image registration

Image registration（图像配准）是一种将不同图像或同一图像的不同部分进行对齐和匹配的技术。通过图像配准，我们可以将多个图像或图像的不同视角或时间点的图像进行叠加，以便进行比较、分析和融合。图像配准在许多领域中都有广泛的应用，包括医学影像、遥感图像、计算机视觉和机器人导航等。

根据引用中的"图像配准综述"，图像配准的目标是找到不同图像之间的几何变换关系，以使它们在空间上对齐。这种变换可以包括平移、旋转、尺度变换和弯曲变换等。图像配准的主要挑战在于克服图像之间的形变、旋转和尺度差异等。

引用中的"Image Registration Techniques A Survey"提供了对图像配准技术的详细调查。它介绍了许多常用的图像配准方法，包括基于特征的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。这些方法使用不同的算法和数学模型来实现图像配准的目标。

另外，引用中的"Deep Learning in Medical Image Registration: A Survey"探讨了在医学影像配准中应用深度学习的最新研究。深度学习技术通过神经网络的训练和学习能够实现高精度的图像配准，使得医学影像的分析和诊断更加准确和可靠。

总而言之，图像配准是一种将不同图像进行对齐和匹配的技术，它在各个领域都有重要的应用。不同的图像配准方法和技术可以根据具体的需求选择和应用，包括基于特征、区域和深度学习的方法。图像配准的发展为我们提供了更多的工具和技术来分析和理解图像数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [图像配准综述](https://blog.csdn.net/weixin_43156127/article/details/121215408)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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