基于互信息和混合优化算法的多模医学图像配准

针对互信息函数的多极值问题,提出了一种基于混合优化算法的多模医学图像配准方法.对于多模医学图像,以互信息作为相似性测度,使用混合优化算法搜索出最佳配准变换参数,将待配准图像进行变换,从而达到配准的目的.实验表明,该算法能避免陷入局部最优值,配准结果精度达到亚像素级.     

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...     

加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究

为了实现多模态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.该方法计算简单、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.     

一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法

为提高图像配准的速度,提出了一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法.在图像中选取一块小区域代替整体区域,根据对数-极坐标变换、傅里叶变换的特性确定图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术确定图像间的平移关系,从而求出图像的配准参数,最后利用这个配准参数对待配准图像进行全局配准.此方法改进了利用全图求取配准参数的过程,利用小区域变换得到配准参数,减少了运算量,提高了运算速度.     

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。     

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。     

寻优方法在医学图像配准中性能比较研究

医学图像配准是以相似性测度为目标函数,通过多参数优化方法寻找最佳变换参数的过程.本文以MI为相似性测度,通过分别使用Poweli算法和PSO法等方法寻优得到最佳变换参数,并对它们的性能进行了比较.实验结果表明,Powell法适合于单、多模态配准;虽然PSO法能成功配准,但是寻优效率有待提高,有必要在精度和时间效率之间进...     

基于变惯性系数active demons算法的DTI多通道配准研究

经典的demons算法利用参考图像的梯度信息作为配准的驱动力来配准图像,但是只适用于小形变配准,对于大形变配准效果并不理想,且存在收敛速度慢的问题,active demons算法在demons算法基础上加入了浮动图像的灰度梯度信息,加快了图像的收敛速度,并且对于大形变图像配准同样适用,可是拓扑结构容易发生改变.本文在基于变参数active demons算法基础上做改进,通过引入惯性系数b,提出基于变惯性系数active demons算法的DTI多通道配准,将变参数active demons的改进算法应用于DTI多通道图像配准.经典的active demons算法、变参数active demons算法和本文算法的MSE图做比较,可以发现本文算法可以进一步提高配准的收敛速度和精度,也使图像的拓扑结构得到很好的保持.     

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,随后应用匹配滤波突出组织四周的轮廓特征,之后提取处理后的图像的SIFT特征并进行初步的匹配,根据匹配的特征点的坐标通过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,之后同样根据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。     

采用小世界免疫克隆算子的频率域图像配准

为满足智能寻位加工中对零件图像配准速度和配准精度的高要求,提出了一种采用伪极快速傅里叶变换(PPFFT)和小世界-克隆选择算法(SWCSA)的图像配准方法(PPFFT-SWCSA).首先对图像进行伪极快速傅里叶变换,然后利用变换后获取的频谱特征信息设计优化算法的代价函数,最后采用SWCSA算法得到2幅图像间的配准参数.采用PPFFT降低了运算复杂性,提高了运算速度;采用SWCSA算法,克服了图像配准中常用的相位相关法无法检测到图像间较小偏移量的缺点.实验结果表明,PPFFT-SWCSA方法的配准角度精度可以达到空间0.2°,在对图幅为256×256像素的图像配准实验中,PPFFT-SWCSA方法的配准速度比基于离散极坐标傅里叶变换和相位相关法的配准速度快2倍.     

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.     

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.     

基于层次B样条的医学图像弹性配准方法

弹性配准是医学图像处理的重要研究内容，为了精确得到图像的局部几何变形，需要大量均匀分布的标记点来表示局部偏差，为此，提出了一种自动、准确的基于区域相似性的标记点选取方法，并利用层次B样条散乱数据插值方法能够解决逼近精度和光滑性的平衡问题的特点，建立一种新的配准方法．实验证明，本文提出的自动标记点的选取方法能够产生准确的表示局部变形的标记点对应性，所建立的配准方法是一种准确、简便和稳定的方法，能够产生光滑、准确的配准变换．     

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准，提卅了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数，然后对待配准图像进行变换，从而达到配准目的．实验表明，该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性，其中的改进算法，即单纯形一模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解，具有更高的配准精度，同时也大大提高了运算效率．     

一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

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．     

一种由粗到精的核医学图像配准算法

根据核医学图像的特点,提出一种基于图像轮廓并口灰度互信息的核医学图像配准算法。该算法首先基于图像的轮廓的基本特征参数确定粗配准的尺度参数、平移参数和旋转参数,再基于粗准结果利用最大互信息配准准则确定精配准的配准参数。对实际核医学图像的配准实验表明,该算法配准精度高、鲁棒性好,同时配准速度比较快、