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。     

基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

基于局部轮廓曲线的图像配准方法

图像配准是计算机视觉领域的基本问题.提出了一种基于局部轮廓曲线的图像配准方法 .首先,利用图像的最小作用曲面提取从角点出发的局部轮廓曲线,并通过MLSD描述符描述轮廓曲线;其次,对曲线的MLSD特征向量进行傅里叶变换以便于使用轮盘匹配方法实现两幅图像中从角点出发的局部轮廓曲线的配准;然后运用最小二乘法迭代求解局部配准参数;最后,统计局部配准参数直方图获取全局配准参数.实验结果表明：此配准方法有较高精度.     

基于局部几何约束的医学图像配准方法

提出一种基于局部邻域几何约束的医学图像配准方法,通过判断初始匹配的SIFT特征点间的几何关系,去除误匹配对;在医学图像中提取全部三维灰度特征,进行第二次误匹配对去除操作,匹配精度高、稳定性强、计算速度快.试验结果表明,本文方法在保证计算速度的前提下,能够在一定程度上提高医学图像特征匹配的准确率.     

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。     

双向梯度归一化互信息医学图像配准方法

传统互信息配准方法未利用图像的空间信息,为此,提出一种将互信息与梯度相似性相结合的双向医学图像配准方法.首先以图像A为参考,求图像A和待配准图像B的每组对应点的梯度相似性,并在计算相似性之前引入高斯算子以降低噪声影响,将梯度相似性因子与归一化互信息的乘积作为图像配准的正向测度;反过来,再以图像B为参考计算逆向的梯度归一化互信息.由此得到双向梯度归一化互信息.实验结果表明,该方法比传统归一化互信息和梯度归一化互信息方法有更高的鲁棒性和精度.     

基于形状特征的图像配准

针对图像配准,提出了一种高效的配准方法,结合小波变换与传统的配准方法,检测形状的轮廓,利用小波分解后的系数分层提取图像形状信息,并进行由粗到细的逐次配准,然后利用最小距离函数对两轮廓进行判别,减少了计算量,得到了高精确的配准结果,有效地提高了配准效率。     

基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,提出一种将互信息与梯度相似性结合的医学图像配准方法.待配准图像的每组对应点的梯度相似性包括方向相似性和模值相似性.待配准图像整体梯度相似性系数由各对应点对的梯度相似性之和决定,该系数与传统互信息的乘积作为图像配准的测度.利用2D多模图像分别进行平移、旋转、采样,得到配准函数曲线,并给出具体的配准实例.实验结果表明,该方法比传统互信息有更高的鲁棒性和精度.     

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．     

基于梯度信息和区域互信息的图像配准

针对红外图像和可见光图像的特性,提出了基于梯度信息和区域互信息的红外与可见光图像配准。为了提高配准的速度,采用分层配准方法:使用小波分解将原始图像分为两层,在小尺度层上使用梯度信息和PSO方法找到粗配准参数,大尺度层上使用区域互信息和Powell搜索。其中,Powell搜索的初始值为粗配准参数,最终实现红外图像和可见光图像的有效配准。仿真实验结果表明:该算法配准精度高、速度快、鲁棒性好。     

一种基于子图特征的快速图像配准算法

针对大面积图像配准鲁棒性和实时性差的问题,提出一种基于子图特征的快速图像配准算法. 提取对比度强、 结构清晰的子图,依次采用改进的Harris检测算法提取角点,4阶梯度向量对角点进行描述,欧氏距离进行特征向量相似性度量,并利用最小二乘法进行变换参数估计,采用双线性插值法重建待配准图像. 实验结果表明,子图法不但比大图法的配准精度高,配准速度快,而且这种思想可以推广到FMT和MI配准法等其他配准算法.      

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GPU的弹性图像配准方法

通常的弹性配准技术因其计算强度大,消耗时间长,难以满足实时应用的要求．新一代图形处理器（GPU）以其用户友好的可编程性和出色的并行计算能力,为解决该问题提供了新的途径．根据GPU的自身特点,以薄板样奈插值作为变换模型,构建了弹性配准计算平台．对二维单模态和多模态的两组图像进行实验,结果表明,相比于CPU,利用GPU可以更为迅速地获得变换参数,对于大尺寸、高分辨率或者多局部形变的图像,GPU的处理速度超出CPU 1个数量级以上．     

一种基于特征点的X射线图像配准方法

精密铸件通过差影法检测缺陷时,图像配准是关键的一步。文中采用一种改进的随机Hough变换和空间数据坐标变换理论相结合的图像配准方法。该方法首先采用OTSU对图像二值分割,利用改进的随机Hough变换检测图像中的多个圆,并把多个圆心作为图像配准的特征点;然后根据特征点对应关系计算配准参数,确立坐标变换关系并对图像进行配准。实验验证了该方法可实现较高精度图像配准。     

基于随机轮廓匹配的快速图像配准算法

为了克服确定性图像配准算法计算速度和准确率难以同时兼顾的缺点,提出了一种对部分重叠的图像进行快速配准的方法,该方法是基于轮廓特征的随机匹配算法。通过提取轮廓上的“关键点”作为特征点,随机选择若干特征点对得到候选变换,随后的投票阶段对其变换参数进行检验和求精。实验结果表明:对于典型的应用,该算法比传统确定性匹配算法的速度提高了约一个数量级,能够在线性时间内完成对两幅图像的配准,而且,该方法能够对包含相当比例误报的特征点集进行匹配,具有很强的适应性。     

功能磁共振时间序列图像快速配准方法研究

提出了一种非迭代分别检测时间序列图像间旋转、平移运动的方法．该方法基于傅立叶频谱的相位相关特性,解决了迭代配准算法中的旋转与平移耦合问题．通过精心选择参考图像,采用基于递归数字滤波的三次B样条插值方法,实现了功能磁共振序列图像的快速配准,配准精度达到了亚像素级。     

基于局部熵的Active Demons多模医学图像配准

针对Active Demons算法只能配准同模态图像,并且图像的灰度梯度不太明显时形变方向无法确定从而导致误配准的问题,提出了一种基于局部熵改进的Active Demons多模医学图像配准算法.该算法首先将原图像转换为局部熵图像,然后使用改进的Active Demons算法进行配准,该算法在Active Demons分母上分别加入浮动图像与参考图像的灰度梯度值平方.正则化变换时以双边滤波器代替高斯滤波器,使得图像边缘的细节信息保持较好.多模态医学图像配准的实验结果说明该方法精确度高,使图像质量得以提升.