف نطابق صورتين مع بعضهما ✛ ✎

الأصل: "Image Registration Techniques: A Survey"

arXiv:1712.07540 · 2017-11-28 · arXiv non-exclusive · تحليل مستقل · 1 دقيقة

مطابقة الصور هي كإيجاد لغة مشتركة بين صورتين لنفس المكان التُقطتا بطريقتين مختلفتين.

صورتان لنفس المكان: إحداهما التُقطت صباحًا بطائرة مسيّرة، والأخرى مساءً بقمر صناعي. في الأولى ظلال الأشجار، وفي الثانية انعكاسات الضوء على الماء. الأمر أشبه بروايتين لحدث واحد بلغتين مختلفتين. ومطابقة الصور هي بمثابة مترجم يجد لغة مشتركة بين هاتين اللقطتين.

يبحث المترجم عن نقاط مرجعية: زوايا المباني، وانحناءات الأنهار. ثم يطابق بينها، ويقدّر كيف يمكن إزاحة إحدى الصورتين أو تدويرها لتطابق الأخرى، ويطبّق هذا التحويل. بالنسبة للصور من نفس النوع، يُستخدم معامل الارتباط (وهو مقياس لتشابه السطوع)، أما بالنسبة للأنواع المختلفة، فيُستخدم المعلومات المتبادلة (وهو مقياس للارتباط الإحصائي).

في السابق، لم تكن هناك خريطة موحّدة للطرق. الآن ظهر تصنيف يعتمد على عشرة معايير، وهو بمثابة قاموس يحدد أفضل مترجم لكل زوج من اللغات.

لا يوجد مترجم شامل. بالنسبة للإزاحات البسيطة، تُستخدم العلامات، أما بالنسبة للتشوهات المعقدة، فتُستخدم الشبكات العصبية والخوارزميات التطورية. لكن عندما تغطي السحب الصورة، تُفقد النقاط المرجعية، وتبقى المشكلة مفتوحة.

الرسم كاملاً →

لمحاذاة صور الرنين المغناطيسي MRI والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني PET للدماغ، غالبًا ما تُستخدم المعلومات المتبادلة: فهي تجد الأنماط المشتركة في السطوع، حتى لو كانت إحدى الصور تُظهر التشريح والأخرى تُظهر النشاط الأيضي.

\begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} t_1 \\ t_2 \end{bmatrix}

تُحصل على الإحداثيات الجديدة للنقطة بإزاحة القديمة بمتجه الإزاحة (t1, t2).

\begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \cos\theta & -\sin\theta \\ \sin\theta & \cos\theta \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}

تُحصل على الإحداثيات الجديدة للنقطة بتدوير القديمة بزاوية θ حول نقطة الأصل.

\begin{bmatrix} y_1 \\ y_2 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} s_1 & 0 \\ 0 & s_2 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \end{bmatrix}

تُحصل على الإحداثيات الجديدة للنقطة بضرب القديمة في معاملي القياس s1 وs2.

العلماء

David Deutsch Erwin Schrödinger John Stewart Bell Louis de Broglie Lov Grover Paul Benioff

المفاهيم

تصنيف الصور تصوير زمن حقيقي إعادة بناء ثلاثية الأبعاد معالجة الصور الرقمية (Digital Image Processing, DIP) كاميرا تصوير ببكسل واحد هولوغرافيا تصوير الأقمار الصناعية التصنيف تمييز الأنماط معدل الإطارات كاميرا الأشعة تحت الحمراء تصوير فلكي تاريخي بكسل تقنية تسجيل الأعصاب معيار مرجعي الفحص المجهري الضوئي التعرف على الكلام مسح الإطار

أنا المؤلف

كيف نطابق صورتين مع بعضهما ✛ ✎