Piense en ello como una superposición de dos mapas de la misma área:uno podría estar ligeramente sesgado o cambiado en comparación con el otro. El registro corrige para estas discrepancias.
Aquí hay un desglose de lo que implica el registro:
* Identificar los puntos correspondientes (coincidencia de características): Este es un primer paso crucial. Los algoritmos buscan características comunes en las imágenes (por ejemplo, bordes, esquinas, puntos de referencia) y las coinciden con las diferentes imágenes. Las técnicas como SIFT (transformación de características invariantes de escala), surf (características robustas aceleradas) y Orb (orientado rápido y breve rotado) se usan comúnmente para este propósito.
* Estimación de transformación: Una vez que se identifican los puntos correspondientes, se estima que una transformación geométrica alinea mejor las imágenes. Esta transformación puede ser:
* Transformación rígida: Implica traducción (cambio), rotación y posiblemente escalado. Adecuado cuando las imágenes solo difieren en posición y orientación.
* Transformación afina: Agrega cizallamiento a la transformación rígida, acomodando distorsiones más complejas.
* Transformación proyectiva (homografía): Maneja distorsiones de perspectiva, útiles para imágenes tomadas desde puntos de vista significativamente diferentes. Esto a menudo se usa para alinear imágenes tomadas por cámaras con diferentes distancias o posiciones focales.
* Transformación elástica o no rígida: Utilizado para imágenes con deformación significativa, como las de imágenes médicas o imágenes de objetos deformables. Estas transformaciones son más complejas de estimar.
* Transformación de imágenes (deformación): Finalmente, la transformación se aplica a una o más imágenes para deformarlas y alinearlas con una imagen de referencia. Esto implica volver a muestrear valores de píxeles utilizando técnicas como la interpolación (vecino más cercano, bilineal, bicubic).
Aplicaciones de registro de imágenes:
El registro de la imagen es crucial en muchas aplicaciones, que incluyen:
* Imágenes médicas: Alineando escaneos de resonancia magnética, TC y PET para permitir un mejor diagnóstico y planificación del tratamiento.
* Tensado remoto: Combinando imágenes de diferentes satélites o fotografías aéreas para crear mapas de alta resolución.
* Robótica: Creación de una vista consistente del entorno a partir de múltiples entradas de sensores.
* Seguimiento de objetos: Siguiendo objetos en múltiples marcos en un video.
* Detección de cambio: Identificar diferencias entre las imágenes de la misma área tomadas en diferentes momentos (por ejemplo, detectar la deforestación).
* Mosaing: Creando una sola imagen panorámica a partir de múltiples imágenes superpuestas.
En resumen, el registro de imágenes es una tarea fundamental en el procesamiento de imágenes digitales que permite la combinación y análisis de múltiples imágenes, lo que lleva a información más rica y perspicaz. La elección del método de registro depende en gran medida de la naturaleza de las imágenes y el tipo de distorsiones geométricas presentes.