一种基于方向可控金字塔结构的快速医学图像配准算法

提出了一种快速医学图像配准算法.采用方向可控滤波器,稳定地提取图像多方向特征信息,合成特征图来进行更精确的配准.为了避免全局搜索旋转中心造成的高运算量,提出选取特征图的质心作为旋转中心进行图像空间变换而后逐层配准的方法.另外,计算质心还可以提供平移参数的初始估计范围,加速算法搜索时间.仿真结果证明该算法的精确度高,运算时间大为减少,在多模态图像配准中也有很好的效果.     

图像分辨率对天然纤维识别的影响

针对低分辨率图像的保真问题,提出基于轮廓曲线的邻域方向差分链码,进行曲线失真程度的分析.该方法将基于像素坐标的二维轮廓曲线转化成相对于曲线走向而变化角度函数.差分链码具有平移、拉伸和旋转不变性.根据差分链码提出分别针对于对象轮廓周长、轮廓包围面积和轮廓曲线相似性的误差统计模型,并将该模型应用于棉麻等纤维截面的显微图像在不同分辨率下外形的失真度分析,给出在图像采集时允许的最低图像分辨率的计算.     

基于外标记点的2D/3D图像配准方法

提出了一种基于外标记点的无框架配准方法.该方法首先建立参考坐标系,接着根据外标记点在两幅2D图像中的对应坐标,求出2D图像像素坐标到参考坐标系的转换关系,然后根据外标记点在3D图像坐标系中的坐标,求解3D图像坐标系和参考坐标系的转换矩阵,通过一组矩阵运算,从而实现2D/3D图像的配准.临床图像的实验结果表明,该方法的配准精度为(0.026 7±0.044 7)mm.     

基于Fourier-Mellin变换的医学图像配准算法

针对基于互信息配准广泛应用于医学图像配准,存在计算量非常大、耗时长,受初始旋转和平移参数影响较大而使目标函数陷入局部极小等问题,采用Fourier-Mellin变换,先计算出2幅图像功率谱的反Fourier变换得到所对应的峰值位置,从而求得它们的相对平移,对于图像幅度谱用对数-极(Log-Polar)变换求出相对旋转角度,从而获得2幅图像配准参数,最后对图像进行配准.RTMT虽然能快速配准,但是配准精度有待提高.将RTMT和RMI结合在一起进行配准,即将RTMT获得的旋转角和平移量作为RMI的初始值,再应用RMI配准.这种方法不但计算量少而且运算简单,得出的结果精度高并且配准速度快,对于单模态图像配准和多模态配准都适用,还解决了容易陷入局部最优的问题.     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

一种改进边缘相关匹配的图像快速配准方法

针对图像自动配准的耗时问题,提出一种基于图像边缘链码匹配的快速配准方法。利用B样条多尺度小波提取图像的边缘和梯度幅角,通过边缘梯度幅角直方图统计获得图像之间的旋转角度,并根据图像的投影,估算参考中心点,依此建立距离和角度的限制条件,对边缘特征进行改进的Freeman编码,然后进行相关匹配运算,完成图像配准。实验表明,限制条件下的链码匹配可以有效提高配准速度。     

一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法

针对传统SIFT算法的配准精度和配准效率易受斑点噪声和图像灰度差异影响的问题,提出一种基于显著性区域分割的SAR图像配准算法.首先基于改进的马尔可夫(MRF)算法对SAR图像进行分割,结合区域特征和边缘特征筛选出稳定的显著性区域;然后在显著性区域的边缘附近进行SIFT特征点的提取;最后通过SIFT特征点的匹配实现图像配准.实验结果表明,该方法在保证较高的配准精度的同时,提升了算法效率.     

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。     

改进极坐标的频域图像配准算法

针对传统极坐标变换在频域配准中的问题,提出了一种基于改进极坐标的频域配准算法。先对参考图像和待配准图像分别进行傅立叶变换,将频谱信息映射至改进极坐标下。依次沿角度和极径方向投影,计算出图像间的旋转、缩放参数;再对待配准图像进行相应地旋转、缩放校正,根据幅度加权的相位差进一步得到图像间的平移量。当耗费的计算量大致相当时,与基于传统极坐标或伪极坐标变换的频域配准算法相比较,文中算法获得更高的图像配准精度。     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.