We present an algorithm implemented in the astroalign Python module for image registration in astronomy. Our module does not rely on WCS information and instead matches 3-point asterisms (triangles) on the images to find the most accurate linear transformation between the two. It is especially useful in the context of aligning images prior to stacking or performing difference image analysis. Astroalign can match images of different point-spread functions, seeing, and atmospheric conditions.


翻译:我们展示了在天体相比 Python 模块中用于天文学图像注册的算法。 我们的模块并不依赖 WCS 信息,而是匹配图像上的三点偏向( 三角) 以找到两者之间最准确的线性转换。 在堆叠或进行差异图像分析之前对图像进行对齐特别有用 。 天体相比可以匹配不同点分布功能、 视觉和大气条件的图像 。

0
下载
关闭预览

相关内容

图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的。 该技术在计算机视觉、医学图像处理以及材料力学等领域都具有广泛的应用。根据具体应用的不同,有的侧重于通过变换结果融合两幅图像,有的侧重于研究变换本身以获得对象的一些力学属性。
Transformer文本分类代码
专知会员服务
116+阅读 · 2020年2月3日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
CVPR 2019 | 重磅!34篇 CVPR2019 论文实现代码
AI研习社
11+阅读 · 2019年6月21日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer
大数据文摘
18+阅读 · 2019年4月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
实战 | 用Python做图像处理(三)
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
4+阅读 · 2019年8月7日
Image Captioning: Transforming Objects into Words
Arxiv
7+阅读 · 2019年6月14日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月6日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月14日
VIP会员
相关资讯
CVPR 2019 | 重磅!34篇 CVPR2019 论文实现代码
AI研习社
11+阅读 · 2019年6月21日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer
大数据文摘
18+阅读 · 2019年4月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
实战 | 用Python做图像处理(三)
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员