一种基于小波与概率估计的医学图像配准方法

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.以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变换,实现对源医学图像的配准.     

一种基于光流场的医学图像配准方法

提出了一种基于光流场的医学图像弹性配准方法。方法先对图像进行小波分解,从最低分辨率的近似图像开始,采用光流场的方法进行逐级配准,再对配准的各分量进行重构,直至得到最高分辨率的配准图像。实验表明,这种方法对于具有较小形变的医学图像的配准是有效的。     

基于互信息的分层遥感图像配准方法

该文提出了一种基于互信息相似性判据的分层遥感图像配准方法,通过小波变换构造图像金字塔,从金字塔的最顶层开始搜索,根据互信息最大的原则确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置,然后逐层细化,实现由粗到细的搜索过程。将此算法应用于遥感图像,得到了有效、精确的配准结果。从而证明了该文算法的可行性和有效性。     

一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合等处理的前提. 本文以包含人造目标的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像和可见光图像为处理对象, 提出了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法. 该方法提取人造目标在两类图像中表现的共性特征---结构特征边缘, 并基于边缘匹配构造虚拟角点, 采用基于特征一致的粗配准方法和基于虚拟角点的精配准方法, 对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验结果表明, 本文方法能够取得较高的配准精度.     

改进的基于小波变换的图像配准方法

针对如何提高图像配准的精度和速度的问题,利用基于Fourier-Mellin变换求解水平参量的准确性和基于互信息方法求解旋转及尺度变换参量准确性的优点,提出一种基于Fourier-Mellin和互信息的图像配准金字塔方法。对多幅遥感图像的实例仿真结果表明,该方法能在提高配准精度的同时减少配准时间。     

基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法

为提高基于小波的配准算法对于像平移的鲁棒性,研究和分析图像平移影响此类配准算法的机理,推导小波子带相关函数在各个尺度上的关系,指出相关函数的频谱混叠是造成配准算法受平移影响的原因,提出解析小波进行图像配准的方法,分析表明基于解析小波的配准算法对于图像平移是鲁棒的。通过实例仿真验证了分析的正确性。     

基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法

基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中,为克服互信息配准方法的不足,结合图像空间结构信息,本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法,设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓;然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数,并通过最小化能量函数来获取配准参数;最后,结合梯度下降法优化策略,实现图像配准。实验研究表明,该方法在保证了配准精度的同时,配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良,具有一定的临床推广价值。     

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。     

一种基于移动向量估计的图像配准技术

图像配准在遥感图像处理,计算机视觉,模式识别,医学图像处理等领域有着广泛的应用。配准的目的就是将同一场景的不同图像对齐或匹配,消除:配准的目的就是将同一场景的不同图像对齐或匹配,消除存在的几何畸变。介绍一种基于移动向量估计的图像配准技术,它利用复小波变换相对传统小波的一些优点,如位移不变性、多方向选择性,对移动向量进行估计。实验结果表明,使用这种方法对消除几何畸变有很好的效果。     

基于特征的眼底图像配准方法

研究眼底图像的精确配准问题,眼底图像配准,需经仿射变换等.由于分辨率不高,达不到要求.针对传统基于跟底图像的血管分支和交叉点等配准方法的局限性,提出一种基于不变特征的眼底图像配准方法.在尺度不变特征变换( Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,建立特征点对之间的初始匹配,并利用特征点的方向特征和空间几何特性去除误匹配.根据匹配特征进行层次估计,求解图像对间的变换关系矩阵,利用Akaike Information Criteria(AIC)模型选择技术判断变换关系矩阵的类型,再通过得到的变换关系对配准图像进行修正.实验结果表明,改进方法具有良好的配准效果,配准精度可以达到亚像素级要求.     

基于连通区域特征的图像配准方法

提出了一种图像配准方法,对图像的平移、旋转以及缩放具有矫正效果.由于使用了连通区域作为配准对象,降低了算法复杂度,提高了效率.该方法对图像的连通区域进行检测,从而获得所有区域的属性特征,通过对这些特征进行多重筛选匹配得到图像变换前后的对应点,利用仿射变换矩阵结合插值运算进行图像的校正.实验结果表明,该方法对资源的占用比低,且具有较高的精度.     

基于色彩和边缘特征的图像检索方法

为了改善基于内容的图像检索的效果和提高其检索效率,提出一种基于色彩和边缘特征的图像检索方法。首先将RGB图像分成几个子图像的形式,然后,对于每一个子图像提取其色彩特征和边缘特征,其中边缘特征的获得采用了瞬时保持（MP）边缘检测技术。将这两种特征结合在一起使用,可以实现准确快捷的图像检索。实验结果表明,该方法在检索精度和检索效率上都高于Cheng的两种方法且所用的时间分别为Cheng的方法的10%和3%,检索精度提高近20%。     

基于图像配准的零件轮廓修正方法

针对智能机床视觉系统提取待加工零件边缘轮廓时易受到背景干扰,导致其提取出的零件轮廓中包含异常区域的问题,提出一种基于图像配准的高精度零件轮廓修正方法。首先,从零件工程图与真实图像当中提取出零件模板特征点集与待匹配特征点集;其次,对仿射变换模型中的参数进行分解分析,并利用两图特征点集中的面积特征与边缘结构特征构建准则函数;然后,使用改进的遗传算法搜索两图像全局最高相似度所对应的仿射变换参数,在图像配准之后,再通过计算最优迁移后的模板轮廓点集与待匹配轮廓点集的分段Hausdorff距离来检测并替换待匹配轮廓中的异常轮廓段。实验结果表明,该方法能精确、稳定地检测出待匹配轮廓点集中的异常轮廓段,配准精度比联合特征均方和（SSJF）方法高出50%,修正后轮廓交接点处的距离不超过3像素值。     

改进的基于凸壳仿射不变量的图像识别和配准算法

提出了一种新的基于凸壳和仿射不变量的图像识别和配准的方法。该方法利用从参考图和测试图中得到的特征点提取其凸壳,并计算凸壳的仿射不变特征向量。通过比较参考图和测试图特征向量的一致性,建立它们的仿射变换关系,最后利用凸壳内特征点的匹配来实现识别和配准。该方法的优点是即使目标物体被部分覆盖或者缺损,其图像也能够达到较好的识别和配准效果。     

基于互信息与边缘互距离的医学图像配准

提出了一种基于互信息与边缘互距离信息的医学图像配准新测度。该种测度既利用了待配准图像间的灰度互信息,又利用了图像边缘间的互距离均值和互距离方差空间信息,从而改进了互信息测度。实验证明这种测度得到的配准参数曲线光滑且峰值尖锐,收敛范围宽,对图像大小有更强的鲁棒性,在图像互信息值一样的情况下,仍有辨识能力。     

一种基于边缘和MIC算子的医学图像配准

研究基于点特征的图像配准方法。首先利用canny算子提取图像的边缘,然后用MIC角点检测算子提取边缘中的角点,对提取出的角点进行配对后,利用仿射变换实现图像的配准。最后以脑图像配准验证了算法的有效性。     

基于多尺度小波变换的边缘检测

边缘是图像的基本特征之一,提出了一种多尺度的图像边缘检测方法。实验表明,该方法能够有效地对图像边缘进行检测、抑制噪音,同时具有较好的多方向性。     

基于混合优化算法和小波变换的图像配准研究

互信息被广泛地应用于图像配准,通常采用优化算法来优化互信息。提出了粒子群优化算法和单纯形法相结合的混合优化算法,该混合算法实现简单,粒子群优化算法具有极强的全局搜索能力,能够有效地跳出局部极值,而单纯形法又能够有效地 进行局部搜索,将两种方法相结合进行图像配准能大大提高配准精度。为了减少运算量,提出了利用小波变换的方法来缩小搜索范围,配准精度达到亚像素级。     

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。     

一种基于非下采样剪切波变换的医学图像配准方法

针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究,提出一种基于非下采样剪切波变换（NSSTR）的医学图像配准方法。利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,先用该算法对医学图像作非下采样剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法,最后统一到变化网格上得到最终配准图像。实验结果表明,本方法与传统方法相比,不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点,而且计算效率更高。