基于改进光流场模型的非刚性图像配准

非刚性形变具有局部变形严重、非线性特征明显、各点转换模型不统一等特点,其形变前后图像的自动配准一直是计算机视觉领域的研究热点和难点.为解决上述问题,提出一种改进的光流场模型,将特征向量守恒作为约束条件,较好地解决了大位移形变配准问题,同时保留了图像的细节信息,提高了光流估计的准确性.此外,为解决传统光流场模型中因过度平滑而导致的图像边缘模糊问题,对金字塔各层位移场作了双边滤波,以保证去除噪点的同时,保留图像的边缘特征.实验结果表明,该算法模型鲁棒性较高,对于复杂形变的非刚性图像仍然能够获得理想的配准效果.