一种新的图像配准分类方法的研究

为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。     

基于互信息的复合遗传算法在医学图像配准中的应用

分析当前的医学图像配准技术及算法,选择基于体素相似性的图像配准方法,以互信息作为配准相似性测度,将混合遗传算法、自适应遗传算法和育种算法相结合,提出复合遗传算法,以提高遗传算法的鲁棒性,加速收敛过程,准确地实现多模医学图像配准,再利用此算法对无噪声图像和有噪声图像进行配准实验.实验结果证明了该算法的可行性,是一种值得推...     

高精度多视频配准算法中静态图像配准算法的选取

在之前的研究中提出了一种高精度的多视频时空配准方法,该方法将Caspi等人提出的多视频配准算法与基于静态图像的配准算法有效地进行了结合.但在结合的同时,如何选取静态图像配准算法是需要考虑的问题.本文对两类主要的静态图像配准方法进行了理论分析与实验比较,提出了在我们的多视频时空配准方法中使用基于特征的静态图像配准算法的思路.实验结果验证了本文思路的合理性.     

一种由粗到精的核医学图像配准算法

根据核医学图像的特点,提出一种基于图像轮廓并口灰度互信息的核医学图像配准算法。该算法首先基于图像的轮廓的基本特征参数确定粗配准的尺度参数、平移参数和旋转参数,再基于粗准结果利用最大互信息配准准则确定精配准的配准参数。对实际核医学图像的配准实验表明,该算法配准精度高、鲁棒性好,同时配准速度比较快、     

医学图像配准方法分类及现状

医学图像配准是医学图像融合的前提，是目前医学图像处理中的热点，具有重要的临床诊断和治疗价值。依据7个标准对医学图像配准方法进行了分类，然后从3个方面综述了目前的一些主要的医学图像配准方法，如矩和主轴法、互信息法和相关法等。由于医学图像配准是一项比较复杂和困难的课题，尽管目前已提出许多算法，但并没有一种配准方法能在各个方面都达到理想要求，因此不得不在精确度、速度、自动化程度等方面加以取舍。随着计算机技术和医学成像技术的发展，医学图像的配准技术也一定会得到快速发展。     

基于Harris特征点检测法的雷达图像与电子海图的数据融合

为解决雷达图像和电子海图显示与信息系统(ECDIS)单纯图像叠加中的问题,在分析基于图像特征的自动图像配准算法基础上,提出基于Harris特征点检测法的图像配准技术,同时对强度、色调和饱和度(HIS)颜色模型在图像融合中的应用进行了探讨,给出基于特征的小波变换融合方法.对图像融合效果的仿真结果表明,该方法获得的融合图像优于传统方法.     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.     

基于统计滤波和稀疏度优化的印花配准算法

在数码印花技术上，传统全局印花图案配准方法在精度和效率上无法满足需求，局部印花图案配准方法存在配准误差较多导致匹配误差大的问题，还存在图像变形控制点过多导致算法效率低等问题.该文提出了一种新的局部印花图案配准方法.该方法基于统计滤波优化配准算法，减少FLANN匹配点中的误差点；并在分析图像变形中冗余控制点特性的基础上，提出一种基于稀疏度的冗余优化算法降低控制点数量.实验结果表明：该方法可有效滤除配准后的误差点，优化控制点集，总体提高配准精度和算法效率.     

基于全相位频谱分析的图像配准

为了提高图像配准精度并简化算法,在研究传统频域配准方法的基础上,引入了全相位FFT谱分析,并将其推广到分析二维图像频谱．提出了基于全相位FFT谱分析的欠采样图像频域配准算法．配准实验结果表明,基于全相位频谱分析的图像配准精度高于传统频域配准方法,能基本实现空域配准精度,无噪声条件下对平移参数的估计精度高于空城方法．     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战,基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型.进一步地,提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法.通过对医学图像进行配准试验来测试其性能,提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能.     

图像拼接技术研究综述

图像拼接技术是虚拟现实和图像绘制技术的一个重要研究方向,该文对图像拼接的内涵进行了阐述,提出图像拼接在虚拟现实、提高图像的分辨率、增大光学系统的视场角、方便图像的检索、编辑、分析和理解等四大方面的应用,研究分析了图像拼接算法的流程,介绍了图像拼接的关键技术,即图像拼接预处理技术、图像配准技术和图像融合技术。结合图像拼接技术在现实生活中的应用,提出了图像拼接方法在实时图像拼接、自动图像拼接、彩色图像拼接、3D立体图像拼接等几大方面的研究新进展。     

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战，基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型．进一步地，提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法．通过对医学图像进行配准试验来测试其性能，提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能．     

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

基于像素空间相关度的微光双谱图像实时配准

针对目前不同光谱波段图像配准算法复杂、精度低和实时性差的问题,该文提出了基于像素空间相关度的双通道图像融合效果评价方法,将该指标用作实时图像配准的控制参数,在基于DM642的视频图像实时处理仿真平台上,对微光双谱图像进行了实时配准.实验结果表明:与常用的基于控制点、边缘等图像配准算法相比,该文提出的实时配准方法准确、有效,且不受图像灰度变化、噪声及不同微光成像波段成像器的光谱响应特征的影响.     

一种新的多模态图像集成配准方法

提出一种新的多模态图像集成配准方法。该算法是在对齐度和归一化互信息2种方法的基础上,引入图像边缘检测和均衡化,从而综合利用6种配准算法进行集成多模态图像配准。使用少数服从多数和基于可信度的加权2种集成准则,对红外热像仪图像和相应可见光图像进行实验分析,结果证明该集成配准方法准确性高,鲁棒性强,较之非集成配准方法具有明显的优势。     

一种利用互信息的多核并行医学图像配准算法

分析了利用互信息作为相似性测度进行医学图像配准的算法,给出了具体计算流程.针对其中互信息计算量大、耗时长的缺点,提出了一种运行于单机多核平台的快速并行配准算法.利用OpenMP(open multi-processing)构建了一个图像匹配的多核并行计算平台,并对配准程序中的互信息计算进行并行处理,最后完成配准.通过对图像匹配算法效率进行的评估实验,验证了多核并行计算技术能够提高医学图像配准的运行效率.结果表明,该方法既保证了配准精度,又能够较好解决配准速度慢的问题.     

融合梯度信息的最小生成树医学图像配准

针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中.通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性.     

基于区域特征的光学图像与SAR图像配准算法

图像配准是进行图像融合、变化检测等图像处理应用的前处理步骤,其配准效果将直接影响到后续图像处理工作的质量．针对光学图像与SAR图像成像特性差异,提出了一种基于区域特征的配准算法,通过实验结果证明了本算法的有效性．     

改进极坐标的频域图像配准算法

针对传统极坐标变换在频域配准中的问题,提出了一种基于改进极坐标的频域配准算法。先对参考图像和待配准图像分别进行傅立叶变换,将频谱信息映射至改进极坐标下。依次沿角度和极径方向投影,计算出图像间的旋转、缩放参数;再对待配准图像进行相应地旋转、缩放校正,根据幅度加权的相位差进一步得到图像间的平移量。当耗费的计算量大致相当时,与基于传统极坐标或伪极坐标变换的频域配准算法相比较,文中算法获得更高的图像配准精度。