模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战，基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型．进一步地，提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法．通过对医学图像进行配准试验来测试其性能，提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能．     

基于模糊规则自适应弹性图像配准的视频跟踪

把形变视频跟踪看作一个动态图像配准问题,基于已有的模糊规则自适应学习弹性图像配准方法,提出了一个具有较好鲁棒性的视频跟踪算法。较之于一些经典的跟踪算法,提出的新算法显示出了更鲁棒的跟踪效果。     

基于自适应配准参数更新的实时彩色视频图像融合方法

提出一种基于自适应配准参数更新并适用于待配准可见光与红外视频图像的实时彩色融合算法. 首先,自适应地更新每帧图像的配准参数,完成对每帧可见光图像和红外图像的配准;其次,对配准的图像进行线性灰度融合,选取合适的彩色目标图像,在YUV空间完成目标图像颜色信息向融合图像的快速颜色传递,得到彩色融合图像. 实验结果表明,算法效果明显优于伪彩色融合方法,且运算速度完全能够满足对视频进行实时处理的要求.      

基于点集与互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法

针对基于互信息的肺部CT图像三维弹性配准算法精度低、耗时多的问题,提出了一种基于混合配准框架的配准算法.该方法将点集与互信息相结合,先采用点集配准算法获得点集位移向量,再求出变换函数,最后以基于互信息的方法进行细化配准.采用4组三维肺部CT图像,以标志点距离误差来验证算法精度.试验结果表明,所提方法能够快速精确地完成三维肺部CT图像弹性配准;相对于仅基于互信息的配准算法,耗时平均减少70%,配准精度平均提高5%.该方法可以用于4D肺CT图像的快速配准.     

基于广义导向矢量模型的InSAR干涉相位估计方法

提出了一种基于广义导向矢量模型的空间投影方法来估计InSAR干涉相位.该方法构造最优联合观测矢量和广义导向矢量,同时利用相邻像素的信息,并采用空间投影技术,具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性.     

基于互信息的复合遗传算法在医学图像配准中的应用

分析当前的医学图像配准技术及算法,选择基于体素相似性的图像配准方法,以互信息作为配准相似性测度,将混合遗传算法、自适应遗传算法和育种算法相结合,提出复合遗传算法,以提高遗传算法的鲁棒性,加速收敛过程,准确地实现多模医学图像配准,再利用此算法对无噪声图像和有噪声图像进行配准实验.实验结果证明了该算法的可行性,是一种值得推...     

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.      

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.     

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

一种改进的基于小波分解和混合优化的图像配准方法

提出了一种改进的基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准方法.在最低分辨率下采用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法进行全局优化,在高分辨率下采用鲍威尔算法进行优化.结果表明:该方法用于医学图像及普通灰度图像配准,都具有良好的全局优化性能和时间性能.     

基于Harris—Laplace特征点的多时相SPOT图像配准方法

提出一种改进的多时相SPOT图像配准方法。首先通过分块提取H—L特征点,确保特征点分布均匀：然后对H—L特征点进行匹配,通过RANSAC一致性检验构建配准模型;最后利用图像重采样得到图像配准结果。实验结果表明,该方法能够有效地解决不同时相SPOT图像在几何变形、地物改变等情况下的配准,具有较高的自动化程度与实用性。     

基于光流场模型的医学图像配准

基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求;基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速,但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型,该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束,而导致配准过程不能保持图像的不连续性,使得图像严重模糊以致无法应用,该模型还存在不能处理大位移的问题.为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征,采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型,通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊;对于大位移问题,可以采用金字塔结构来有效处理.实验结果证明,Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果,具有很高的运行效率.     

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.     

采用局部差分模型描述的彩色图像配准技术

针对光照方向、强度、色彩或摄像头参数等因素的变化导致待配准彩色图像对间存在复杂的色彩变化,从而严重影响彩色图像配准效果的问题,提出了一种对彩色变化不敏感的彩色图像配准方法.该方法首先根据彩色图像间的von Kries彩色变换模型,建立图像的彩色不变量空间,在此空间利用尺度不变量特征转换(SIFT)算法完成特征点的检测;为加快运算速度,采用2阶局部差分模型(LDP)方法对特征点进行描述,并完成彩色图像特征间的初匹配;再进一步利用RANSAC算法消除误匹配特征点对,得到最终的匹配特征点对.实验结果表明,该彩色图像配准方法与其他算法相比,可以快速、准确地获得彩色图像间的映射关系,因此更加适合存在色彩变化的彩色图像的配准.     

基于光流场模型的医学图像配准

基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求；基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速，但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型，该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束，而导致配准过程不能保持图像的不连续性，使得图像严重模糊以致无法应用，该模型还存在不能处理大位移的问题．为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征，采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型，通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊；对于大位移问题，可以采用金字塔结构来有效处理．实验结果证明，Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果，具有很高的运行效率．     

混合谱梯度方法及其在医学图像弹性配准中的应用

 大规模优化问题一直是理论研究领域的研究重点,求解无约束最优化问题的混合谱梯度方法将多元谱梯度方法和谱梯度方法有效地 结合在一起,综合了二者的优势,引入非单调线搜索后,形成了全局收敛的混合谱梯度算法,并用于医学图像弹性配准B样条参数 模型的求解。医学图像弹性配准是医学图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数 目较大时传统的方法求解费时,而混合谱梯度算法较多地利用梯度信息,避免了梯度计算的浪费,与层次B样条结合可以极大地提 高参数配准的优化速度和精度,算法中的非单调线搜索还有助于避免局部最优。     

基于样条小波和混合遗传算法的多源图像自动配准算法

为实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出图像特征线和图像特征圆的概念,基于仿射变换模型,推导了确定图像自动配准初始参数的算法,并基于B样条小波和混合遗传算法求取最终的多源图像配准参数.实验结果表明,该算法可实现图像的自动配准,证明了该算法的有效性.     

基于模糊数学的对抗网络图像配准建模

为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学方法分析对抗网络图像配准建模问题。分析了对抗网络,在生成模型与判别模型中添加条件变量,通过对抗网络,利用表征向量对图像进行重构,生成图像数据。通过变换对图像对比度进行扩展,通过反变换获取原空间域中的边缘增强图像,通过抑制干扰能力强的Susan算子提取对抗网络图像边缘特征。在边缘特征提取的基础上,引入模糊数学中的模糊隶属度,对图像中不同点属于梯度的模糊隶属度进行定义,构造图像的模糊梯度场,通过模糊数学中的贴进度构造模糊梯度相似性测度,将模糊梯度相似性高的图像作为配准图像,实现对抗网络图像配准。结果表明:研究方法配准效果好;针对存在平移、灰度变化、细节变化、区域变化和尺度差异情况下的图像,可保持很高的性能。研究结果应用性强,配准准确性好。