java - 使用java和opencv对灰度图像进行图像融合给出了奇怪的结果

Question

我目前正在尝试使用 java 和 OpenCV 包装器融合放射学灰度图像。我写了一些代码来在数据库中找到相似的图像并融合它们。融合部分是我挣扎的地方。这是我挣扎的方法:

public BufferedImage registerImages(BufferedImage source, BufferedImage target) 
throws RegistrationException{

    LinkedList<DMatch> goodMatches = getGoodMatches(source, target);
    if(goodMatches.size() >= 7){
         List<KeyPoint> sourceKeypoints = sourceKeyPointsMat.toList();
        List<KeyPoint> targetKeypoints = targetKeyPointsMat.toList();

        LinkedList<Point> sourcePoints = new LinkedList<>();
        LinkedList<Point> targetPoints = new LinkedList<>();

        for(int i = 0; i < goodMatches.size(); i++) {
            sourcePoints.addLast(sourceKeypoints.get(goodMatches.get(i).queryIdx).pt);
            targetPoints.addLast(targetKeypoints.get(goodMatches.get(i).trainIdx).pt);
        }

        MatOfPoint2f sourceMatOfPoint2f = new MatOfPoint2f();
        sourceMatOfPoint2f.fromList(sourcePoints);
        MatOfPoint2f targetMatOfPoint2f = new MatOfPoint2f();
        targetMatOfPoint2f.fromList(targetPoints);

        Mat homography = Calib3d.findHomography(sourceMatOfPoint2f, targetMatOfPoint2f);            
        Mat transformationResult = new Mat(sourceImageMat.rows(), sourceImageMat.cols(), sourceImageMat.type());                
        Imgproc.warpPerspective(sourceImageMat, transformationResult, homography, transformationResult.size());

        Mat resultImage = new Mat();
        Core.add(transformationResult, targetImageMat, resultImage);

        return mat2BufferedImage(resultImage);
    }
    else{
        throw new RegistrationException();
    }
}

mat2BufferedImage() 和 getGoodMatches() 都已经过测试，似乎是有效的。 findHomography() 和 warpPerspective() 似乎有问题，因为这是我查看转换后(未融合)图像时的结果:https://i.imgur.com/8JRQwtG.png

有人知道哪里出了问题吗？提前致谢!

编辑:所以在进一步调查之后，事实证明变换矩阵具有极强的透视变换(值从 400-700)。由于图像非常相同/只有很小的差异，我不明白为什么这是 findHomography() 的结果。这种方法有替代方法吗？

Answer 1

我会使用 drawMatches()验证 goodMatches 中没有异常值。异常值可以完全搞乱计算的单应性。如果你得到异常值，那么你需要使用 findHomography() 的强大变体。