基于最大互信息的多源图像配准研究

对同一场景使用不同传感器获取的多幅源图像往往存在许多差异,若要对其进行像素级图像融合,则首先必须对多幅源图像进行配准,配准精度要求达到像素级。本文在对多源图像配准理论和方法深入分析的基础上,对基于最大互信息的图像配准算法及其实现进行了深入研究,并将该方法应用于多源图像配准,通过仿真实验证明采用基于最大互信息的图像配准方法对来自不同传感器的多源图像进行配准,可以达到像素级的配准精度,该精度标准符合像素级图像融合对源图像的配准精度要求。     

基于互信息的多模图像配准研究

分析了基于互信息的多模态图像配准的理论和方法,从信息论的角度分析了互信息的性质以及两幅图像互信息的计算等,同时给出基于互信息的图像配准的基本步骤。     

医学图像非刚性配准研究

非刚性配准是医学图像配准的研究热点。将非刚性配准进行了分类,分析了非刚性配准方法,提出了非刚性配准的研究热点。     

医学图像非刚性配准框架研究

提出了医学图像非刚性配准及其框架,总结并分析了医学图像非刚性配准流程中的关键环节和技术,对相关专业人员具有参考价值。     

改进的二阶互信息医学图像配准算法的研究

针对人脑的二维图像设计了一种改进的遗传算法和二阶互信息相结合的医学图像配准算法,采用互信息配准模型,以图像的灰度统计信息为配准依据,采用改进的遗传算法搜索图像的最优变换参数,并比较一阶互信息配准与改进的二阶互信息配准两种算法,实验表明改进的二阶互信息配准方法具有较高的配准精度和稳定性.     

一种基于互信息和梯度信息的医学图像配准算法

由于互信息不需要对图像进行预处理，因此被广泛地应用于医学图像配准中．但是，配准过程中的局部极大值难以克服．本引进了梯度信息，用于解决局部极值问题．并将这种方法应用到人体的非刚性形变的医学图像配准中．同时，给出了一些用于改进精度的方法，如：Powell搜索算法、灰度插值和出界点问题，提高了匹配精度．采用此方法对脑部和肺部的多模图像进行配准，实验结果表明该方法对非刚体医学图像的配准有很大的可行性．     

遥感图像配准技术的研究进展

在进行图像处理时,图像配准是一个必不可缺的步骤,而且图像配准也在很多领域有着广泛的应用,比如图像镶嵌、环境检测、多光谱分类等。对一般的遥感图像配准流程进行简要介绍,然后对遥感图像配准领域出现的最新技术进行总结,从原理和性能上对常用的三类算法进行了对比分析,并指出了各算法在图像配准中的优势及存在的问题。最后总结并指出了图像配准技术存在的主要问题,并展望了其未来的发展方向。     

谈图像刚性配准的基本方法

研究了基于刚性变换的图像配准,特别针对图像的特征提出了一种在预处理的基础上的刚性配准方法,有很好的配准效果。为了提高配准的速度还讨论了基于交互的刚性配准方法。     

基于多尺度数学形态学边缘检测的图像配准的理论研究

在数字图像处理中,边缘检测和图像配;住是两种最为关键的技术本文研究了多尺度数学形态学边缘检测算子,并在理论上提出了基于多尺度数学形态学边缘检测的图像配准算法。     

一种改进的心脏核磁共振图像多步配准方法

提高核磁共振成像速度的研究方兴未艾。基于k-t的成像技术比如k-t SENSE和k-t PCA,利用成像序列在时间维度上的冗余性,能够将采样加速比提高到8倍以上。由于它们利用成像序列的时间冗余性,对成像对象的运动特别敏感,不能移除运动导致的伪影,从而造成重构图像在空间域的模糊。为了使基于k-t的成像技术能够运用于具有较大运动场合的成像对象,研究了一种改进的图像配准方法,通过多步配准来完成仿射变换。实验结果表明,该方法比传统的仿射变换配准精度更高。     

Registration Method for CT-MR Image Based on Mutual Information

Medical image registration is the process of finding ageometric transformation between two image-based coordi-nate systems that have the same patient-based coordinates ,i .e .the same anatomic locations .The registered multi-mo-dality images lead to impro…     

一种适用于多视角图像的配准方法

多视角图像的配准一直是国内外数字图像配准领域,研究的热点与难点。本文采用基于仿射不变的理论以及SIFT算法来实现多视角图像的配准。该算法对任意角度拍摄的图像具备较稳定的特征匹配能力。     

一种适用于多视角图像的配准方法

多视角图像的配准一直是国内外数字图像配准领域研究的热点与难点。本文采用基于仿射不变的理论以及SIFT算法来实现多视角图像的配准。该算法对任意角度拍摄的图像具备较稳定的特征匹配能力。     

反求B样条控制点实现图像配准点的计算

在图像计算中,经常要用到B样条插值方法,而B样条的计算又依赖于决定样条曲线或曲面形状的控制点值.利用反求控制点方法得到初始图像的B样条控制点,通过改变部分控制点的位置实现图像配准点的计算.     

基于多尺度小波的城市遥感图像纹理特征提取

遥感技术为人们提供了大量的图像数据,如何从中提取所需信息,是遥感图像处理技术研究的热点。基于多尺度小波变换,可提取城市图像的纹理特征。根据城市影像中地物特征和小波技术的特点,确定合适的窗口大小,采用逐一滑动窗口的方法,对每一窗口提取相应的小波统计特征;应用小波变换的多尺度特性,在不同尺度上提取出子图像特征,构造出纹理特征矢量,为遥感图像的分类提供纹理特征。     

图象几何变换与图象配准的关系研究

对图象几何变换、图象配准及其二者之间的关系进行了深入的研究与探讨,得出了"对于两帧来自同一视点具有不同内在参数的重叠图象之间的关系可用二维平面投影变换模型来描述"的结论,并给出了具体证明.     

Non-Rigid Image Registration Algorithm Based on B-Splines Approximation

An intensity-based non-rigid registration algorithm is discussed, which uses Gaussian smoothing to constrain the transformation to be smooth, and thus preserves the topology of images. In view of the insufficiency of the uniform Gaussian filtering of the deformation field, an automatic and accurate non-rigid image registration method based on B-splines approximation is proposed. The regularization strategy is adopted by using multi-level B-splines approximation to regularize the displacement fields in a coarse-to-fine manner. Moreover, it assigns the different weights to the estimated displacements according to their reliabilities. In this way, the level of regularity can be adapted locally. Experiments were performed on both synthetic and real medical images of brain, and the results show that the proposed method improves the registration accuracy and robustness.     

基于MATLAB中IPT函数的一种遥感图像配准方法

MATLAB的图像处理工具箱中有基于点特征图像配准的函数,首先对这些函数进行了详细介绍,并使用其完成了遥感图像的配准,之后提出了边缘检测的算法,与上述函数法进行结合,使特征点的提取难度降低,最后对该方法进行了分析,提出了下一步研究重点.     

结合Delaunay三角网的自适应多尺度图像重叠域配准方法

为改进随机采样一致性算法模型参数估计可能不是最优导致图像特征点配准率不高的问题,缩短特征点提取时间,提出一种结合Delaunay三角网格约束的自适应多尺度图像重叠域配准方法。采用自适应通用加速分割检测算法,快速检测出均匀稳定的特征点,并且用二进制特征描述子解决尺度不变性和旋转不变性问题。因传统随机采样一致性算法阈值选取和迭代次数的局限性,会掺杂部分难筛的误配点,在此前提下借助Delaunay算法剖分粗匹配点集,遍历计算网格间对应三角形相似度并储存在相似性度量矩阵中。依据Delaunay三角网特性,剔除相似度差异大的三角形,重构网格保存余下的匹配点集。实验结果表明,该方法特征点提取速率比FAST快15%~20%,特征点正确配准率比随机采样一致性算法提高约4.9%,不仅可自适应多尺度快速提取特征点,而且在保证特征点正确配准率基础上尽量多地保留有效特征点数量。