有效亚像素木材CT图像配准

在利用傅里叶变换的相位相关原理对图像进行配准的基础上,对传统傅里叶变换图像配准算法加以改进,采用由粗到细的金字塔分层配准策略,有效提高了图像配准精度。实验结果证明,该算法配准精度高,速度快,具有很强的鲁棒性。     

空间加权互信息图像配准算法

提出了一种基于互信息扩展的新测度空间加权互信息(SWMI)配准算法.首先使用Harris角点检测对参考图像进行特征区域标记;然后根据对图像配准贡献的不同,对不同特征区域赋予相应权重得到用于计算SWMI的Harris权重函数.实验结果表明:与SWMI配准算法相比,本文算法不需要人工直接干预,有利于实现自动化配准,具有良好...     

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。     

结合小波金字塔的空频域亚像素图像配准

基于图像序列的超分辨率重建,是利用同一场景的多幅低分辨率图像重建一幅高分辨率图像,其实现过程可分为两个步骤:首先,利用亚像素图像配准技术将所有的低分辨率图像配准;然后,利用配准的多幅图像重建一幅高分辨率图像.针对配准这一问题,提出一种新颖的图像亚像素配准方法.新方法先将Haar小波分解出的低频子图应用频域Vandewalle方法进行初步配准,然后结合空域Keren改进方法进一步提高配准精度,同时利用金字塔在不同层上分别实现亚像素配准,并逐层累加配准结果.实验结果表明,即使在较大的平移和旋转情况下,相比只有空域Keren改进方法和只有频域Vandewalle方法,该方法的配准精度和超分辨率重建效果都得到明显提高.     

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

为了实现高精度的图像配准,提出了一种基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法.首先基于相位相关实现像素级的粗定位,然后在粗定位点邻域范围内利用矩阵乘法的离散傅里叶变换(DFT)高倍数重采样,并基于相位相关作重采样区域的像素级定位,实现亚像素级的细定位.文中从理论上证明了基于矩阵乘法的DFT实现部分区域重采样的方法与基于零填充重采样的方法在计算精度上具有等效性.实验结果表明,文中算法的配准精度、计算效率和抗噪性优于基于交互相关和扩展相位相关的亚像素配准算法.     

档案图像空间相关性分析

对档案图像的空间相关性进行分析,有助于对档案图像的进一步处理和分析.通过使用相关系数和灰度共生矩阵这两个相关性度量准则,分别获得档案图像在像素级、像素对级和像素块级的相关性数据,在此基础上,通过对相关性数据的分布状态进行描述和解释,指出了档案图像的空间相关性特点.实验结果表明自然图像和档案图像具有明显不一样的空间相关性,具体表现在:自然图像中大量的纹理导致了自然图像的行相关性高于档案图像;档案图像结构化层次的版面导致了档案图像的列相关性分布比自然图像更加杂乱;档案图像的纹理粗糙性,导致了档案图像灰度共生矩阵的分布比自然图像更加集中.     

基于空间自适应全变分的图像配准

通过引入空间自适应正则化参数,建立了离散的空间自适应全变分配准模型,并结合一阶泰勒展开式给出了有效的不动点求解方法.实验结果表明,由空间自适应全变分配准模型得到的图像的质量比全变分配准模型的更好,迭代时间更短.     

基于互信息的多模图像配准研究

分析了基于互信息的多模态图像配准的理论和方法,从信息论的角度分析了互信息的性质以及两幅图像互信息的计算等,同时给出基于互信息的图像配准的基本步骤。     

图像配准技术进展研究

图像配准是图像处理领域的一个重要研究方向.本文主要介绍了图像配准的定义、数学模型,以及图像配准的四个组成部分.并针对现有两大类图像配准方法总结出了每种方法的配准操作过程,并针对两种方法的各自特点,分别进行了对比分析.     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

基于空间自适应全变分的图像配准

通过引入空间自适应正则化参数,建立了离散的空间自适应全变分配准模型,并结合一阶泰勒展开式给出了有效的不动点求解方法.实验结果表明,由空间自适应全变分配准模型得到的图像的质量比全变分配准模型的更好,迭代时间更短.     

基于序贯相似度的AGV图像配准方法

在视觉引导AGV技术中,符号识别是关键。为实现AGV对地面符号快速、准确的识别,当AGV视觉系统获得的地面符号图像时,首先利用统计特征区域的黑点数来筛选模板,然后采用基于模板匹配的图像配准算法对筛选后的模板进行匹配,完成识别。经过仿真实验证明,该算法的匹配率普遍达到90%以上,基本满足了AGV模板识别、定位的需要,并且计算量较小、计算时间较短。     

基于半像素的Hessian矩阵的空域误码掩盖

针对线条边缘采用传统的Sobel算子进行边缘检测和方向判别方法无法准确地检测其方向的问题,提出了基于半像素的Hessian矩阵对线条边缘进行检测的算法。该算法将图像中丢失的数据块的像素进行分类,再根据不同类别的边缘采用相应的边缘检测算子进行边缘检测,并根据检测的边缘方向对受损图像进行方向外推掩盖。实验证明,半像素精度的Hessian矩阵对线条边缘方向的检测更加精确,该算法较一般误码掩盖算法使受损图像的恢复质量PSNR(Peak Signul Noise Rate)值提高了0.2~0.4 dB。     

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。     

基于区域特征的光学图像与SAR图像配准算法

图像配准是进行图像融合、变化检测等图像处理应用的前处理步骤,其配准效果将直接影响到后续图像处理工作的质量．针对光学图像与SAR图像成像特性差异,提出了一种基于区域特征的配准算法,通过实验结果证明了本算法的有效性．     

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．     

像素级多模式医学图像融合研究

采用小波变换算法,对颅脑计算机断层成像(CT)与核磁共振成像(MRI)的图像进行融合.将两幅源图像分别进行小波分解,然后取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵,进而重构融合图像.结果表明,融合生成的图像中软组织和骨骼均十分清晰,能提供反映原始图像中更为全面的、互为补充的多重信息,对颅脑病变的定性、定位研究有实用意义,从而具有重要的临床应用价值.