图像拼接技术在医学诊断中的应用研究

图像拼接是指将多个具有重叠区域的图像合成为一张图片,将图像拼接技术应用到医学上将能够更好地辅助医生进行诊断治疗。针对医学图像的特点,在像素匹配的基础上,分析了基于灰度平均值和基于重叠区域渐变等拼接算法。仿真结果表明,像素匹配的算法精度高,且基于重叠区域渐变的拼接算法能得到较好的拼接效果,对医学诊断具有一定的参考意义。     

基于Harris特征点和对比度调制的图像拼接算法

提出了一种基于角点特征Harris和对比度调制的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量。利用Harris算法提取基准图像（带匹配图像）和后续图像的特征点。确定特征的位置、尺度与方向,利用最近临法完成两幅特征点的匹配,确定重合区域,利用基于对比度调制方法完成对图像的拼接。实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接具有良好的效果,适于室外复杂环境的图像拼接。     

基于弹性配准的图像层间插值算法研究

针对传统配准方法存在配准精度低的问题,提出一种新的弹性配准插值算法。新方法基于B样条的自由变形模型,将最大互信息准则作为形变图像与目标图像的相似性测度对相邻的片层图像进行配准。然后,提出一种改进的双线性插值方法,通过构造插值点的最小环绕四边形计算该插值点的值,从而得到最终的插值图像。     

印鉴图像配准方法的研究

随着社会经济的发展,银行业务量日渐增大,过去的手工识别方法已不能满足社会所需。印鉴图像配准方法作为自动识别方法的基础,是对标准印鉴和待测印鉴进行处理,为判断这两个印鉴是否出于同一个印章做必要的准备。本文采用一维化的印鉴图像配准方法,该方法包括印章图像灰度化、去除噪声、二值化和背景分割等预处理以及图像配准两部分。     

基于仿射变换的双波段红外图像配准算法研究

图像配准是图像融合技术中的首要环节,只有经过配准的图像才能够进行融合。虽然双波段红外探测器探测的是同一场景,但是由于光学系统的构造产生了两幅图像,而两幅图像之间却存在了几何位置上的差异,所以在本文中提出一种配准方法。通过点检测方法获取图像的特征点,然后再选取其中两组较为明显的特征点组,再根据仿射变换关系式,确定其中的模型参数,并且对图像进行配准。     

基于Hough直线检测的深度图像配准方法

针对传统的图像配准方法中寻找图像之间点对应关系这一难点问题,提出一种基于Hough直线检测的深度图像配准方法.利用Hough变换检测深度图像上的直线,确定不同视点图像上直线之间的对应关系.根据对应直线三维空间上的方向向量确定两幅图像之间的刚体变换参数.最后用模拟深度图像验证方法的有效性并给出三维重建结果.     

基于ITK的医学图像配准与显示

医学图像配准是对于一幅图像寻求一种空间变换,使该图像与另一幅图像中的对应点达到空间上的一致。将对ITK进行介绍,并讨论交互信息配准,二维刚性配准,仿射变换3种方法的实现及其结果。     

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。     

基于互信息的多模态医学图像配准研究

由于基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,本文利用这一优点,根据图像配准的基本步骤设计出一个基于互信息的多模态医学图像配准算法.首先是采用三线性插值方法对图像进行插值处理,然后利用Powell优化算法,根据互信息值来判断Powell算法所获得的参数是否是最优参数解.最后仿真实验证明了该算法的有效性.     

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。     

一种基于角点特征的图像自动配准方法

针对多幅图像之间的图像配准问题,该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中,采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆形区域,很好的解决了旋转问题;采用双向相关系数法,更加保证了匹配的精确度,减少误匹配率。初步实验结果表明:该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。     

印鉴自动识别系统中印鉴图像配准的研究

通过对印鉴自动识别系统中图像配准问题的研究,特别是对圆形和椭圆章形配准难度较大的问题进行了重点分 析,提出了一种新的算法,在VC 6．0的平台上实现并证明了该算法是一种非常理想的算法。     

基于加速稳健特征算法的混凝土图像拼接

混凝土结构表面常常存在裂纹等缺陷,然而混凝土构件尺寸大,无法一次性成像,影响缺陷识别效果.本文分别采用SIFT和SURF算法对圆形和含裂缝的混凝土图像进行拼接.当图像重叠率为30％左右,图像之间视场偏转角不超过30°时,均取得良好的拼接效果.SURF算法的拼接速度更快、鲁棒性更好,具有实际工程意义和应用前景.     

基于最大互信息配准法的医学序列图像压缩算法的研究

针对医学序列图像的特点,概述了两种压缩的方法[1-3],并在此基础上提出了一种基于最大互信息配准法的压缩方法,更有效的减少序列图像之间的相关冗余.该方法充分利用了帧间相关性,具有很好的压缩性能,可以有效满足现代医学图像的压缩要求.     

ICP算法在计算机辅助肝脏手术空间配准中的应用研究

针对计算机辅助肝脏手术中的空间配准技术中的手术前的CT图像与手术中的实际空间进行配准问题,本文提出一种基于ICP算法的手术空间配准技术,通过利用几何哈希法筛选出最佳的三维变换,然后用该变换作用到整个点云,最后完成点云的拼接,使得准确度更高。仿真试验结果表明,改进的ICP拼接算法精度高,适用于计算机辅助肝脏手术。     

基于SIFT特征匹配的多人脸图像拼接方法研究

针对日常生活中多张人脸图像的合成问题,提出了基于SIFT特征匹配的多人脸图像的拼接方法。首先应用SIFT算法实现了多张人脸图像的拼接,最后采用VC++6.0实现了多人脸图像的拼接,获得了所需视野大小的全景图像。从实验结果可以看出,本文所研究的方法具有很好的效果,完全可用于课堂考勤的多人脸检测与识别中。     

基于轮廓特征的路面裂缝图像拼接

本文针对路面裂缝图像特征,采取了一种基于轮廓特征的拼接方法。在图像特征提取部分,采用加权的邻域平均算法对图像进行噪声滤除,改善了轮廓提取的效果。在特征描述部分,采用形状签名代替链码,提高了抗噪能力及运算速度。实验证明,本方法在运算速度、准确率方面均有提高,适于路面裂缝图像的拼接应用。     

复杂应用环境下WSN双选信道特征配准算法

无线传感器网络(WSN)在复杂应用环境下的双选信道特征配准算法研究,是对WSN数据管理的关键技术,WSN在数据发送中要经历时间和频率的双选择性衰落,为了在接收端被正确地接收,需要进行特征配准设计。传统方法采用普勒域单信道配准方法,特征配准效果不好。提出一种基于时延-多普勒域的时间和频率双选信道特征配准算法,满足复杂应用环境下的WSN数据管理需求。在线自适应调整信道配准控制误差,动态实时捕获信道传输数据,实现节点自适应优化分布,通过信道模型构建,对WSN进行时延-多普勒域表征,采用双选信道估计方法实现特征配准。仿真结果表明,该算法在复杂应用环境下,根据不同的调制信号,在不同带内信噪比下能实现对WSN的双选信道特征配准,准确率高于传统算法,抗噪性能较好,提高WSN的数据管理和调度能力,展示了本文算法的优越性能。     

雷达组网中时间配准问题研究

雷达组网系统数据同步要解决时间配准问题。本文介绍了雷达组网中时间配准的方法并进行了仿真分析,证明使用内插外推法尤其是使用三点插值法进行时间配准是可行的。     

基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术研究

无人机遥感是一种新的遥感手段,具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特点。无人机技术已经被广泛应用于资源勘测、气象观测及处理突发事件等领域中,成为未来航空器的发展方向之一。由于无人机采用的非量测相机且飞行高度较低、平台不稳定等特点,图像具有相幅小、数量多、航带不规则等特点,为了得到该地区的全景图像,图像拼接成为解决该问题的关键技术。基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术相对别的遥感影像拼接技术有它的优势和特点,本文主要介绍了SIFI算法和基于此算法的遥感影像拼接技术。