基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法

为了提高相似变换图像配准的速度和精度,提出了1种基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法.在利用Harris角点检测提取待配准图像的特征点以及利用归一化互相关粗匹配后,采用改进的随机抽样一致法进行快速精准的变换模型估计.算法采用图像相似变换的简化配准模型,利用相似特征3角形进行快速模型预检验,并使用最大欧氏距离法提高计算数据的可靠性.实验结果表明,该算法在具有较高计算精度和鲁棒性的情况下,大幅减少了运算量,提高了变换模型的计算速度.     

结合小波和颜色信息的SIFT图像配准方法

采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的方法对目标进行识别及图像配准.为了提高光照不变性,获得更高的识别率,在尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子中加入颜色信息,对基准和后续图像分别做小波分解,得到彩色描述子,再利用SIFT提取特征点,采用优化节点(BBF)算法及随机抽样一致性(RANSAC)算法完成2幅图特征点对的搜...     

一种医学图像弹性配准方法

针对肝脏和肺部器官在图像配准中特征获取准确度有限性,本文提出了一种机器和人工结合提取特征点的医学图像非刚性配准方法。依据器官中血管形状形成的树状图,使用联合图算法对树状图初步配准后自动提取出特征点,与手工选择的具有解剖意义的点共同构成特征点集。以两幅图像间的互信息作为图像配准测度函数。以确定性退火算法迭代求解最优化配准变换函数。实验证明,该算法能匹配图像的整体结构信息和图像中感兴趣的生理解剖位置,具有很强的鲁棒性。     

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。     

基于改进蝙蝠算法的甲状腺SPECT-B超图像配准

为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率.提出基于改进蝙蝠算法的甲状腺SPECT (single-photo emission computed tomogropby)-B超图像配准方法.针对甲状腺SPECT图像与B超图像灰度差异大,采用2类图像共有的甲状腺及肿瘤轮廓特征进行配准.采用阈值分割法提取SPECT图像中甲状腺及肿瘤轮廓;采用Shearlet变换与基于活动轮廓模型图割算法相结合的方法提取B超图像中甲状腺及肿瘤轮廓;以归一化互信息为相似性测度,以改进的蝙蝠算法为优化算法,优化配准所需的空间变换参数.实验结果表明,提取的B超图像中甲状腺及肿瘤轮廓更准确,改进的蝙蝠算法使配准具有更高的准确性和较好的鲁棒性.     

图像配准与角点提取算法研究

在图像配准的方法中,基于图像特征点的配准方法应用较为广泛,而在图像特征点的配准方法中又以基于角点检测的方法最受关注。通过对角点检测方法的理论研究与探讨,分析了几种提取算法,从匹配正确率和抗噪声效果等方面对这几种算法进行比较,最后给出室内外图像角点检测结果图。     

融合梯度信息的最小生成树医学图像配准

针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中.通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性.     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.     

利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法

针对基于局部结构特征的图像配准算法对特征描述不够精确、外点剔除过程运算复杂度高的问题,提出了一种利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法。算法定义了一种基于空间序列的特征点描述子,通过定义特征点间的连接权值和排列顺序构成点的特征来描述,融合了图像局部结构和全局信息;通过对随机采样一致性检验的改进,采用投票策略和随机采样一致性检测的方法,解决外点剔除问题;利用空间序列描述子进行图像配准,通过配准和外点剔除交替迭代进一步提高配准精度。定量分析与实验结果表明:与传统的特征点匹配算法相比,该算法具有结构简单、易于实现的特点,具有配准精度高和计算时间少的优点,具有较高的复现率和准确率。     

结合图像信息和几何关系的配准算法

对图像配准中的特征点检测方法和描述方法进行了研究,提出了一种快速准确的图像配准算法.使用尺度空间理论进行特征点的检测,通过两种不同的特征点描述子对特征点进行描述:一种是基于图像信息的描述子,该描述子使用尺度空间理论上的尺度不变Harris算子的自相关矩阵来描述特征点;第二种是基于空间上的几何关系的描述子,提出了一种融合局部结构特征和全局信息的描述子.在图像配准的目标函数里,将特征点匹配矩阵和图像变换矩阵分解,分别使用两种不同的描述子对二者进行迭代求解.该算法结合了两种特征点描述方法的优点,实验结果表明该方法快速、准确,具有配准精度高和计算时间短的优点.     

基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法采检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Par...     

基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强

随着多小波理论的发展,它所拥有的对称性、光滑性、紧支性、正交性等重要的数学性质弥补了单小波的不足．提出了一种基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强算法,将图像进行多小波分解,高频细节图像采用多尺度非线性自适应增益增强．低频平滑图像采用反锐化掩模增强．实验结果表明：该算法能突出图像中的细节部分,可以有效地消除噪声,并且具有良好的增强效果．     

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。     

基于三点法和ICP算法的手术导航系统患者配准

为提升手术导航系统的患者配准精度和操作效率,提出一种将三点法与迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法相结合的配准策略.首先,定义患者配准问题,并介绍术前和术中数据获取方法;然后,以光学定位标记球心为患者空间与图像空间的共同特征,并利用三点法完成初始配准;最后,以经初始映射后的患者点云中各点为球心,建立半径为r的球形区域,并仅保留位于该区域内的图像点云以实现抽样,再利用改进ICP算法对两片点云执行精确配准.实验结果表明,采用所提方法对猪股骨和猪髂骨执行配准的平均误差分别为(0.83±0.10)mm和(0.86±0.09)mm,其精度和稳定性均优于传统ICP算法,且具备高效、易操作的特点以及潜在的临床应用价值.     

基于投票策略的特征点提取

特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题,导致特征点匹配率低,并且影响图像配准精度和速度.针对这一问题,提出基于投票策略的特征点提取算法.算法通过选举人投票选举出最强特征性点集,有效去除伪角点.点集中的特征点满足多重准则,特征性强度高.依据坐标选举,保证了特征点定位的准确性.在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验,并与传统的特征点提取方法进行比较.实验结果表明,该算法提取的特征点具有更好的有效性,算法具有较强的适应性和抗噪性.     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

一种用于AOI的PCB拼接算法

针对自动光学检测技术(AOI)在PCB板检测中存在的图像拼接严重错位、系统响应速度慢、拼接精度差等问题,对PCB图像拼接算法进行了改进研究.首先,提出整行缩小以及以行图像为配准图像的方式进行图像拼接;其次,在传统PCB图像拼接算法上引入surf配准,采用图像金字塔尺度空间的方法,确定拼接图像间的对应特征点,选取最近邻次近邻的配准方式进行特征匹配.实验结果表明:提出的拼接算法,生成图像的数据量相对较少、速度较快,误差不会累积传递,消除了错位偏差,并解决了因光照不均而造成拼接缝隙的问题,大大提高了拼接的精度和速度,为AOI系统后续准确识别PCB板缺陷打下了良好的基础.     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。     

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。     

基于强角点的SAR图像自动配准

图像配准技术在合成孔径雷达图像处理中占据至关重要的位置。针对合成孔径雷达图像配准对时间和精度的需求,提出基于角点特征的配准算法。提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入用于视频追踪的强角点,对该算法进行验证。实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。