基于不可分小波分解的图像配准方法

张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。     

一种时间序列图像自动配准算法

提出了一种快速易行的时间序列图像自动配准算法：首先对两幅图像分别进行离散小波变换，然后对分解后的两幅低频网像计算联合直方图，最后采用改进的联合直方图区域计数方法来设计目标函数并进行配准参数优化。实验结果与对比分析表明：在基本不影响图像配准精度的情况下，算法大大加快了图像配准速度。     

基于Radon变换与功率谱结合的心脏MR图像配准算法

针对心脏磁共振(MR)序列切片图像,设计了一种基于Radon变换和功率谱结合的图像配准算法。首先采用形态学边缘检测等图像预处理技术,提取出图像的边缘特征,并将其作为后续配准的输入;而后利用Radon变换和功率谱相结合的配准方法依次求出待配准图像的缩放、旋转和平移参数,利用这3个配准参数,即可通过配准变换得到配准结果。该方法解决了单纯利用Radon变换求解旋转参数易受图像空域噪声影响的问题,提高了配准的精度,同时大大减少了计算的花费。对100幅MR序列切片图像进行配准的实验表明,该方法能够稳定准确地实现MR序列图像的配准。     

小波变换及相位相关在亚像素配准中的应用

结合小波变换理论和Fourier相位相关算法,提出了一种亚像素配准算法。通过对图像进行小波分解获得低频系数,对低频系数应用相位相关进行粗配准,追踪到原图像,在原图像上进行精确配准。实验结果表明,该算法具有精度高,速度快,抗噪性能良好等优点。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

基于互信息和随机优化的超光谱遥感图像配准

精确的谱间配准是从超光谱遥感图像中获取光谱信息的基本前提之一。而谱间配准的主要困难在于宽的成像光谱范围使波长间隔远的图像缺乏相似性, 超光谱图像本身海量的数据也限制了配准算法的复杂性。提出了一种结合互信息和随机优化技术的多分辨率配准方法。该方法采用互信息作为相似性测度, 能很好的适应超光谱图像光谱特征的变化; 二阶同步试探随机逼近(2SPSA )算法的应用, 解决了互信息的多变量优化问题; 通过一种具有平移和旋转不变性的小波分解实现算法的多分辨率形式, 能明显加快算法的收敛速度并保证搜索结果的全局最优性。实验结果表明该算法适用于配准波长范围很宽的超光谱图像, 并能达到子像素的配准精度。     

一种基于互信息和小波分解的图像配准算法

为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,论文提出了基于互信息和小波分解图像配准方法。假设实时图像和模板图像之间的变换为仿射变换,采用金字塔小波分解和边缘特征提取获得特征点,利用分层特征点方法进行配准,以互信息最大作为度量准则,在每层上利用互信息的最大值来获取变换参数,然后得到全局变换参数。仿真结果表明此方法具有很好的抗干扰性、鲁棒性和精确性。     

改进的区域互信息和小波变换的图像配准

为提高图像配准的速度和精度,对基于区域互信息配准算法进行了改进,运用了两层小波分解策略的配准方法,小波分解得到的最顶层图像采用粒子群优化全局寻优算法,利用搜索的结果作为下一层Powell寻优方法的起点,另外,对待配准图像应用形态学方法去除噪音。针对不同分解层的特点,采用不同的测度方法,得到的顶层图像采用改进后的区域互信息为相似性测度,而底层采用归一化互信息测度和相位一致性的相结合的方法,不仅提高了速度,还克服了图像间明暗对比的影响。实验结果表明,提出的配准算法对图像噪声有较高的鲁棒性,可达到亚像素精度,在配准速度上也有了很大的提高。     

基于小波变换和混合优化算法的图像配准

利用小波变换对图像进行多分辨率分解,用粒子群优化和单纯形结合的混合优化算法对最低分辨率图像进行配准,并仅用单纯形法对较高分辨率图像进行配准。粒子群优化算法全局搜索能力强,单纯形法能有效地进行局部搜索,将两种算法相结合,提高了图像配准的精度。利用小波变换性质逐步缩小搜索范围,提高了配准速度。     

基于小波分解和互信息的图像配准方法

根据小波分解和互信息测度的原理,提出一种快速的图像配准方法。首先,对原图像进行小波分解,在保证配准精度下对分解图像进行灰度压缩,以减少配准参数的计算量,并利用最大互信息准则和下降单纯形的搜索策略找到最优配准参数实现图像配准。实验结果表明,这种图像配准方法能在保证配准精度条件下,提高配准的速度。     

基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法

图像配准研究的核心问题在于提高配准的速度和精度,而图像配准的结果主要取决于特征的匹配精度。为了提高特征匹配精度,本文提出了一种基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法。该算法首先采用改进的Harris角点检测方法提取角点,得到角点位置的坐标,利用多个二维Gabor小波模板对参考图像和待配准图像进行滤波,从滤波图像中提取角点坐标处的复Gabor小波系数,并以此作为角点的特征描述,然后引入两种相似性度量因子对角点进行匹配。通过对不同图像进行大量的实验,该算法在选择合适的参数,同时采用最长公共子序列度量因子的情况下,能成功提取较多的同名点对,并且能够取得较高的匹配率。     

基于小波变换与差分变异BSO-BP算法的大坝变形预测

针对现有大坝变形预测模型的预测精度不高、BP神经网络的参数和结构很难确定且容易陷入局部极值等问题,通过引入小波变换理论把原始的大坝变形序列分解成多个子序列,然后对每个子序列使用头脑风暴优化算法(brain storm optimization,BSO)优化BP神经网络的参数和结构.同时,把差分变异思想引入BSO算法,建立一种基于小波变换和差分变异头脑风暴算法优化BP神经网络的大坝变形预测模型.实验结果表明,与其他预测模型相比,所提出的预测模型具有更高的预测精度.     

基于面积投影的图像配准方法

针对低分辨率图像之间的配准精度问题,直接影响到超分辨率图像的重建质量.通常图像之间的平移和旋转,采用基于泰勒级数展开的迭代配准算法以及频域配准算法.传统的泰勒级数展开的迭代配准算法的配准精度取决于图像的低阶逼近误差及迭代过程中图像的插值近似运动变换所造成的误差.采用泰勒级数展开的配准算法进行了改进,以面积投影变换来替代原有迭代算法中的图像插值变换,这种图像变换算法更加符合图像的成像原理,仿真结果表明,算法能够有效提高低分辨率图像间平移和旋转角度的配准精度.     

基于相容粒度空间的医学图像融合技术*

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,将医学图像融合与粒度计算相结合,从粒度的角度研究医学图像融合技术,提出基于相容粒度空间的医学图像融合算法。该算法通过将待融合源图像进行小波变换,然后对小波系数构造多层次的相容粒度,最后选择合适的层次进行粒度融合并进行小波逆变换形成最终的融合图像。实验结果表明,该算法在MRI与MRA的图像融合中是有效的。     

基于Moreau-包络的近似平滑迭代磁共振图像重建算法

针对基于压缩感知（CS）的磁共振成像（MRI）稀疏重建中存在的两个非平滑正则项问题,提出了一种基于Moreau包络的近似平滑迭代算法（PSIA）。基于CS的经典MRI稀疏重建是求解一个由最小二乘保真项、小波变换稀疏正则项和总变分（TV）正则项线性组合成的目标函数最小化问题。首先,对目标函数中的小波变换正则项作平滑近似;然后,将数据保真项与平滑近似后的小波正则项的线性组合看成一个新的可以连续求导的凸函数;最后,采用PSIA对新的优化问题进行求解。该算法不仅可以同时处理优化问题中的两个正则约束项,还避免了固定权重带来的算法鲁棒性问题。仿真得到的体模图像及真实磁共振图像的实验结果表明,所提算法与四种经典的稀疏重建算法：共轭梯度（CG）下降算法、TV1范数压缩MRI（TVCMRI）算法、部分k空间重建算法（RecPF）和快速复合分离算法（FCSA）相比,在图像信噪比、相对误差和结构相似性指数上具有更好的重建结果,且在算法复杂度上与现有最快重建算法即FCSA相当。     

一种混杂的图像配准方法

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法．首先对源图像进行小波分解，在小波金字塔最顶层的低频近似子图像上进行角点检测，通过仿射变换模型得到初始配准参数，然后将这一参数逐层进行迭代精炼，直至达到金字塔最底层，得到最终精确的配准参数．将这些不同配准方法结合起来，可以克服单独使用任一方法存在的不足,理论分析和实验结果表明，这种混杂图像配准算法精度较高．     

基于提升框架的实时视频降噪方法

针对基于离散小波变换的视频降噪方法难于实时处理的问题，提出了一种基于提升框架的可实时处理的视频降噪方法。首先，对每帧图像利用提升框架进行多级小波分解，得到尺度系数和小波系数；然后，对不同层次的小波系数采用软阈值收缩方法进行滤波；小波逆变换后，利用时间域滤波方法进一步提高降噪效果。实验结果表明，该方法具有较好的实时性和去噪效果。     

结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

对互信息配准法进行算法改进. 在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度, 不仅考虑所有体素信息, 而且有效结合像素在空间位置的相互关系. 将粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO) 算法这种全局寻优算法和 Powell 这一局部寻优算法相结合, 前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点, 优化时间大为减少. 借鉴小波变换中多分辨率的思想, 在低分辨率图像中粗略配准后, 上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果, 增加算法鲁棒性. 实验结果证明, 本文算法效果良好, 寻优过程在数分钟内完成, 能够满足诊断和科研的实时性要求.     

Fast extraction of wavelet-based features from JPEG images for joint retrieval with JPEG2000 images

In this paper, some fast feature extraction algorithms are addressed for joint retrieval of images compressed in JPEG and JPEG2000 formats. In order to avoid full decoding, three fast algorithms that convert block-based discrete cosine transform (BDCT) into wavelet transform are developed, so that wavelet-based features can be extracted from JPEG images as in JPEG2000 images. The first algorithm exploits the similarity between the BDCT and the wavelet packet transform. For the second and third algorithms, the first algorithm or an existing algorithm known as multiresolution reordering is first applied to obtain bandpass subbands at fine scales and the lowpass subband. Then for the subbands at the coarse scale, a new filter bank structure is developed to reduce the mismatch in low frequency features. Compared with the extraction based on full decoding, there is more than 72% reduction in computational complexity. Retrieval experiments also show that the three proposed algorithms can achieve higher precision and recall than the multiresolution reordering, especially around the typical range of compression ratio.