一种改进的SIFT算法及其在医学图像配准中的应用

图像特征点的提取是医学图像配准的基础,其精确性直接影响匹配的结果.目前在实际应用中常使用手工提取特征点的方法,精确性差且工作量大.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,被广泛应用于图像配准中.由于SIFT匹配算法对特征点匹配的条件较为严格,特征点的数量常常无法满足医学图像配准的实际需要,并且存在一定的误匹配.为增加特征点的数量,提高匹配准确率,采用SIFT算法自动提取特征点,并使用特征点之间的Euclid距离作为相似性判定度量,根据医学图像的特点保留低对比度点,以实现医学图像的配准.实验结果表明该方法是有效的.     

基于FAST特征点提取的图像拼接算法

针对SIFT图像拼接算法在特征点提取阶段,采用基于差分高斯金字塔的方式导致的算法运行时间较长,且易造成特征点漏检、位置偏移的问题,提出一种基于FAST特征点提取的图像拼接算法。该算法首先对拼接图像进行基于FAST算法的特征点提取,取代原有SIFT算法中特征点提取方式,然后对提取特征点进行描述和向量匹配,利用欧氏距离和RANSAC算法实现配准,最后通过加权平均融合算法完成图像拼接。仿真实验表明,该算法加快了特征点的提取速度,提高了定位准确性,更有利于得到灰度整体和谐的拼接图像。     

基于投票策略的特征点提取

特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题,导致特征点匹配率低,并且影响图像配准精度和速度.针对这一问题,提出基于投票策略的特征点提取算法.算法通过选举人投票选举出最强特征性点集,有效去除伪角点.点集中的特征点满足多重准则,特征性强度高.依据坐标选举,保证了特征点定位的准确性.在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验,并与传统的特征点提取方法进行比较.实验结果表明,该算法提取的特征点具有更好的有效性,算法具有较强的适应性和抗噪性.     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

一种医学图像弹性配准方法

针对肝脏和肺部器官在图像配准中特征获取准确度有限性,本文提出了一种机器和人工结合提取特征点的医学图像非刚性配准方法。依据器官中血管形状形成的树状图,使用联合图算法对树状图初步配准后自动提取出特征点,与手工选择的具有解剖意义的点共同构成特征点集。以两幅图像间的互信息作为图像配准测度函数。以确定性退火算法迭代求解最优化配准变换函数。实验证明,该算法能匹配图像的整体结构信息和图像中感兴趣的生理解剖位置,具有很强的鲁棒性。     

基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.      

一种改进SIFT的SAR与可见光图像配准算法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像与可见光图像配准存在特征点提取困难、匹配效率不高的问题,文章提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)与改进的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)结合的配准算法。该算法采用NSST变换来提取图像低频信息作为后续检测特征点的原始图像,在保证特征点提取数量的同时提升算法运行速度;选用Harris算子和指数加权平均值(ratio of exponentially weighted averages,ROEWA)边缘检测算法相结合的方法提取SAR图像特征点,改进传统SIFT算法在SAR图像特征点提取时鲁棒性较差的问题;采用快速近似最近邻搜索(fast library for approximate nearest neighbors algorithm,FLANN)与改进的随机抽样一致算法(random sampling consensus algorithm,RANSAC)完成特征点匹配与误匹配剔除。选用GF-1号与GF-3号图像作为实验数据,并与传统SIFT算法进行对比。结果表明,该算法在特征点提取数量与配准精度上相比于传统算法均有明显提高。     

一种高分辨率遥感卫星帧间图像配准的方法

针对某高分辨率遥感卫星高精度图像配准要求,提出了一种采用边缘特征的提取和特征点提取相结合的方法,解决了卫星云图存在云层遮挡导致图像边缘信息无法准确提取的问题。该方法基于改进的Canny算法和Harris检测算子对图像的边缘特征和特征点进行提取,并采用Hu氏不变矩实现图像特征点的匹配,通过仿真试验验证了该方法对提高图像配准精度的有效性。     

基于特征点提取的轴承瑕疵工业在线检测

基于ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)图像特征点的配准方法实现差异性的比较,提取模板图像和待检测图像特征点,对特征点描述的集合进行匹配,通过RANSAC算法消除错误的匹配点,根据匹配对计算最优旋转角度,计算变换矩阵,通过仿射变换实现模板图像与检测图像的配准。在轴承图像上经过不同特征点提取算法,分析运行时间和图像配准的情况。结果表明,基于ORB提取特征点进行轴承瑕疵检测的方法,检测精度达96%,运行效率为67 ms。     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。     

基于ASIFT的低空遥感影像拼接技术

对ASIFT算法原理进行了深入的分析,并在此基础上提出了基于ASIFT的低空遥感影像拼接的新算法.新算法首先利用ASIFT提取图像对应的特征点,通过最小二乘法计算仿射变换矩阵,最后根据仿射矩阵实现图像的变换与拼接.实验结果表明,由于ASIFT算法具有仿射不变性,相比SIFT算法更加符合低空遥感影像的特点,能很好地解决平移、旋转、仿射变换情况下的图像拼接问题.     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

多项式展开的快速扩散张量图像配准

提出一种基于多项式展开的扩散张量图像快速配准方法.采用拉普拉斯算子提取经图像增强处理的各向异性测度图像的边缘特征点,给出一种图像变换模型,利用边缘特征点来定义图像的特征,并以此校正图像的方向.利用基于多项式展开的配准模型,对已经经过方向校正的各向异性测度图像进行全局像素点稠密配准.实验结果表明该方法有效地提高了配准效率和配准精度.     

特征点提取算法性能分析研究

在图像匹配中,使用特征点来描述图像,计算量小、匹配简单,而且特征点往往比较稳定,不易随光照条件和图像的平移、旋转和尺度等变化而变化。因此基于特征的图像配准方法是目前图像配准领域研究的热点。介绍了几种主流的特征点检测算法的原理,并对特征点检测算法性能进行了定量分析研究。从特征点检测速率、正确率、旋转不变性和抗噪性等方面进行了对比,研究了各种特征提取算法的优缺点。为根据不同图像质量选择合理的特征提取算法提供了良好的客观依据。     

基于高分影像和ASIFT算法的滑坡位移场监测方法

针对利用高分遥感影像和SIFT算法进行大变形滑坡位移场监测时存在的不足,引入了一种具备完全仿射不变性的图像特征匹配算法(ASIFT),对不同时相高分遥感影像进行特征点提取与匹配,并在抚顺西露天矿特大型滑坡的位移场监测中进行了应用.结果表明,与SIFT算法相比,ASIFT算法弥补了特征提取算法在仿射不变性上的不足,增加了特征匹配点,提高了滑坡空间位移矢量场标定精度,且自动化程度高、成本低,非常适合于特大型滑坡的大变形位移场监测.     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.