一种非刚性医学图像点配准方法

非刚性图像配准问题已成为医学图像分析中一个非常具有挑战性的问题。基于薄板样条的方法,以薄板样条（TPS）为形变模型,引入实匹配矩阵,把薄板样条参数表示成仿射分量和非仿射分量,并分别进行求解。与其他非刚性配准算法相比,该算法能有效的处理冗余点,抗噪能力较强。实验结果表明,该方法在非刚性配准中具有较好的鲁棒性。     

一种非刚性医学图像的点配准方法

提出了一种具有鲁棒性的进行非刚性医学图像点配准的新方法。为了更好地处理点配准中的冗余点问题，对冗余点进行了建模，在此基础上对点配准能量函数进行了改进。使用确定性退火优化算法对改进后的能量函数进行最优化从而得到配准的非刚性变换，避免了优化过程中出现的局部极小值解。该方法能有效地处理冗余点。抗噪声能力较强，可以很快地配准带有噪声且有冗余点的非刚性医学图像。使用薄板样条对三维腹部医学图像进行全局弹性配准，实验结果显示配准的精度可以达到亚像素精度。     

基于互信息非刚性医学图像配准的方法

提出了一种基于互信息的对非刚性三维医学图像进行弹性配准的方法．用２Ｄ联合直方图法计算两幅图像重叠部分的图像灰度之间的互信息,使之最大化,从而实现两图像之间的全局仿射配准．然后将两幅图像的重叠部分均分成互为重叠的体积子块,再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的互信息,实现每对对应子块的局部刚体配准,并将每个子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．实验结果表明,该算法可以有效地实现三维图像全局弹性配准,但计算时间较长．     

基于灰度值相应概率的非刚性图像配准

提出了一种基于灰度值相应概率的，对多模态非刚性医学图像进行全局弹性配准的快速算法．通过两幅图像重叠部分的２Ｄ灰度联合直方图，计算灰度值相应概率（ＧＶＣＰ），使用遗传算法最优化ＧＶＣＰ实现两幅图像之间平移和旋转的全局刚体配准．将两幅图像的重叠部分均匀地划分成互为重叠的体积子块，再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的ＧＶＣＰ，实现每对对应子块之间平移的局部刚体配准，并将每子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．     

基于有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno优化算法的图像非刚性配准方法

图像配准可以分为刚性配准和非刚性配准两类,图像非刚性配准是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,当参数数目较大时求解比较费时,提高此类算法效率的关键之一是减少迭代算法中矩阵的计算量和存储量.本文研究了一种非刚性配准方法,该方法应用Basic样条自由变形模型,此模型改变控制点只影响其附近...     

基于局部特征射影变换的组织切片图像非刚性配准

针对组织切片图像配准问题,研究一种以局部特征射影变换配准方法为基础的全局非刚性配准方法以获得更好的匹配效果。首先,采用空域增强与频域增强结合的方法对图像进行预处理,应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征;其次,提取处理后的图像的尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)方法计算两幅图像之间的射影变换矩阵参数并进一步剔除离群点,该矩阵可用于全局配准;最后,同样根据RANSAC方法提取出的特征点采用K近邻方法对图像进行区域划分,针对不同局部区域单独求解射影变换矩阵,并与全局配准矩阵进行比较筛选得到组织切片全局非刚性配准模型。实验结果表明对于不同的组织切片图像,局部射影变换配准的方法基本都可以提高配准的准确率,但对于局部变形较小的图像对,局部射影配准对配准精度的提高有限。     

基于统计形变模型的多模医学图像非刚性配准方法研究

多模医学图像间可能存在复杂的非刚性形变,矫正这类形变需要采用具有较高自由度的非线性变换模型.直接求解非线性变换的高维参数,不仅会增加配准时间,而且也影响配准精度.为此,本文提出一种基于统计形变模型的配准算法,该算法利用统计形变模型对大量多模图像间的非刚性形变进行统计学习,利用由此建立的模型大幅减少变换模型的参数,达到提高图像配准效率和精度的目的.大量的实验结果表明：与基于传统自由形变模型的配准算法相比,本文提出的基于统计形变模型的配准算法其效率可以提高52%,同时目标配准误差平均减少0.503 2个像素.     

基于非刚性ICP的三维人脸数据配准算法

三维人脸扫描数据的配准是三维人脸统计学习的基础和前提。为了解决离散点群数据的精确配准问题,该文提出一种融合弹性形变的非刚性最近点迭代(ICP)三维人脸数据配准算法。该算法利用稀疏的特征点逐步形变一个高分辨率的三维模板网格(模板三维人脸)以逼近三维人脸扫描数据(目标三维人脸)。此形变过程可以建模为一个关于模板人脸上每个顶点的仿射变换的优化问题。此外,该算法通过引入弹性形变在不损失配准精度的前提下加速了配准过程。在此基础上,该文提出一种融合弹性形变和三维配准的三维人脸的头部缺失数据补齐算法,使得三维人脸模型更具有真实感和完整性。实验表明,该算法比一种目前较为广泛应用的人脸头部补齐算法更具鲁棒性。     

基于邻域结构和驱动力准则的非刚性点集配准

非刚性点集配准的关键是找到点集之间的正确对应关系。传统点集配准方法通常将特征点的全局空间距离作为判别准则,而未考虑点集的邻域结构信息,容易产生误匹配,为此,文中提出了一种基于邻域结构和驱动力的非刚性点集配准算法。首先,在一致性点漂移(CPD)算法的基础上,提出了一种局部距离计算方法,并将其与空间距离相结合,有助于提高匹配精度;此外,对传统形状上下文方法进行了改进,构建了一种新的驱动力准则,以在初始配准过程中提高搜索速度,在后期减小配准误差;最后,采用期望最大化(EM)算法迭代求解各点对的对应关系。在常用国际点集数据集上的仿真实验结果表明,在非刚性变形、噪声、异常点和遮挡等情况下,文中算法比经典算法具有更高的鲁棒性,匹配准确率也更高,并且对真实图像可以获得比较理想的配准效果。     

基于医学图像配准方法的研究

本文对医学图像的配准方法进行了研究,分析了刚性配准和非刚性配准方法的主要区别和适用范围,并分别对图像进行了两种方法的配准。     

基于RANSAC改进算法的单目视觉里程计研究

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配.采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除.根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位.实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点.     

基于SIFT的UAV载组合宽角相机影像匹配方法

针对无人驾驶飞机UAV(Unmanned Aerial Vehicle)航空组合相机获取的大像幅影像旋偏角较大、 大尺度变化和颜色差异明显的问题, 提出基于极几何和单应约束的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征多尺度LSM(Least Squares Matching)算法。该算法顶层金字塔影像采用SIFT快速匹配, 对匹配结果利用改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法计算影像间单应矩阵和基本矩阵; 对影像进行Harris特征提取, 根据极几何和单应约束采用双向一致性相关系数算法进行密集匹配; 通过更新单应矩阵, 设定阈值删除误匹配点; 对匹配的同名点进行最小二乘匹配获取子像素级精度。通过对具有较大旋偏角、 大尺度变化和颜色差异的3组实际航摄影像的试验对比表明, 与传统方法相比, 该算法具有较高的匹配成功率和较好的有效性。     

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。     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。     

基于面结构光的T型焊接接头成形角度测量

针对钛合金带筋壁板T型焊接接头成形角度的测量需求,基于面结构光三维扫描仪设计了三维点云测量系统,以获取T型焊接接头区域三维点云。首先,对三维点云进行预处理,利用统计滤波去除离群点,通过直通滤波剪除场景点云和冗余点云,再用体素化栅格法简化点云;然后,使用区域增长算法分割出T型焊接接头的筋板点云和壁板点云;最后,基于随机抽样一致性（RANSAC）算法拟合出分割后的筋板和壁板平面点云,得到平面法向量,计算求得T型焊接接头的成形角度。将焊接前的测量角度反馈给装配机器人,用来修正筋板的装配精度;焊接后的测量角度则用来评判焊接成形质量。计算结果表明,运用所提的点云数据处理方法能快速精确地计算出T型焊接接头的成形角度。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

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.     

基于不变特征的红外图像快速配准系统设计

为了方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效地配准,设计了基于不变特征的红外图像快速配准系统。首先介绍了系统的硬件组成和基本原理,然后采用SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法提取特征点并生成特征点描述子,最后利用图像匹配策略去除误配准的特征点对,求解仿射变换模型参数,从而实现图像配准。实验结果表明：系统工作稳定、效率高,配准后的图像质量较好,且达到了实时性的要求,具有很强的应用价值。     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

基于改进Cascade R-CNN的织物瑕疵检测方法

制造业瑕疵检测问题是工业产品的关键环节,其中织物瑕疵检测尤为关键.针对织物图像尺寸大、局部瑕疵数量少、图像背景复杂等问题,设计了一种基于Cascade R-CNN融合尺度不变特征的织物瑕疵检测方法 .通过训练具有多个递增交并比（IoU）阈值的级联检测网络,解决了传统深度神经网络的过拟合和错配问题;针对工业生产上存在的待检测图片发生倾斜、偏转和迁移等问题,通过尺度不变特征变换（SIFT）算法对待检测织物图进行预处理,将其正确定位到模板图上对应位置后,再进行瑕疵检测;借鉴孪生学习的思路,通过扩充输入通道,同时输入并分析待检测的图像和模板,提高了瑕疵检测的精度.实验结果表明：该模型能够有效地完成瑕疵检测任务,可对7类织物瑕疵进行检测与分类,平均精度均值达87.5%.