“图像配准指北” 专栏盘点（第一期，2019）

2020 年 4 月 19 日
AI

图像配准与相关^[1]是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，

涉及 自然图像/医学图像/遥感图像/点云图像/图配准 等领域。

很高兴你能点开这篇文章，请让我 @白小鱼为你介绍图像配准学习组织的相关情况。

截至2020年4月18日，

因受到 @Timmymm 的文章基于深度学习的医学图像配准综述（2020-3-16更新）启发，

从2019年6月21日开始，

我们组建了以Q群（配准萌新交流群）869211738 和微信群（配准交流群）的社群。

到今天 Q群人数已超过1030人；微信群人数已达到500人（满员），

且已邀请到包括郑国焱、范敬凡、沈定刚、周少华、应时辉、王干、孙剑、张小群、易见兵、严骏驰、杨长才（不分先后）在内的十余名领域专家入驻社群。

我们共同撰写了图像配准指北博客专栏，共35篇文章，受到1100 余人关注。

白小鱼：“图像配准指北” 专栏索引&征稿说明zhuanlan.zhihu.com

图像配准介绍

图像配准综述 @白小鱼

基于深度学习的医学图像配准综述 @Timmymm

基于深度学习和图像引导的医学图像配准 @Dongming Wei

Image Registration: From SIFT to Deep Learning 译图像配准：从SIFT到深度学习 @灰灰

点云配准综述 @木易早早

fluid(流）方法图像配准简介 @szy

（基于遥感图像/自然图像的图像配准，待补充）

图像配准知识点

单应性(Homograph)估计——从传统算法到深度学习 @白裳

（互信息、微分同胚、LDDMM等知识点，待补充）

图像配准工具技巧

图像配准论文速递

图像配准会议通知

2019暑期图像配准相关研讨会

图像配准比赛活动

MICCAI 2020图像配准比赛Learn2Reg介绍 @JunMa

图像配准论文阅读笔记

深度学习在医学图像分析领域的综述

2019医学图像配准中的深度学习综述论文解读 @莫云非

我们组建了Awesome-Image-Registration-Organization组织^[2]，

我们共同撰写了图像配准领域 wiki^[3]^[4] ：

图像配准wiki ， 点云配准wiki 和 2D/3D自然图像配准

2019年11月5日发起号召

白小鱼：【活动】图像配准领域wiki计划zhuanlan.zhihu.com

2019年11月6日

次日我们组织起 8人学术志愿组，开始紧张的整理工作。

统筹归纳： @白小鱼 @努力嗑盐的芳芳芳

自然图像+点云配准：@yh

医学图像： @Timmymm @多多 @莫云非

遥感图像： @winmler

点云配准： @木易早早

根据成员情况，按照四大图像配准领域：

自然图像/医学图像/遥感图像/点云图像，进行资料收集。

通过参考awesome系列^[5]，以及使用 anomaly-detection-resources @微调仓库为模板

按照五个条目

书籍+文献
课程+博客+视频
数据集
开源工具
学术会议+期刊

进行相关资料收集和整理。

2019年11月13日

截至2019年11月13日，我们已经收集并汇总了相关领域的信息，

并将除参考文献外的大部分内容整理到对应仓库。

永久仓库：Awesome-Image-Registration-Organization/awesome-image-registration

2020年4月18日

截至2020年4月18日，经过多次修改，

我们已经收集并汇总了相关领域的信息共计六大类，20多小类，200余条目的 wiki，

可作为图像配准领域研究者的优质入门参考资料，也获得了正好100个 star。

被热心计算机视觉领域的 @Amusi 发现并报导。

下一阶段，

我们将重新整理图像配准相关数据集的内容，让 wiki 更丰满。

再下一阶段，

我们将以图像配准学习组织的身份，邀请领域相关老师对 wiki 内容进行审阅和增补。

我们的学习和创作工作还在继续，接下来将在本篇文章放我们接下来的计划。

参考

^图像配准综述 //zhuanlan.zhihu.com/p/80985475
^Awesome-Image-Registration-Organization //github.com/Awesome-Image-Registration-Organization/
^【活动】图像配准领域wiki计划 //zhuanlan.zhihu.com/p/91615275
^//github.com/Awesome-Image-Registration-Organization/awesome-image-registration
^awesome-computer-vision //github.com/jbhuang0604/awesome-computer-vision