基于点对匹配的印刷电路板CT图像配准方法

针对PCB CT图像在拼接时存在较多相似区域无法有效配准的问题,提出一种基于点对匹配的方法.首先根据邻近特征点生成特征点对,并简化一种快速低维的特征描述子KPB-SIFT来描述特征点对,然后通过规定点对方向和点对分类匹配降低误匹配,最后给出一种匹配点方向约束条件,并基于该条件提出一种错误匹配点抑制算法提取正确匹配点.实验结果表明,该算法在保持较低时间复杂度的同时,匹配正确率达到95.58％,能够提取较多均匀分布的正确匹配点,从而能有效地解决PCB CT图像的配准问题.     

基于最优化分块的大规模数据体绘制加速方法

GPU加速体绘制已成为体可视化领域的研究热点,然而超出显存的大规模数据无法直接载入,成为GPU应用的瓶颈。分块技术能够在保证图像质量的条件下解决该问题,但分块数据的频繁加载和访问明显降低了绘制速度。针对上述问题,通过建立最优化分块模型得到了大规模数据的最优分块,并通过构造节点编号纹理和改进距离模板设计的方法进一步提高了基于八叉树的分块体绘制算法的绘制速度。实验结果表明,该方法加速效果明显。     

一种基于稳定区域的图像特征描述子

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。