一种改进的基于小波分解和混合优化的图像配准方法

提出了一种改进的基于小波分解、互信息测度以及混合优化的图像配准方法.在最低分辨率下采用一种带极值扰动的简化粒子群优化算法进行全局优化,在高分辨率下采用鲍威尔算法进行优化.结果表明:该方法用于医学图像及普通灰度图像配准,都具有良好的全局优化性能和时间性能.     

改进的人工鱼群算法和Powell法结合的医学图像配准

针对目前基于互信息图像配准的局部极值问题,提出了一种改进的人工鱼群算法和Powell算法结合的多分辨率医学图像配准算法.该算法采用新的相似性测度方法即归一化模糊加权互信息和归一化局部能量加权匹配度,利用多分辨率策略采用HPV插值,并采用改进的人工鱼群算法结合Powell算法完成医学图像的配准.采用改进的人工鱼群算法在图像的最低分辨率上进行全局优化,以全局最优值为初始值,结合Powell算法完成图像配准.这不仅基本解决了互信息函数和Powell算法的局部极值问题,还减少了数据的处理量,加快了配准速度.实验结果表明,文中算法与其他经典的配准算法相比,提高了配准的精确度和性能.     

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,...     

一种改进全变分配准模型的优化NMG求解方法

引入超曲面函数作为图像配准正则项的核函数,建立了位移兼顾全局平滑与保留不连续性的改进全变分(TV)配准模型.为了快速有效地求解该模型,在一般的非线性多重网格(NMG)算法中,使用滞后扩散不动点迭代与逐次超松弛迭代相互作用构造新的平滑方法,并在限制过程中采用层析技术将粗网格上的误差插值回细网格,设计出一种优化NMG算法.仿真实验结果表明,优化NMG算法与NMG算法相比,配准精度更高,收敛速度更快;改进TV配准模型与TV配准模型相比,配准误差更小,耗时更少,配准效果更好.     

基于混合优化算法的医学图像配准技术

在图像配准的优化算法中, 为避免使算法陷入局部最优的问题。 因此, 提出基于最大互信息和混合优化算法的医学图像配准算法, 利用模拟退火算法思想改进粒子群优化算法, 提高了全局寻优的能力, 能更好地跳出局部最优。 由实验结果可知, 该方法不仅具有较好的图像配准精度, 对椒盐噪声和高斯噪声也有较好的鲁棒性。     

点云数据的自动配准算法研究

针对传统ICP(Iterative Closest Points)配准算法计算量大、收敛速度慢且要求待配准的两片点云数据重合程度较高的问题提出了一种改进方法:首先基于均匀采样法精简点云数据;其次采用Kd-Tree算法查找最近点并基于距离阈值剔除错误匹配点;接着优化目标误差函数,计算点到切平面的距离;最后采用多角度的全局配准方法将两片重合程度最小的点云较好地配准在一起.通过对比实验,验证了本文的改进型ICP算法在运行时间和配准精度上都对传统的ICP算法做出了较大改进,取得了较好的配准效果.     

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．     

空间点集配准算法研究

研究不同坐标系下空间点集的配准算法.所提出的算法分为粗配准和精配准两个阶段.粗配准是利用主成分分析方法对每个点集计算其3个主轴.然后通过空间变换将两个点集的主轴一一对应,使得两个点集大致对齐.精配准利用改进后的最近点迭代方法对两个点集进行局部优化,最终达到初始方向相差较大的两组点集在同一坐标系下的精确配准.模型实验验证了该方法的有效性和精度.实验结果表明,算法通过粗配准有效地将两组点集的主轴对齐,同时,精配准对粗配准的结果进一步优化,使得初始方向相差较大的点集间实现精确配准,提高了配准的精度.     

fMRI时间序列图像的配准测度及其相关优化方法

随着脑功能成像技术的迅速发展，人们对fMRI时间序列图像的配准问题也越来越重视．通过配准测度的建立，图像的配准问题最终被归结为数学上的多参数优化问题．本文综述了目前较常用的配准方法，介绍了基于灰度值的图像配准的差值平方和测度与互信息、测度以及求解它们的优化方法：阻尼GaussNewton法、有记忆功能的模拟退火算法、改进的Powell算法和一类新的进化策略算法．这四种算法各有特点能有效地找到最佳配准参数，配准精度较高，且能收敛到全局最优点。     

三维多模医学图像配准系统的设计

在基于体素灰度的医学图像配准领域，采用全新的相关比相似性测度作为配准的测度准则，对多分辨率加速配准方案中涉及的几何变换选取、重采样、多分辨率体数据表达及最优化方法进行了设计分析。利用文中提出的多分辨率配准系统，对磁共振图像（MR）和CT、MR和正电子发射断层扫描（PET）临床医学图像进行配准，得到了较满意的效果，配准速度有了很大的提高。     

混合谱梯度方法及其在医学图像弹性配准中的应用

 大规模优化问题一直是理论研究领域的研究重点,求解无约束最优化问题的混合谱梯度方法将多元谱梯度方法和谱梯度方法有效地 结合在一起,综合了二者的优势,引入非单调线搜索后,形成了全局收敛的混合谱梯度算法,并用于医学图像弹性配准B样条参数 模型的求解。医学图像弹性配准是医学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 目较大时传统的方法求解费时,而混合谱梯度算法较多地利用梯度信息,避免了梯度计算的浪费,与层次B样条结合可以极大地提 高参数配准的优化速度和精度,算法中的非单调线搜索还有助于避免局部最优。     

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。     

低重叠率和弱纹理图像的快速拼接算法

图像拼接可将多张有重叠区域的小图镶嵌成一幅大图,在三维重建、增强现实以及相机应用等多领域有着广泛的应用,受到科研人员和工程机构的一致关注;但当图像缺乏纹理,或者重叠区域较少的时候,现有算法难以得到稳定的拼接效果.针对上述问题,提出了一种快速拼接算法,主要包括2个创新点.第一点,设计了基于金字塔模型的相位相关配准算法,能够处理低重叠率和缺乏纹理的场景,对光照变化不敏感.第二点,设计了新的全局优化模型,能够进一步优化结果,剔除不可靠的参数估计等问题.实验部分证明了本算法精度高、速度快,能够较好的解决低重叠率和弱纹理等问题.     

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.     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完各地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数，采用Powell方法求取最优解，得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据，获得了较高精度的实验结果；并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．