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影像註冊的奧秘：如何將不同時間拍攝的照片無縫結合？
影像註冊是將不同數據集轉換為同一坐標系的過程。這些數據可能涉及多個攝影照片、來自不同感測器的數據、不同的時間、深度或視角。影像註冊在計算機視覺、醫學影像、軍事自動目標識別以及從衛星彙編和分析圖像及數據中都可以見到其應用。
註冊過程的核心目的在於能夠比較或整合來自不同測量的方法所取得的數據。
影像註冊算法主要可以分為基於強度的算法和基於特徵的算法。前者透過比較影像的強度模式來進行註冊，而後者則是尋找影像中各特徵之間的對應關係。影像註冊的過程通常將一張影像稱為移動影像，另一張則是目標影像，移動影像需要進行空間變換以與目標影像對齊。
算法分類
影像註冊的算法根據所使用的變換模型也可以進行分類。主要有線性變換和非剛性變換兩大類。線性變換包括旋轉、縮放、平移等，它的全球性特點使其無法有效建模影像之間的局部幾何差異。而非剛性變換則允許對目標影像進行局部扭曲，以便與參考影像對齊。
非剛性變換的例子包括稀疏基函數、物理連續模型以及大變形模型等。
影像註冊的過程還涉及多種變換模型，例如通過參數化來描述這些變換。舉個例子，整幅影像的平移可用一個平移向量來描述這一過程。隨著技術的發展，許多先進的影像註冊方法基於保持結構的變變形，能夠在影像轉換過程中實現平滑變形的方式。這些變換也被應用於醫學影像，特別是在不同的成像設備間進行比較時。
影像註冊的常見方法
影像註冊的方法可以根據運算域進行分類，包括空間方法和頻域方法。空間方法通常在影像域中進行，透過強度模式或特徵進行配對。相對地，頻域方法則是在變換域內尋找註冊的參數，並且對簡單的變換如平移、旋轉和縮放特別有效。
例如，通過相位相關方法處理一對影像時，可以產生包含唯一峰值的第三張影像，其位置對應於影像間的相對平移。
影像註冊還可以根據其自動化程度進行分類，包括手動、互動、半自動及自動的註冊方法。這些不同方法的選擇視乎具體的應用需求以及所需的操作精度。
不確定性與應用
影像註冊過程中存在不確定性，這在許多變化檢測應用中尤其重要，包括醫學診斷。當數字圖像的像素代表數公里的空間距離時，一個不確定的影像註冊可能意味著解決方案與真實情況可能相差數公里。
影像註冊的應用範圍遍及遙感、計算機視覺以及醫學影像等領域，這些技術無疑為我們理解不同時間和不同視角下的影像間的关系開啟了新視野。
在醫學影像中，影像註冊可用於同一患者在不同時間點的數據比較及腫瘤監測等。它還可用於將患者數據註冊至解剖圖譜，如神經影像學中的Talairach圖譜。天文攝影中，影像對齊和堆疊技術也被廣泛運用，以提高對微弱物體的信號與雜訊比。此外，這項技術還能在實時跑步中、在嵌入式裝置（如相機、手機）上有效運行。
在未來，隨著技術的進一步發展，我們能否克服影像註冊中的不確定性，實現更精確的數據融合與分析?
