图像配准与亚像素估计
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。图像配准是机器视觉中的经典问题，旨在在一般情况下对相同场景的离散图像进行亚像素精度对齐的方法。本文通过考虑与测量和量化相关的基本且理想化的一维图像配准问题，展示了在这种情况下可以进行子区间 / 亚像素推断的程度取决于所讨论函数的复杂性类型、函数与像素大小之间的关系以及可用的不同采样计数观察值的数量。
图像配准是将图像变形以与参考空间对齐的过程，以便医学从业者可以在标准化的参考框架中检查医学图像。本文介绍了图像配准的过程、定义和空间定向象征性表示。还讨论了不同类型的图像转换和医学图像配准算法。此外，还讨论了基于图谱的配准和多阶段图像配准技术。还讨论了医学图像配准分类法、数据集、评估指标和应用。最后，探讨了未来研究方向。
