基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准研究

针对道路矢量与影像空间位置不一致的问题,提出了基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准方法.此方法利用主动轮廓线模型使道路矢量向影像上的道路特征移动逼近,实现了先验信息匮乏情况下的道路矢量与影像的自动配准,为提高影像地图生产效率提供了一种有效的技术手段.     

基于混合配准策略的多模态医学图像配准方法研究

提出了一种由"粗"到"细"的混合配准策略,该配准策略吸取了以往配准方法的优点,且在细配阶段将基于特征的配准方法和基于灰度的配准方法结合在一起,提出了基于轮廓特征点集最大互信息的配准方法,从而在速度和精度上都得到了很大提高。     

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．     

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.     

基于轮廓提取的医学图像配准方法

提出一种基于轮廓提取及循环迭代的估计医学图像间配准参数的方法，并构造了评价函数用于指导循环迭代过程．通过对实际医学图像进行实验，结果表明这种方法不仅适合单模态医学影像的配准，也非常适合多模态医学影像的配准．     

基于约束配准的杆塔变形检测方法

在电力杆塔变形检测过程中,传统的方法因其成本优势一直被广泛使用。但是,随着新技术的发展,传统方法在检测过程中的劣势也更加显著。针对目前传统方法在电力杆塔变形检测过程中显现的检测效率低、精度差这一现象,本文创造性地将三维激光扫描技术引进,并提出了一种基于激光点云数据的杆塔变形检测方法。该系统考虑到杆塔的真实变形情况,在传统最近邻迭代（ICP）算法的基础上,设计了一种改进的带约束杆塔点云配准算法。此外,本文设计了一套完整的杆塔变形监测系统,该系统可实现对电力杆塔变形结果的偏差分析及可视化输出,全面地反映出杆塔的变形情况。该系统的输入是能够反映电力杆塔表面真实坐标的点云数据,通过一系列高效的数据处理最终呈现高精度的变形结果。     

基于最大互信息的分层图像配准方法

基于互信息的图像配准算法具有精度高,鲁棒性强的特点,但是容易陷入局部极值,产生误匹配。本文在配准中采用归一化互信息(NMI)做价值函数,考虑了计算中的出界点和插值问题,将Powell算法与分层策略相结合来进行优化处理,并通过计算图像的灰度重心设置初始参数。实验结果验证了算法在匹配精度和速度上的有效性。     

基于改进型互信息的遥感图像配准方法

互信息作为图像配准的相似性测度函数,同等程度地包含了待配准图像重叠区域中感兴趣信息和冗余信息。本文将图像中感兴趣区域的互信息引入到图像相似性测度函数中,给出一种互信息和感兴趣区域互信息相结合的新的图像配准相似性测度函数,再基于该测度函数实现对遥感图像的配准。实验结果表明本文算法在提高配准精度上的有效性。     

基于三维标识物的虚实配准方法研究

提高医疗辅助手术中增强现实系统的虚实配准效率, 设计了一种基于海明编码的正六面体三维标识 物, 对标识物进行检测和识别。 针对三维标识物的特点, 采用 POSIT(Pose from Orthography and Scaling with Iterations)算法求得摄像机的位姿, 并对标识物的尺度进行实验研究, 从而得到优化尺度; 利用获得的转移矩阵 将 CT(Computed Tomography)重建并渲染后的虚拟颅骨模型实时显示在真实场景中, 最后调整标识物将虚拟模 型与真实颅骨模型虚实配准显示。 经多组实验验证, 设计的三维标识物可在多数情况下识别一个以上标志面, 优化后的标识物识别效果良好, 可成功地应用在虚实配准实验中, 从而证明了这种标识的有效性。     

基于形状配准方法的研究与改进

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,本文分析了基于形状配准方法的特点,并提出了一种改进的基于面的配准方法,该方法在保持基于面配准精度的同时减少了计算量。     

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.     

基于互信息的视网膜眼底图像配准方法

提出一种在于互信息的视网膜眼底图像配准方法，并采用遗传算法求解待配准图像的变换参数。与传统方法相比，该方法具有配准精度高、可可靠性好、不需要进行图像的预分割和特征提取等特点，配准精确度可以达到亚像素级。     

基于ROI模板的印刷品图像配准方法

针对印刷品质量检测中图像配准问题,提出了一种基于ROI(region of interest)模板的印刷图像配准算法.该方法以Canny算子获取的图像梯度向量为基础,定义相似性度量,同时结合阈值终止条件和矩阵搜索策略提高算法效率,并利用最小二乘法调整配准参数,最终实现彩色印刷图像高效配准.试验结果表明,相对于传统的图像配准算法,该方法配准精度高、速度快,而且鲁棒性强,能够为印刷品质量检测提供一种高效的图像配准算法.     

基于SURF-RANSAC配准的三维重建

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法。利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建。在Open CV上对该算法进行验证。结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度。     

基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法

针对彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的初始配准方法.通过几何和颜色的邻域信息构建混合特征,并根据混合特征在源点云中获取物体的特征点;由归一化后的颜色值和混合特征构造特征描述符,通过该特征描述符搜索对应点;再由分块对齐策略,进一步剔除相似性较小的点对,将剩余特征点进行分块配准,选择最优的刚性变换.为了验证该初始配准方法的有效性,通过精确配准算法进一步细化配准结果.实验结果表明,基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法对于两片部分重叠点云配准是有效的.     

基于最近点拟引力场的图像配准方法

针对基于图像边界Hausdofff距离场的图像配准方法存在的问题，提出一种基于最近点拟引力场的图像配准方法：假定参考图像边界点形成最近点拟引力标量场,用浮动图像边界点在该引力场中受力的均值作为相似度函数．该方法弱化了浮动图像中多余边界的作用，提高了算法精度，降低了误配率，解决了浮动图像中存在多余边界情况下的配准问题．     

一种新的基于互信息的图像配准方法

针对目前基于互信息图像配准方法中存在的不足,提出结合图像二维信息(如轮廓和边缘)与互信息的图像配准算法.它首先利用小波多尺度积提取两幅图像的特征点及其角度信息,再根据得到的特征点和角度信息,定义了特征点对互信息匹配准则,得到相应的匹配点对.最后进行了仿真实验,并将结果与由相关度、对齐度准则得到的结果进行比较,所提出的算法匹配误差最小.结果表明该算法具有匹配精确、鲁棒性好和效率高等优点.     

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．     

基于智能优化策略的图像自动配准方法

传感器图像配准是传感器融合中的一个重要课题 ,它的任务就是在不同的传感器图像之间找出正确的映射匹配关系。从优化问题的角度考察传感器配准问题 ,提出一个适当的适配度函数以评定传感器图像间的映射参数 ,并在此基础上采用遗传算法、模拟退火、遗传模拟退火算法等随机优化方法解决此优化问题 ,从而达到自动配准传感器图像的目的。实验结果证明了这种配准方法的可行性 ,而且它对噪声不敏感 ,表现出较好的鲁棒性。遗传模拟退火算法更是在相对较少的迭代后即获收敛