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针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。 相似文献
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基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。 相似文献
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基于平移旋转不变的塔式分解和模糊梯度场的医学图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高医学图像配准的精度和速度,提出一种改进的圆周对称多分辨率分解算法,用环形带通滤波器代替高通滤波器,使各尺度的子带都具有平移和旋转不变性.不丢失信息的前提下,降低计算的冗余度.塔式分解的低频子带能量集中,用互信息进行配准;高频子带提供重要的解剖结构信息,构造基于边缘信息的模糊梯度场,并用模糊贴近度作为相似性测度,与互信息相结合.实验结果验证了新的金字塔算法的有效性,并且可以实现多模态医学图像的配准,结合模糊梯度场的配准算法提高了算法的鲁棒性,快速准确稳定地实现医学图像配准. 相似文献
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一种图像快速配准算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。 相似文献
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为了增加颅脑肿瘤的诊断信息,提出了基于NSCT(Nonsubsampled ContourletTransform)和改进的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)的颅脑CT(Computed Tomography)图像和MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像的配准方法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换,分解成高频子带和低频子带,分别提取两幅图像的低频图像作为参考图像和待配准图像,以互信息作为相似性测度,选用刚体变换模型求解空间变换参数,然后提出一种改进的人工蜂群算法来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明,该方法可以有效提高配准速度,具有较好的配准效果。 相似文献
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针对基于互信息的图像配准方法运行时间长、抗噪声差的问题,提出了一种基于新的相似性测度的图像配准算法,在分析两幅图像的联合直方图点集分布情况的基础上,定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测度.为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用遗传算法与Powell算法相结合的方法来优化参数.实验证明,相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优. 相似文献
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随着计算机的发展,数字图像处理的应用为电路板焊接质量的检测提供了新的条件。重点研究了参考图像和待检测图像的图像配准算法,采用基于灰度信息的图像配准方法,使用PV插值法直接更新联合直方图并由此计算出参考图像和浮动图像的互信息值,然后采用改进的鲍威尔算法搜索最优配准参数,最后根据配准参数进行插值从而得到配准图像。最后,在缺陷检测方面通过颜色识别寻找配准图像和参考图像的差异部分,通过直方图匹配和边缘检测滤去伪缺陷和噪声部分得到缺陷部分,最后标定缺陷位置。实验结果表明,采用本文设计方法可以实现焊接缺陷的快速并且高精度的检测,从而进一步降低人工成本,提高检测效率。 相似文献
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基于最大互信息的图像拼接优化算法 总被引:3,自引:1,他引:2
基于多分辨分析(MA)策略,提出了以图像最大互信息(MI)为匹配测度的图像拼接粒子群优化算法(OA-MI),使参数随图像的MI计算和多分辨率级数进行自适应调整,解决了灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题。实验证明,该方法能够有效地避免局部极值的影响,通过有限次寻优迭代即可找到最优配准变换,提高了图像配准的计算速度和图像拼接的质量。 相似文献
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蚁群算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准 总被引:5,自引:0,他引:5
基于互信息的配准方法具有精度高,鲁棒性强的特点,成为近年来图像配准研究的热点.但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难.该文提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法.该算法以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将蚁群算法与Powell法结合起来对三维的CT,MR图像进行了配准.实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大地提高了配准精度,达到亚像素级. 相似文献
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将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简单,配准速度快并且对光照和噪声具有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于互信息与梯度融合的多源图像匹配技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对红外和可见光探测器获取同一场景的两幅图像进行配准融合,可增强对场景图像的理解和分析.互信息由于包含两图像灰度的熵和联合熵,可用于计算两图像灰度信息的相关性,适于作为多源图像匹配的测度.互信息匹配无需对图像进行预处理,但是,作为一种统计型测度,互信息忽略了图像像素间的空间信息,易陷入局部极值而出现误匹配.为此,文章提出了一种融合梯度信息的配准方法,同时考虑了两图像间的灰度统计相关性和像元灰度的局部空间变化信息,提高了多源图像匹配的精度和鲁棒性.最后通过实际图像进行匹配试验,验证了算法的正确性和有效性. 相似文献