为了解决该问题,可以采用使用scikit-image库实现的基于相似性度量的图像对齐方法。具体步骤如下:
- 读入需要对齐的原始BSE和CL图像;
- 使用scikit-image库中的transform包中的SimilarityTransform函数,对BSE图像进行affine变换。affine变换是指在一张图像内对图像进行局部缩放或旋转等操作,而不会改变图像内的颜色分布;
- 对已经进行了affine变换的BSE图像和原始的CL图像进行逐像素匹配;
- 将匹配后的BSE图像和CL图像叠加并保存为新的图像。
下面是一个代码示例,假设我们有两张待对齐的BSE和CL图像,分别为bse_img和cl_img:
from skimage.feature import register_translation
from skimage.transform import affine_transform, warp
from skimage.transform import SimilarityTransform
from scipy.ndimage import fourier_shift
import numpy as np
# 定义affine变换数组
affine_array = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0]])
# 使用SimilarityTransform进行affine变换
affine_tf = SimilarityTransform(scale=1, rotation=0, translation=(0, 0))
affine_tf.estimate(bse_img, cl_img)
# 对BSE图像进行affine变换
bse_transformed = warp(bse_img, affine_tf)
# 使用register_translation对经过变换的BSE图像和原始的CL图像进行逐像素匹配
shifted_image, error, diffphase = register_translation(bse_transformed, cl_img)
# 变换回BSE图像的初始位置
shift = -np.array(shift)
shifted_bse