基于几何特征不变量的快速3D医学图像配准

针对颅部三维医学图像配准计算量大、配准效率低等问题,提出了一种基于几何特征空间约束的快速配准方法。提取三维轮廓点云,提出了一种基于点云集最优拟合环的特征构造方法,并以每个特征环和每个层的质心用作特征量,通过使用迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)方法完成快速配准。实验结果表明,与传统的ICP算法相比,该方法计算量小,配准精度高,配准速度快。它是一种有效的实时三维配准方法。     

基于轮廓多边形拟合的红外与可见光图像配准算法

针对红外图像和可见光图像配准问题,提出一种基于轮廓多边形拟合的图像自动配准算法。首先,为获得较好的主轮廓信息,对提取的轮廓进行多边形拟合,有效剔除轮廓上的冗余点和噪声。然后选取拟合轮廓上的多边形顶点为特征点,将轮廓划分为特征轮廓段,以特征轮廓段作为匹配单元匹配轮廓并得到匹配特征点。采用修剪的最小二乘法,在获取变换参数的同时不断剔除误匹配。实验证明,该算法可实现性强,配准精度高,配准速度快,较好地实现了刚体变换下红外图像与可见光图像的配准。     

刚体变换下基于轮廓的多传感器图像配准算法

提出了一种基于轮廓的多传感器图像配准算法,输入图像之间的几何变换假设为刚体变换。该配准算法的特点是根据匹配轮廓对的质心和长轴计算配准参数,克服了传统的基于特征的图像配准算法控制点检测与匹配的问题,算法鲁棒性较高。首先提取输入图像中的明显轮廓,然后对提取的轮廓进行匹配,并将其中匹配的开轮廓对转化为闭合轮廓对,然后根据所有闭合轮廓对的质心和长轴估计配准参数。实验结果表明,所提算法能精确解决输入图像之间仅存在旋转和平移情况时的图像配准问题。     

基于像素合作博弈的非刚性图像配准方法

用离散位移场表示形变,将非刚性图像配准问题转化为马尔可夫随机场中的最大后验概率推理问题,从而等价于吉布斯随机场中的能量极小问题。为获得能量极小点,将配准视为像素间的博弈,提出了基于多人合作博弈的非刚性图像配准方法,设计了相应的确定性算法。博弈配准时,每个像素尝试与邻居结盟选择一致的位移向量,使自身和联盟的收益都最大化,迭代地完成配准。新方法能配准复杂的形变,精度高、鲁棒性好,非常适用于图像的精配准。实验结果验证了合作博弈配准方法的可行性和有效性。     

基于配准模型仿真的锥束CT射束硬化校正方法

根据锥束CT射束硬化机理,提出一种实际扫描与仿真投影相结合的锥束CT射束硬化校正新方法.该方法从实际重建的零件序列切片图像中提取轮廓点集,然后采用初始-精确两步配准算法配准测量点集和CAD模型,并对配准后的CAD模型进行投影仿真,得到射线在各成像点上穿越零件的长度,最后采用新的指数函数拟合长度.灰度曲线并据此校正射隶硬化伪影.仿真与实际校正结果均表明,该方法可基本消除射束硬化伪影且简单实用.     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

ICP优化下的B样条四维CT图像弹性配准方法

为提高不同生理状态下两组四维CT图像之间配准的精度和速度,基于多分辨率B样条的自由形变模型(Free Form Deformation, FFD),提出一种使用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)优化该模型的配准算法。在传统B样条之前加入ICP算法实现两组四维CT图像间的点云配准：根据分割完的两组四维CT图像生成点云数据和灰度数据,使用ICP对模型中的两组点云配准。level 1,level 2,level 3相似性测度提高率分别为：8.68%,10.46%,2.39%,速度提高率分别为：-51.89%,41.71%,81.09%,结果证明新模型在不同控制网格大小配准上精度和速度都有提高。     

一种基于视频的水下场景复原算法

为了从由水面波动引起严重失真的视频中快速恢复出真实的水下场景图像,提出了一种结合序列图像配准和最优图像块选择的复原算法。首先通过一种迭代的序列图像配准算法消除视频帧中严重的几何畸变,并获得任意时刻水表面的三维形状,然后利用最优图像块选择算法从校正后的图像序列中合成出无失真的水下场景图像。实验结果表明,与主流的图像配准结合稀疏噪声去除的方法相比,算法能够获得更加准确清晰的视觉效果,同时具有更高的计算效率。     

基于改进的协方差矩阵描述子的点云配准方法

点云配准是数字化文物保护的关键一环，提高配准精度与抗噪性是文物点云配准的主要目标。针对该问题，提出一种基于协方差矩阵描述子的三维点云配准方法。使用张量投票法剔除噪声点，对剔除噪声后的点云，使用内在形状签名法提取关键点；对提取的关键点构建邻域信息，利用该信息建立协方差矩阵描述子；通过计算最近距离寻找匹配点对，使用法向量夹角对其约束，剔除误匹配点对；选取匹配点对计算变换矩阵完成粗配准，再通过迭代最近点对方法进行精配准。实验结果表明，相比于常用配准算法，本文算法配准精度更高，且适用于低重叠率模型与含噪声模型。     

利用双树复小波变换和SURF的图像配准算法

为了进一步提高图像配准的运算效率、匹配正确率及配准精度,提出了一种利用双树复小波变换和加速鲁棒特征（speeded up robust features, SURF）的图像配准算法。首先利用双树复小波变换将参考图像和待配准图像分解为低频部分和高频部分,选取其对应的低频部分作为SURF算法的输入图像,得到两者的粗匹配结果;然后通过随机抽样一致（random sample consensus, RANSAC）算法对粗匹配点对进行提纯,剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在较多错误匹配点对的问题,同时计算出最佳匹配的变换模型参数;最后根据该变换模型参数对待配准图像进行几何变换,经双线性插值确定灰度,完成图像的配准。大量实验结果表明,与尺度不变特征变换（scale invariant feature transform, SIFT）算法和SURF算法相比,所提算法的运算速度更快,匹配正确率和配准精度更高,同时在抗噪声、抗旋转及抗亮度变化性能方面更加优越。     

基于主动形变模型的医学序列图像的分割

对主动形变模型(active shape model)方法进行了改进,将其用于CT序列图像的分割,实现了对一些边缘不清晰的软组织的分割。一个组织在CT序列图像中其形状变化往往是连续的,据此,我们先在序列图像中按顺序每间隔几幅抽取一幅图像,用其他方法分割好;然后对分割结果使用主成分分析方法(Principle Component Analysis)计算其形变特征,生成可变形轮廓模板;再用这个模板去变形、配准、分割其他图像,从而达到一个比较理想的分割结果。     

红外双色亚图像识别研究

研究了红外双色辐射特性和双色比识别特征 ,分析了红外亚成像的灰度与空域特征。研究了双色比区分伪目标 ,灰度扩展亚成像方法。研究了亚图像子块灰度直方图的迭代二值化 ,二值分割后的空域模糊分割。研究了单元扫描亚图像识别的特征参数 ,初始成像多帧配准识别实现低虚、漏警率目标检测 ,并通过锁定目标实施连续逐帧分割、识别。实验表明 ,所研究的红外双色亚成像识别方法适用于静止、慢速和快速红外目标的实时识别     

基于小波分析的图像插值技术研究

基于小波分析理论，提出一种医学图像断层间的插值方法。通过对医学图像的小波变换，插值图像边缘对应的高频子图，得到在轮廓上过渡的图像：对小进变换的低频子图，在小窗口邻城内利用灰度直方图统计得到其概率灰废值并寻找最佳插值匹配点。使得插值图像在灰度上得到很好的过渡；通过小波逆变换得到最终的插值图像。通过与以往算法的对比和分析，本算法所获得的插值图像在形状和灰度方面均达到了较高的清晰度，满足断层图像的插值要求，可有效用于医学图像的三维重构。     

速度拖引干扰下运动目标检测

给出了速度拖引干扰下，雷达接收信号模型，提出了一种运动目标的检测方法。利用Morlet小波变换的性质，通过对雷达接收信号进行时-频分析，干扰信号参数估计，相位补偿，滤波，再进行时-频分析，得到目标回波信号的三维时频图及其等高线图，由此进行目标检测。模拟结果表明，此方法是可行的。     

小波变换域噪声图像压缩编码

提出一种对于受高斯白噪声污染的图像压缩编码方法。首先对图像进行离散小波变换 ,然后对其小波变换域系数采用软阈值收缩方法实现去噪 ,最后利用零树方法对其进行压缩编码。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能获取较高的图像压缩率 ,而且能较好地去除噪声。     

UWB-SAR图像中二面角目标的检测

目标的散射特性常依赖于雷达和目标间的姿态角，该依赖性在大积累角的UWB-SAR(UltraWide-BandSAR)中尤为明显，但是经过成像处理，这种关系在图像中被掩盖了。通过分析SAR图像的频谱特点，提出一种方向滤波与双参数恒虚警检测相结合的方法，利用目标响应的方向性检测大处理角UWB-SAR图像中的目标点。对仿真数据处理的结果表明，该方法具有结构简单、性能优良稳定等优点。