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。     

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。     

自适应遗传算法在多模图像配准中的应用

介绍了目前使用最多的几种基于互信息的医学图像配准优化算法,它们都有各自优点,但都存在不足。提出了一种改进的自适应遗传算法并已经被应用到多模图像配准的优化过程中,该方法采用优化前、后期分别调整交叉概率和变异概率,并利用二次交叉算法以及移民策略方法等来克服传统遗传算法比较容易陷入局部最优的缺点;给出了应用改进后的自适应遗传算法进行图像配准的算法步骤。通过对实验过程的分析和配准后的图像对比,实验结果表明了自适应遗传算法在多模图像配准中的应用的可行性和有效性。     

一种共轴的电视红外双光成像系统

本文针对异源图像融合中存在的图像配准难题,以红外与可见光为研究对象,研究提出一种共轴的电视红外双光成像系统.此系统首先利用可见光和长波红外探测技术,摄取景物不同波段的辐射或反射光能,采用透射＋二次反射成像的光学原理,辅以精密光学装校实现双波段对同一场景成像,来满足图像视场的匹配,然后设计基于GenICam和Directshow通用采集架构的图像采集系统,并采用VC＋＋6.0编程实现了不同图像采集设备的通用控制.实验结果表明,利用此成像系统可获取“配准的”可见光和红外图像,有效解决了红外与可见光图像融合中的图像配准难题.     

ITK与VTK连接的实现和应用

随着医学影像处理与分析的发展,出现了很多医学影像的研发平台,其中最主要的研发平台有ITK和VTK。ITK本身只是一个医学影像分割与配准算法的研发平台而并不能直接显示图像,可以结合可视化开发工具包VTK来显示图像。本文连接了ITK与VTK实现了医学图像的处理和显示。     

ITK与VTK连接的实现和应用

随着医学影像处理与分析的发展,出现了很多医学影像的研发平台,其中最主要的研发平台有ITK和VTK.ITK本身只是一个医学影像分割与配准算法的研发平台而并不能直接显示图像,可以结合可视化开发工具包VTK来显示图像.本文连接了ITK与VTK实现了医学图像的处理和显示.     

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．     

基于分块H-SIFT算法的图像拼接技术研究

针对现有SIFT算法在图像拼接技术应用中存在的不足,提出了改进的分块H-SIFT算法.利用SIFT算法的可扩展性,与Harris算法联合使用,并对图像进行分块配准,在提高配准精度的同时,提高配准效率.在加权平滑的基础上,利用图像特征点处的梯度、散度值寻找最佳拼接线,实现图像的无缝融合.     

基于相位相关法与改进SURF算法的图像拼接方法

为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。     

基于大数据和多模态智能技术的计算机视觉实验设计

介绍了大数据技术中的卷积神经网络和多模态智能技术中的支持向量机、谱聚类等模型。以图像检索和图像分割为例,详述了采用卷积神经网络遴选图像特征表征之后,运用多模态技术进行模型参数自动定参和实际运用的实现过程。该研究项目用于计算机视觉课程的实验教学,有利于学生学习计算机视觉领域的前沿技术,运用不同模型解决实际问题,锻炼学生组织实验、分析实验数据和团队协作等综合能力。     

基于改进ICP算法的齿科图像配准技术

针对传统配准方法难以对齿科图像中牙体组织进行精确配准的问题,提出了一种基于改进ICP算法的配准方法。该方法首先根据齿科图像的特点对其进行预处理,然后采用特征点提取策略,利用改进的ICP算法对齿科图像进行配准。根据配准精度结果,该方法从背景干扰、边界干扰以及自适应阈值三方面改进了ICP配准策略。实验结果表明,该方法能更快速地收敛,且具有更高的准确率。算法实现了齿科图像的高效配准,为齿科诊疗的智能化打下了良好基础。     

基于Fourier-Mellin变换的全景图像拼接与曲线匹配

基于Fourier—Mellin变换的图像配准方法,本文对于图像拼接与曲线匹配进行新探讨。该方法在不需要准确控制相机运动,不需要知道相机的焦距等内部参数及检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际需求;先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier—Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到两条曲线的匹配。     

医学图像融合算法概述及其前景展望

医学图像融合技术已有很多研究,但仍存在许多问题有待解决。本文探讨了医学图像融合的基本思想,介绍了图像配准后的融合的一些主流算法,并分析了有关算法的特性,对医学图像融合技术未来发展进行了展望。     

方言类节目《咱嘞河南话》的多模态语篇分析

运用多模态语篇分析理论,对方言类电视节目《咱嘞河南话》的多模态特征及其语言风格特征进行分析。该节目以视觉、听觉等模态相融合的方式,借助语言、静态图像、动态图像、音乐等符号系统作为交流的渠道和媒介,向广大观众传播知识。在语言风格上,整体呈现出幽默诙谐的语言特点。     

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。     

多模态影像融合及神经导航技术在小儿神经外科教学中的应用

小儿神经系统结构复杂,手术操作困难,对于专科医师能力要求高,相应的教学难度也较大。介绍了多模态影像融合及神经导航技术助力小儿神经外科医师的教学培训,通过多模态影像融合及神经导航技术为培训医师提供直观的三维结构图像,并在术前、术中辅助精确定位,有助于降低小儿神经外科医师的培训难度并提高培训的标准化水平,从多个方面提高低年资医师的专业能力,对小儿神经外科医师培训事业的发展产生积极影响。     

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DE搜索块寻优的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种DE（差异演化）搜索策略应用于图像融合子块寻优的算法,对同一场景两幅严格配准的源图像的清晰度恢复进行了深入研究。融合过程是首先将已经配准的源图像分割成若干个子块,然后采用一个清晰度评价函数选取清晰的图像块形成融合图像。该方法的创新之处在于,把图像子块的大小作为遗传染色体,经过交叉、变异和选择等操作,以便得到全局意义上的最优解。实验对比结果表明,该方法超过遗传算法和其它传统的多聚焦图像融合法。     

多模态文体学在中国:回顾与思考

多模态文体学是文体学发展的一个新兴学科分支,它关注语言、图像、色彩、布局、印刷版式等多种模态中的突出特征以及模态协同关系。多模态话语分析理论为其提供了理论基础。我国多模态文体学的进展以多模态功能文体学和多模态认知文体学最具代表性,二者在理论和应用方面都取得了一定的成绩。今后,多模态文体学将在理论建构、学科融合以及国际对话与合作等方面进一步发展。     

多模态教学结合微信在医学影像临床教学中的探讨

针对多模态教学模式结合微信在中医院校附属医院医学影像临床教学中的应用,依据中医院校附属医院医学影像的特点,结合现有临床教学方式,采用导师负责制、LBL、CBL等多模态教学方式结合微信的教学方法,对学生进行教学、考核,并进行问卷评估。结果显示,多模态教学模式是目前医学影像临床教学中多采用的教学方法,与微信相结合,更方便快捷,不受地域限制,有利于提高学生的学习积极性、互动性和自主学习能力,加强师生间的交流,培养影像临床思维能力,是一种适用于中医院校附属医院医学影像临床教学的积极有效的方法。