基于最大互信息的医学图像配准

研究了互信息配准原理及其计算方法,然后用互信息作为图像配准的判据对实际医学图像进行了配准实验,取得了满意的结果。     

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.     

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。     

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。     

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。     

用于光学系统分析的质心配准法

将图像区域像素的统计特征引入活动轮廓模型,提出使分割轮廓所包括区域的质心对应角均方根误差极小的最优搜索方法——质心配准法。质心配准法有效地避免了散斑噪声等图像污染对图像区域分割精度的影响,实现了模糊图像精确的区域分割,求得图像最佳配准参数。对实际光学系统输出的多幅具有较大空时互补性的低分辨率图像进行了仿真实验,实验结果表明：该配准算法具有较高的精度,并在光学系统分析上得到了很好的应用。     

多探测器拼接成像系统实时图像配准

依据已设计完成的基于同心球透镜的四镜头多探测器阵列拼接成像系统,对该系统图像拼接配准过程所采用的特征检测提取、特征向量匹配与筛选、空间变换模型参数估计等算法进行了研究。首先,采用Fast-Hessian检测子提取参考图像和待配准图像的特征点,并生成加速鲁棒特征(SURF)描述向量。接着,采用快速近似最近邻(FANN)逼近搜索算法获得初始的匹配点对,并对匹配点对特征向量的欧式距离进行排序。然后,参照成像系统光学设计参数设定合理的阈值,筛选并保留下较好的匹配点对。最后,提出了一种改进的渐进式抽样一致性(IPROSAC)算法对空间变换矩阵模型进行参数估计,从而得到参考图像与待配准图像的空间几何变换关系。实验结果表明:该算法对图像尺寸、旋转和光照变化都具有一定的不变性,特征匹配时间为0.542 s,配准变换时间0.031 s,配准误差精度小于0.1 pixel,可以满足成像系统关于图像配准实时性和准确性的要求,具有一定的工程应用价值。     

基于文化狼群算法的电力设备红外和可见光图像配准

可见光和红外图像是电力巡检机器人检测电力设备健康状态的重要方式,图像配准可以结合两类图像的优势,为后续状态监测提供更好的依据。针对红外图像模糊导致的配准精度下降问题,提出了一种基于显著性梯度的归一化互信息算法。首先,在红外图像视觉显著性检测的基础上,强化了显著性区域的边缘梯度信息;然后,将显著性梯度信息和归一化互信息相结合作为配准的测度函数;其次,为了提高图像配准算法的收敛性,提出了一种文化狼群算法。该算法将文化算法的分层进化特点引入狼群算法,建立信念空间和群体空间。在迭代过程中,通过信念空间的知识指导群体空间的进化。最后,选取变电站巡检图像、标准配准测试图像集和标准测试函数进行对比实验,结果表明,该算法在配准率和配准速度方面的性能较好。     

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。     

舰船小目标图像配准算法

当舰船目标距离红外/可见光复合导引头较远的时候,红外与可见光图像中的目标信息微弱,可供提取的特征较少且差异较大,传统的图像配准算法很难适用.针对该问题,本文提出一种基于传感器参量的图像配准算法,首先根据红外与可见光传感器的成像模型将图像配准分解简化为视场配准与平移配准两个相对分离的步骤;然后利用传感器参量进行图像的视场配准;最后基于海天线和水平高通能量分布确定匹配点完成平移配准.仿真实验结果表明,该算法具有较高的配准准确度,可以应用于实际远距离海上舰船的红外和可见光图像配准.     

同步辐射纳米CT图像配准方法研究

基于同步辐射的X射线纳米成像技术是无损研究物质内部纳米尺度结构的强大工具,本文总结了图像配准技术在纳米CT成像领域的研究和应用,并根据发展阶段进行分类分析.首先,通过统计近年以来图像配准文献的发表情况,分析并预测纳米尺度图像配准的未来研究方向.其次,基于图像经典配准算法理论,详细介绍了图像配准算法在纳米成像领域最有效的...     

基于小波变换的脑部医学Demons图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要研究方向。针对Demons衍生出的一系列经典的配准算法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足问题进行了研究。基于光流场模型的Demons算法依赖图像灰度梯度是图像发生变形,当缺乏梯度信息时,力不能确定,因而容易造成误差,并且该算法仅适合于单模态图像配准。为此本文提出了一种基于小波变换理论的频域Demons配准处理方法(B-Demons)。该方法利用小波变换能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,通过高频、低频的图像变换反映出图像的特征信息。实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

基于算术-几何均值距离的多模态图像配准

根据图像灰度联合概率分布函数与图像相似程度之间的关系,提出了一种基于算术 几何均值距离的多模态图像配准新测度。与基于信息论的测度不同,新测度不再要求概率分布必须满足连续性的要求。实验结果表明,所提出的新测度比基于信息论的测度具有更强的噪声鲁棒性和计算量更小。     

基于小波变换的视差图像全局几何配准新算法

为了解决视差图像的快速、鲁棒配准问题,提出了一种基于小波近似图像和垂直细节图像由粗到精的加权全局配准策略.首先利用小波变换的多分辨率特性,对图像进行小波变换生成一个基于灰度的金字塔,从金字塔顶层到底层对每一层的近似分量进行由粗到精的配准.为了进一步提高配准可靠性,在金字塔次底层分别对近似图像和垂直细节图像进行加权相关配准,得到稳定的最优配准.     

基于特征点匹配的图像配准算法精度提升方法研究

图像配准是多种图像后续处理的基础,较为常见的有图像融合,图像拼接、图像的三维重建等,这些后续操作都需要在一个好的配准前提下才能完成,因此,对于图像配准精度改进的研究具有很重要的实际应用价值。对基于特征点匹配的图像配准算法提出了几个配准精度提升的方法,这些方法分别针对特征检测精度的提升和特征匹配精度的提升来达到图像配准精度提升的目的。     

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。     

基于位相相关检测的图像配准算法

分析了传统的傅里叶-梅林变换和最近提出的虚拟极坐标傅里叶变换算法在户外图像注册中的局限性,提出了一种更加适合户外摄像机姿态注册的基于对数傅里叶变换的图像配准算法。该算法能够独立地计算沿两坐标轴方向的不同缩放因子和计算两图像间较大的旋转角度,扩展了基于傅里叶变换的图片配准算法的实际应用范围。在关键技术研究方面,提出了由升余弦函数构成的低通滤波器和一种快速收敛的角度搜索技术,使该算法达到了很高的效率和鲁棒性。     

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。