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...     

基于模糊规则自适应弹性图像配准的视频跟踪

把形变视频跟踪看作一个动态图像配准问题,基于已有的模糊规则自适应学习弹性图像配准方法,提出了一个具有较好鲁棒性的视频跟踪算法。较之于一些经典的跟踪算法,提出的新算法显示出了更鲁棒的跟踪效果。     

基于统计形变模型的多模医学图像非刚性配准方法研究

多模医学图像间可能存在复杂的非刚性形变,矫正这类形变需要采用具有较高自由度的非线性变换模型.直接求解非线性变换的高维参数,不仅会增加配准时间,而且也影响配准精度.为此,本文提出一种基于统计形变模型的配准算法,该算法利用统计形变模型对大量多模图像间的非刚性形变进行统计学习,利用由此建立的模型大幅减少变换模型的参数,达到提高图像配准效率和精度的目的.大量的实验结果表明：与基于传统自由形变模型的配准算法相比,本文提出的基于统计形变模型的配准算法其效率可以提高52%,同时目标配准误差平均减少0.503 2个像素.     

基于改进光流场模型的非刚性图像配准

非刚性形变具有局部变形严重、非线性特征明显、各点转换模型不统一等特点,其形变前后图像的自动配准一直是计算机视觉领域的研究热点和难点.为解决上述问题,提出一种改进的光流场模型,将特征向量守恒作为约束条件,较好地解决了大位移形变配准问题,同时保留了图像的细节信息,提高了光流估计的准确性.此外,为解决传统光流场模型中因过度平滑而导致的图像边缘模糊问题,对金字塔各层位移场作了双边滤波,以保证去除噪点的同时,保留图像的边缘特征.实验结果表明,该算法模型鲁棒性较高,对于复杂形变的非刚性图像仍然能够获得理想的配准效果.     

一种基于DCWPSO算法与FFD模型的心脏CT序列图像配准算法

为实现心脏CT图像不同序列间的自动配准,提出了综合动态调整惯性因子权重的粒子群算法(DCWPSO)和自由形变(FFD)模型的非刚体医学图像配准方法.在对比常用的单纯形算法和模拟退火(SA)算法的基础上,采用动态调整惯性因子权重的自适应粒子群算法求解全局配准参数,克服了基于梯度的优化方法耗费时间长的缺点.在全局配准的基础上以FFD模型的形式应用层次B样条进行非刚性局部配准,利用B样条层次加细策略提高了配准的精度.实验结果表明,所提方法能够得到更好的配准结果.     

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.     

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。     

基于仿射几何不变量的鲁棒图像配准算法

提出了一种新的基于特征的鲁棒图像配准算法.该算法通过构造特征区域将仿射几何不变量应用到特征描述过程中,使其能够处理待配准图像之间满足仿射几何畸变的情况.由于在特征描述过程中,特征矢量计算量小且仅与控制点的坐标信息有关而独立于图像的灰度信息,故该算法不仅具有很好的时效性,而且对图像之间灰度值的偏差具有很好的鲁棒性.     

基于非同质性特征和样条模型的道路识别算法

为了解决道路图像中光照变化、阴影遮挡、噪声、道路边界或标志线不连续等因素导致道路识别方法鲁棒性较差的问题,提出基于图像非同质性特征和几何模型的道路识别算法.该方法将计算得到的图像局部方差与不连续性特征进行融合获得图像的非同质性特征,并利用比例直方图法得到的阈值自适应地对上述结果二值化,然后用鲁棒M估计器估计样条拟合的最优控制点,进而用3点Catmull Rom样条拟合道路边界.仿真实验表明,所提算法具有较好的鲁棒性和自适应性.实地测试结果表明:在存在有少量局部阴影和道路标志线断续的情况下,正确识别率可达到95%以上.     

基于全景及画中游的场景平滑过渡技术研究

提出了一种鲁棒的基于全景及画中游的场景平滑过渡技术来提高场景的真实感.利用蜘蛛网格在图像的纵方向上构建一个简单的三维空间,通过连接每个空间来扩大虚拟漫游.图像之间的过渡通过图像配准,自动地发现一致并估计转换.采用参数化的配准方法,进行由粗到精的分层估计,利用快速傅里叶变换进行全局匹配,经过图像特征的快速计算,最后通过RANSAC自动去除离群值.实验结果表明,方法扩大了虚拟空间,创建了一种较少扭曲浏览的自由漫游,得到了相对平滑的过渡效果.     

一种非刚性医学图像的点配准方法

提出了一种具有鲁棒性的进行非刚性医学图像点配准的新方法。为了更好地处理点配准中的冗余点问题，对冗余点进行了建模，在此基础上对点配准能量函数进行了改进。使用确定性退火优化算法对改进后的能量函数进行最优化从而得到配准的非刚性变换，避免了优化过程中出现的局部极小值解。该方法能有效地处理冗余点。抗噪声能力较强，可以很快地配准带有噪声且有冗余点的非刚性医学图像。使用薄板样条对三维腹部医学图像进行全局弹性配准，实验结果显示配准的精度可以达到亚像素精度。     

一种超复数鲁棒相关图像配准算法

为解决实际应用中彩色图像配准问题,针对已有的超复数互相关方法没有办法处理存在粗差的情况,在超复数互相关方法的基础上,结合鲁棒核函数,提出了一种超复数鲁棒相关的方法.该方法在频域中能使用快速傅里叶变换实现,在满足鲁棒性、实时性和准确性的同时,能通过遍历搜索去获得图像配准的全局解.即使在配准图像间存在粗差或者色彩旋转的情况下,该方法也能获得正确的配准结果.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于角点匹配的鲁棒图像镶嵌方法

为了获取场景的宽视场表示,提出了一种鲁棒的图像镶嵌方法.该方法对图像序列中的各个图像进行角点提取,再利用归一化相关方法进行角点的初始匹配.由于初始匹配中包含有大量的出格点,直接采用最小二乘法得不到正确的图像平面间的变换模型参数,为此,采用了鲁棒随机采样算法来估计图像平面间的变换模型参数.该算法能够有效地剔除初始匹配中的出格点,获得精确的匹配点子集.然后利用这些精确匹配的点集来计算变换模型参数,从而实现了图像的正确镶嵌.整个过程无需人工干预,均由计算机自动完成.对真实图像的试验结果表明了该方法的有效性.     

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.     

基于特征匹配的鲁棒图像镶嵌

提出了一种联合相位匹配和特征匹配的鲁棒性配准算法。在利用相位相关算法获得两幅图像的大致重合位置以后，通过Harris特征跟踪算子获得大量的对应特征点，然后利用最小中值二乘法来剔除前面匹配过程中的局外点。理论分析和实验对比表明，该算法能够在复杂场景的精确匹配中获得较好的效果，在速度和精度之间取得良好的平衡。     

基于FAST关键点的增强现实跟踪注册算法

介绍了一种基于 FAST关键点的无标志点增强现实跟踪注册算法. 算法在标定关键帧图像的基础上,对获取的视频图像,使用FAST角点探测算法提取特征点并建立相应点的SURF描述. 经过RANSAC算法消除外点后,将这些点与关键帧图像中的FAST关键点进行匹配,获取摄像机的姿态,完成系统的自动跟踪注册. 实验结果表明,算法实时性好、鲁棒性强、跟踪定位精度高,有效推动了AR在智能终端的应用.      

基于改进ICP算法的室内环境三维地图创建研究

提出一种基于离散选取机制的改进特征点ICP算法,并设计了基于该算法的三维地图创建方法.该方法分为3个阶段,首先提取并匹配相机运动过程中采集的RGB彩色图像中的SURF特征点;然后结合RANSAC算法进行初始配准,优化特征点集初始位姿、去除误匹配,并结合基于离散选取机制的特征点ICP算法进行精确配准;最后利用g2o图优化算法结合关键帧实现对相机运动轨迹的优化,减少累计误差,并将相机采集到的点云数据根据相机当前位姿构建三维点云地图.经过在5个公开数据集环境下进行实验对比,证明本方法的可行性和有效性,在相机运动长度为15.989 m的情况下误差仅为0.059 m,且能够准确地创建实验环境的三维地图.     

差分辅助中值滤波外弹道野值检测与剔除方法

针对中值滤波对连续型野值检测与剔除性能不理想的问题,提出了一种差分辅助中值滤波方法,并将其应用于外弹道测量数据的野值检测与剔除工作中。中值滤波方法对孤立型野值检测和剔除表现出很好的稳健性,但是当观测数据中野值点连续分布时,中值滤波方法往往无效。利用差分方法可以改变观测数据中野值点的分布。在此基础上利用中值滤波方法进行野值检测和剔除可获得更好的效果。计算机仿真和实测数据处理结果证明,差分辅助中值滤波野值剔除方法不仅对孤立型野值有效,同样适用于连续型野值检测和剔除。     

一种图像拼接的点特征匹配算法

为了解决旋转图像间的点特征匹配问题,提出了一种以空间位置分布关系为搜索依据的新的匹配算法.首先将已检测到的特征点生成三角形,随后利用相似三角形配对获取图像间的仿射变换关系,并根据这种空间位置分布关系进行进一步的对应点搜索,最后利用MLESAC算法进行对应点筛选,得到内点以及外点.用活动摄像机采集图像进行实验,首先验证了对于旋转图像点特征搜索的有效性,接下来又验证了图像间是平移关系但存在重影的点特征搜索,结果表明该方法能有效地对旋转和平移图像进行点特征匹配.