基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

新的Cauchy-Schwarz距离函数与多模态医学图像配准

信息论测度,特别是Shannon互信息是多模态图像配准的一种重要方法,但除了互信息之外,仍然存在其它的函数来实现这一任务。对互信息、Kullback-Leibler距离和Shannon不等式之间相互关系作了分析,根据这些关系和不等式理论,提出了新的Cauchy-Schwarz距离,并将这一距离测度用于多模态医学图像的配准处理。从计算速度、噪声容忍性、测度函数图形的特点和图像窗口大小影响等几个方面,通过MR和PET医学图像的实验分析,对新的Cauchy-Schwarz距离测度和典型的Shannon信息论测度进行了分析比较。实验结果表明,新的Cauchy-Schwarz距离测度函数同样可以用于多模态图像配准,而且有着更强的噪声容忍性和更为节省的计算量。     

利用统计特性进行医学图像配准效果定量评价

研究图像配准算法的客观效果评价。提出利用图像的统计特性,即均方根误差和交叉熵作为医学图像配准效果的定量评价指标,并以基于轮廓提取的图像配准算法和基于最大互信息的图像配准算法为例,就同一目标的两幅不同图像进行配准融合,对某一算法的配准效果、两种算法间的配准效果比较进行了初步的分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性法是一种客观和实用的对图像配准效果进行分析及评价的方法。     

一种结合梯度方向互信息和多分辨混合优化的多模图像配准方法

针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell局部优化算法动态结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供有效的初始点以抑制局部极值,同时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,增加算法鲁棒性并减少优化时间.多幅红外与可见光图像配准实验结果证明,提出的算法具有配准精度高和鲁棒性强等特点.     

基于均值距离测度的医学图像配准

针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值、速度慢的缺点,提出了基于均值不等式的均值距离测度.首先根据均值不等式推导出5种均值距离测度：方根-算术均值距离(SAM)、方根-几何均值距离(SGM)、方根-调和均值距离(SHM)、算术-几何均值距离(AGM)、算术-调和均值距离(AHM).然后通过人体脑部CT/MR和MR-T1/PD图像的刚体配准实验,从函数曲线、配准精度、计算时间和收敛性能方面,对互信息与5种均值距离信息测度进行了比较与分析.实验结果表明,在不损失配准精度的前提下,AHM和SAM测度可以获得更快的配准速度,对噪声有很强的鲁棒性.     

一种从粗到精的红外和可见光卫星图像配准方法

气象卫星所携带的多种传感器可以获得可见光、红外、多光谱等多模态的卫星图像,目前处理这些多模态图像的一个重要手段是数据融合分析方法,而获取不同模态图像空间对应关系的图像配准是数据融合分析的前提和基础。针对多模态气象卫星图像的配准问题,重点研究红外图像和可见光图像的配准问题,并根据红外图像和可见光图像的特点,提出了一种由粗到精的两阶段配准方法。在粗配准阶段,将Fourier-Mellin变换应用于红外和可见光图像的边缘图像上,并通过变换图像在频域的关系实现了图像配准仿射变换参数的快速计算;在精配准阶段,基于图像的Harris算子检测红外图像和可见光图像的特征点,并通过特征点局部区域的互相关函数实现特征点的匹配,最终通过匹配特征点求得精确配准的变换参数。文章提出的由粗到精的图像配准方法,有效结合了Fourier-Mellin变换对边缘图像配准的高效性和Harris算子图像配准的准确性,是红外和可见光图像配准的一种新方法。利用FY-2D气象卫星获取的红外和可见光图像进行了配准实验,实验结果表明所提出的方法具有良好的鲁棒性和较高的配准精度。     

基于小波变换和混合遗传算法的医学图像配准

为了解决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,使参数随图像的NMI计算和多分辨率级数进行自适应调整,采用基于小波变换多分辨率策略,形成多尺度匹配模型,并将粒子群算法(PSO)作为添加算子,提出了以图像归一化互信息(NMI)作为相似性测度的混合遗传算法,对CT与MRI图像进行了配准。实验结果表明,该方法能够解决遗传算法早熟收敛问题,有效地克服信息函数的局部极值,实现图像的自动配准,具有匹配精确、鲁棒性好及效率高等优点。     

一种改进的遗传算法与最大互信息图像配准方法

针对最大互信息图像配准的不足,将遗传算法和最大互信息相结合提出了一种改进的PV插值方法,用二阶B样条函数取代传统PV插值法的核函数,将某点对联合直方图的影响从4个邻域点扩展到9个。在优化互信息函数的时候采用了改进的遗传算法,自适应的调整进化过程中的交叉概率和变异概率,并采用精英选择策略有效保留适应度高的个体。实验结果表明,改进方法配准的最大互信息值为1.1005,高于改进前的标准方法,改进方法的配准后拼接的图像不存在重影,而且重叠部分的图像细节比改进前的标准方法清晰。改进的PV插值方法有效抑制了函数曲线中的局部极值现象,配准结果具有很高的精确性。此外,用实数进行编码提高了配准速度。     

基于最优Atlas多模态图像的非刚性配准分割算法

提出了一种基于最优Atlas图像搜索和局部加权B样条变换的全自动非刚性分层配准分割感兴趣区域(ROI)方法。实验结果表明,所提算法配准的ROI准确度达到95.6%,归一化互信息值为1.8432,均方根误差为1.12%,相关系数提高了18.33%。相比其他配准方法,所提方案的配准精度及准确度明显提升,对临床辅助诊断有重要意义。     

同步辐射双能CT图像的高精度配准研究

对双能计算机断层扫描(CT)图像进行三维图像配准是准确获取样品内部元素分布信息的前提。针对同步辐射双能CT成像存在的图像空间失准问题,提出了一种以互信息作为衡量双能CT图像相似度的图像配准方法。采用部分体积(PV)插值算法计算互信息,采用遗传算法进行较优参数的搜索,并以该参数作为Powell算法搜索的起始点,结合基于Hanning窗的部分体积插值(HPV)算法搜索得到最佳配准参数。数值模拟验证了HPV算法的优越性,同时配准精度达到亚像素级。实验结果表明,该方法能够有效配准双能CT图像并获得三维元素分布信息。     

一种用于钣金零件视觉测量的图像拼接方法

在钣金零件视觉测量中,大尺寸零件超出图像采集摄像机的视场范围,不能一次性获得该零件的完整图像,需要将存在一定重叠区域的图像进行图像拼接。针对特征稀少、灰度信息少、轮廓对称的钣金零件图像不易拼接问题进行了分析和研究,提出了一种在待拼接图像中选择包含重叠部分的等大小区域作为待配准区域,并对其提取轮廓,然后对轮廓图利用相位相关法求待配准区域的配准参数,再根据待配准区域图像与待拼接图像的坐标关系转换求待拼接图像的配准参数并对图像进行配准,实现钣金零件图像拼接的方法。通过实验表明,该拼接方法对特征稀少、灰度信息少和轮廓对称的钣金零件图像具有速度快、较好的准确性和抗干扰能力,能够满足工业应用的要求。     

基于Fourier-Mellin变换的气象卫星光谱图像配准

气象卫星光谱图像是气象科学和环境遥感科学研究的重要工具,而图像配准是气象卫星图像数据应用的前提。文章针对气象卫星光谱图像的配准问题,提出了一种基于Fourier-Mellin变换的自动配准方法。首先利用全球海岸线矢量图数据构造地标模板,地标模板是气象卫星光谱图像配准的参考图像;其次,根据云通道数据选择无云区域红外子图像,并利用Sobel算子对红外光谱图像提取边缘特征;最后利用Fourier-Mellin变换确定地标模板图像和红外边缘图像之间的仿射变换参数,从而实现红外光谱图像的配准。该方法本质是基于曲线匹配的思想,无需特征点提取,大大简化了配准流程。利用FY-2D气象卫星上获取的红外通道数据进行了实验,结果表明：该方法鲁棒性好,运算速度快,配准精度较高。     

多传感器图像自动配准技术研究

多传感器图像自动配准技术是军事领域里多传感器图像融合的必要前提。根据配准的步骤综述了现有的多传感器图像自动配准技术,以可见光和红外图像配准为例,提出采用小波变换、图像处理技术和人工智能技术相结合的方法来解决这一难题。     

基于印刷缺陷检测的图像配准方法研究

图像配准是机器视觉和图像处理的重要研究内容,针对印刷缺陷检测中图像配准效率低、误差大等问题,提出了区别于普通连续色调图像的新方法。采用数学形态学和Hough变换的方法检测图像配准的旋转角和缩放因子,并基于相位相关原理对傅里叶变换的范围进行改进,求取待检图像和标准图像之间的相对偏移量,最终实现文本印刷图像的高效配准。实验结果表明,平均配准误差控制在1个像素范围以内,而且整个配准过程在1s内完成,对文本图像具有较好地配准效果,能为文本印刷品的质量检测奠定良好的基础。     

基于混合Powell法的太赫兹/可见光双波段图像配准

提出一种改进Powell法结合遗传算法的混合算法,配准人体安检仪的太赫兹与可见光双波段图像。针对被动式太赫兹图像特征点难以提取的问题,以互信息为相似性测度,通过遗传算法寻优获取7个仿射变换参数的近似解并将其设置为改进Powell算法的初始点,然后利用改进Powell法的局部搜索能力,得到7个变换参数的精确解。利用单一遗传算法、单一Powell算法和本文混合算法分别对两组太赫兹和可见光图像进行配准。以均方根误差为评价标准对配准结果进行评价。实验结果证明,相比于单一遗传算法和Powell算法,该方法达到了更高的配准精度。能进一步用于太赫兹与可见光双波段图像融合,以提高对衣物内藏匿物品的识别精度,增强太赫兹人体安检仪的实用性。     

基于无人机载的光电与SAR图像融合技术研究

为了提高无人机侦察识别能力,提出基于小波变换方法的无人机载光电与SAR的图像融合技术。经时间配准算法生成图像配准源,采用SIFT算法提取图像特征点,BBF算法计算生成匹配点集,依据匹配点集计算图像间透视变换模型完成图像配准,利用小波变换算法实现配准图像融合。经实验验证以及利用Matlab分析图像灰度直方图和计算信息量,结果表明:融合图像保留了光电图像95.7%的细节(熵),相比于光电图像平均梯度提高了1.52倍,增强了光电图像目标区对比度,降低了随机性噪点;融合图像相比于SAR图像信息量提高了1.44倍。     

基于似然函数最速下降的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参量作为优化变量,利用最速下降方法进行最优变换参量求解,从而实现边缘点集配准.同时,将多分辨率金字塔引入迭代配准框架下,实现了高分辨率图像配准的加速.实验结果表明:该算法精度高,运算速度快,可以很好地完成可见光与红外图像的自动配准.     

一种多重图像融合系统的电配准技术

在多光谱实时图像融合实验系统的基础上,提出一种实现图像融合系统中非共轴光学系统微小量配准的电子学方法,讨论了配准原理、所采用的技术方案及系统实现的技术途径。在机械粗配准之后,系统可快速实现系统微小量的配准功能     

基于AM测度及混合优化算法的图像配准方法

介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘;然后以AM测度作为配准准则,在优化AM峰值和配准参数的时候,先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,再使用Powell法进行局部搜索;最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值,从而实现图像配准。实验结果表明,此优化方法不仅提高了计算速度,而且提高了配准精度,配准结果达到了亚像素级水平。     

远距离多源图像融合系统实时配准设计

为了实现全天候多波段远距离实时图像监控,设计了具有微光、红外和可见光融合的光学前端,对多源图像进行实时配准研究。在平行光轴的基础上,通过计算不同视场图像的成像视差,计算仿射变换需要的参数,采用双线性内插算法弥补红外在成像方面与可见光图像的差别,将红外图像的变换制作成查找表存储在图像处理器DM642中,系统通过硬件查找表可以快速实现不同图像的配准变换,实现同步视频的实时配准与融合。实验表明:该设计能够准确地实现多源图像的实时配准,系统经过图像配准、图像融合和伪彩变换处理后的时间约为24.3 ms,系统探测距离大于3 km。