基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

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．     

Clifford代数空间上的三维颅部感兴趣区配准

针对3D颅部医学图像配准中存在的配准精度不高、运算复杂、配准效率低等问题,在创新性地圈定了感兴趣配准区域的基础上,提出了一种基于Clifford代数的全新的几何特征轴构造方法。起初从参考模态与浮动模态中依次提取特征点,通过该特征点实现配准感兴趣区(ROI)圈定;其次利用感兴趣区的点云数据集到其质心的距离测度构造几何特征轴,并计算相应的旋转算子完成浮动模态相对于参考模态的高效、高精度配准。这样的配准方式有效地避免了多模态图像成像时配准区域非完全匹配导致的误差,并减少待处理的数据量,同时消除了无效配准区域产生的局部最优点的影响,进而降低了配准的误差。实验表明,感兴趣区处理后的待配准图像,经新算法仿真配准,能够精确地定位组织器官的三维位置,执行效率高且配准误差较小,是一种有效的3D颅部医学图像配准方法。     

基于统计滤波和稀疏度优化的印花配准算法

在数码印花技术上，传统全局印花图案配准方法在精度和效率上无法满足需求，局部印花图案配准方法存在配准误差较多导致匹配误差大的问题，还存在图像变形控制点过多导致算法效率低等问题.该文提出了一种新的局部印花图案配准方法.该方法基于统计滤波优化配准算法，减少FLANN匹配点中的误差点；并在分析图像变形中冗余控制点特性的基础上，提出一种基于稀疏度的冗余优化算法降低控制点数量.实验结果表明：该方法可有效滤除配准后的误差点，优化控制点集，总体提高配准精度和算法效率.     

基于形状匹配的快速图像配准

为了发挥基于特征的图像配准方法和基于像素的配准方法的优点,提出了一种将特征匹配和最大互信息法相结合的配准方案：先提取参考图像和浮动图像中的目标形状进行匹配,利用匹配结果求出互信息搜索算法的初始值再进行搜索．实验表明,该方法计算量小、速度快且精度高,可避免参数搜索陷于局部极值,有效地提高了配准的速度和精度．     

基于图像法的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于图像法的点云数据边界特性的自动提取方法，采用图像处理中梯度求解方法，对点云中每一点处的法矢和曲率进行估计，通过阈值得到候选边界点，再利用曲率极值法得到最终边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线，达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性实用性，对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义。     

基于二次曲面拟合的序列图像高分辨率复原

在模版匹配的基础上，提出一种基于二次曲面拟合的配准方法．在配准点的邻域内把序列图像的相似性测度拟合成二次曲面函数，通过求二次曲面函数的极大值点（最佳匹配点），得到配准图像的亚像素位移，并用该位移来估计遗失帧．然后用插值法得到高分辨率图像．试验结果验证了该方法的有效性．     

加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究

为了实现多模念医学图像的配准融合，提出一种加快寻优的医学图像互信息配准算法实现CT和MR图像的配准。该算法首先使用形态学方法提取图像的边界，再用力矩主轴法算出浮动图像进行刚性变换的初步平移量和旋转量，然后以此作为互信息法的初始参数进行寻优，找出最佳变换，实现CT和MR医学图像的自动刚性配准。该办法计算简单、运算量少。利用该配准算法实现融合的结果图像经过临床医生检验，认为达到临床诊断的要求，能辅助临床医生对疾病做出正确的诊断。     

全特解场边界元方法及其在计算振动体声辐射中的应用

文章提出边界元全特解场法原理，并给出了关于线弹性静力学和声辐射问题的有关计算公式．该方法通过一系列给定的特解场来计算边界积分方程的系数矩阵，不仅可以避免计算奇异积分，也不需要插值和数值求积．计算量大幅度减少，而且对边界角点的处理也很方便．全特解场方法不仅可以求出边界未知量，而且可以方便地计算出包括边界点和近边界点在内的任意点的位移和应力．文中给出了关于弹性静力学和声辐射问题的两个算例，计例结果表明：本文提出的方法计算量小、精度高、是求解偏微分方程边值问题的有效方法．     

基于对齐度和模糊梯度相似性的图像配准

提出一种基于对齐度和模糊梯度相似性的图像配准方法．该方法利用小波多尺度积提取边缘图像和特征点，然后利用角度直方图估计旋转角度，再使用提出的基于对齐度和模糊梯度相似性的配准准则来确定匹配点对．实验结果表明，该方法精确性较高，并具有一定的抗噪性．     

基于边缘特征的多源影像空间配准精度研究

图像配准技术是数字图像处理的关键技术之一.以甘肃省张掖市为研究区,获取ASTER与MODIS两种数据进行空间配准研究,首先以ASTER数据为基准选择同名点对MODIS数据进行空间配准,然后使用两种方式对其配准精度进行评价：第一种方法充分考虑研究区的地表覆盖特征,利用图像分割、边缘提取及图像匹配等技术,以先验知识为基础提取边缘并进行拟合分析,提出基于边缘进行空间配准精度的分析方法;第二种方法借鉴传统配准方式,选择同名点进行空间配准精度分析.研究表明,经过配准后的几何校正精度优于0.5个像元,能够满足精度要求.     

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.     

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.      

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

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。     

基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型

针对测地线活动轮廓模型对轮廓初始化敏感的问题,提出一个基于边缘扩散信息拟合的测地线活动轮廓模型.首先定义了一个与图像边缘法线方向的二阶导数相关的扩散方程,通过求解这个扩散方程获得边缘扩散信息,利用这种边缘扩散信息构建了一个新的力场;然后由该力场驱动活动轮廓演化,使活动轮廓可以从边缘的两侧向真实目标边缘逼近,最终收敛到期望的边缘.本文模型采用一种快速有效的数值方法实现,水平集函数在整个演化过程中无需重新初始化,活动轮廓演化速度得到显著提高.一系列的人工和真实图像的实验结果表明,本文模型不仅对于初始轮廓的位置选择不敏感,并且可以分割弱边界目标、具有复杂几何结构的目标和带有孔洞结构的目标,综合性能优于一些传统算法.     

基于局部灰度梯度特征的图像快速配准方法

为了提高图像配准效率,对于机器视觉检测中相邻帧图像中的目标区(ROI)刚性偏移配准问题,提出了一种基于局部灰度梯度特征的快速算法。在样本和待配准图像相同几何方向上,先以方向边缘点检测算子检测目标区的数个边缘点作为特征点。以各边缘点为脊点,分别在其两侧对称求取有限数量像素的一维灰度梯度矩阵,并由此构建二维灰度梯度矩阵。根据两幅图像间的灰度梯度矩阵匹配程度来确定目标区的偏移量,进而配准图像。将本算法用于医用安瓿瓶可见异物检查图像的目标区配准过程,实现了图像目标区的无差配准。     

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。     

基于Gabor滤波与区域生长的细胞分割

贴壁细胞图像中细胞大小形状各不相同,细胞内部分区域与细胞边缘具有相近的灰度,部分细胞边缘较细或者断裂,为后续正确的分割计数带来了困难。传统的基于区域的图像分割很容易造成过分割和欠分割,前者得不到完整的细胞边缘,后者使细胞内部出现大量杂质点。为解决以上问题,首先利用Gabor滤波器的方向性滤波特性对细胞边缘进行增强,然后选择细胞边缘对应的高灰度点作为种子点进行8连通约束的区域生长,最后对区域生长后的图像进行形态学闭运算消除小的空洞和毛刺,得到完整的细胞边缘图像。与阈值法和边缘检测法的比较结果表明,该算法分割效果较好且对噪声不敏感。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。