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。     

基于特征线提取的三维数据配准

在逆向工程等诸多领域,数据配准都是重要的技术环节;而目前大多数应用,都是基于选取匹配标记点的方式来实现初始匹配;因此寻找一种可靠快速的自动数据配准技术成了目前研究的方向.提出一种基于特征线提取三维数据自动配准技术.通过提取不同视角下点云的特征曲线实现了三维点云数据的配准.实验结果表明了算法的有效性.在有更高精度要求的情况下,此算法的输出结果可以作为其他迭代方法的初值,进一步迭代得到更精确的结果.     

一种基于PVDAC描述子的RGB-D三维点云配准方法

利用RGB-D数据进行三维点云配准时容易陷入局部最优.针对这个难题,提出了一种基于多维特征的PVDAC描述子实现三维点云配准的方法.该方法首先通过ORB特征检测算法提取二维数据的关键点,并计算关键点在2D下的灰度特征,然后构建关键点在3D下的局部像素值距离、点云法线角度以及曲率特征,接着将2D特征和3D特征联合生成全新的PVDAC像素描述子,并利用PVDAC像素描述子描述关键点实现三维点云的粗配准,最后基于ICP算法完成三维点云的精细化配准.实验表明,本文算法在大场景点云配准时总体均方误差约为0.05 m2,在小场景单物体点云配准时达到了0.000 2 m2的较小误差,实现了三维点云的精确配准.     

基于ADS-B数据的一次雷达系统误差配准方法

针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法。采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度。算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑。     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.     

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。     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型,由Harris角点检测法确定图像特征点,由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆,根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准,证明了该算法的有效性。     

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。     

基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

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。     

多视角下数据的配准

提出了采用最靠近点的迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法，用于完成多视角下数据的配准，并采用四元数法来求解曲面配准所需的旋转及平移阵。在应用上述方法中， 根据测量数据的特点采用了均匀参数化法，并以此为基础利用线性插值法建立了曲面的初始参数模型。在最靠近点的迭代算法中，提出了一种新的判断不同视角下对应点集间有效对应点的方法，该方法简便、快速，具有实用价值。     

点云初始配准的优化求解算法

针对基于对应点匹配的点云配准算法过于依赖点云初始位置并且配准效率较低的问题,提出一种基于序列图像运动法重建的点云初始配准算法。首先,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取将点云变换到对应相机坐标系的变换矩阵;然后,以图像特征点及其对应的匹配点作为同名点,通过重建序列图像对相机外参数进行全局优化;最后,根据推导的初始配准公式快速实现点云初始配准。实例验证结果表明,该初始配准算法对点云的初始位置无严格要求,能以较小的计算量获取近似全局最优的点云初始配准结果;将初始配准参数作为迭代最近点算法的初始值,可有效提高迭代最近点算法配准的稳健性,计算效率提高了30%以上。     

一种基于特征点的X射线图像配准方法

精密铸件通过差影法检测缺陷时,图像配准是关键的一步。文中采用一种改进的随机Hough变换和空间数据坐标变换理论相结合的图像配准方法。该方法首先采用OTSU对图像二值分割,利用改进的随机Hough变换检测图像中的多个圆,并把多个圆心作为图像配准的特征点;然后根据特征点对应关系计算配准参数,确立坐标变换关系并对图像进行配准。实验验证了该方法可实现较高精度图像配准。     

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。     

2D-3D配准中的初始位姿估计方法

针对2D-3D医学图像配准过程中存在的初始参数变换范围小和配准对象单一等局限性,提出了一种基于参数映射和图像分割的初始位姿估计方法,扩大了三维物体空间参数的起始运动偏差范围,解决了骨科手术导航系统在配准过程中可估计参数少和多骨块图像配准难等问题.首先,使用区域生长算法对多骨块影像进行图像分割与感兴趣目标的提取,完成待配准目标数据的获取.其次,基于正交融合投影原理构建投影成像模型,将空间刚体变换参数分解到正侧位平面上,建立空间参数与平面参数间的映射关系.然后,将投影生成的正交双平面模板与对应目标图像进行匹配,并将得到的正侧位平面配准参数转换为空间参数,从而完成三维物体初始位姿的有效估计.最后基于颅骨、完整股骨和骨折股骨的CT数据对该方法进行验证,并与传统2D-3D图像配准方法进行对比研究.实验结果表明,所述方法可使5个空间参数的初始变换范围达到±30 mm或±20°,并且对在该范围内的不同研究对象都展现出良好的初始位姿估计效果.与传统图像配准方法相比,基于上述方法进行2D-3D迭代优化的整体配准时间平均缩短46.5%,单个平移参数配准精度最高提升69.2%,单个旋转参数配准精度最高提升9...     

基于DEOS精密轨道数据和插值的InSAR高精度配准方法

探讨了InSAR复数据配准的实用化方法.提出了基于DEOS精密轨道数据和插值相干系数矩阵的实用化配准方法,详细地叙述了该方法的数据处理过程.该方法通过对DEOS精密轨道数据进行插值处理,获取景中心的初始偏移量,采用对粗配准得到的相干系数矩阵进行插值处理的方法来代替对主从影像的过采样处理,可以提高配准精度和执行效率.最后以我国西部某山区的ERS-1/2串联飞行数据为例进行了试验,证明本文提出的方法能够满足干涉图生成的要求.     

前列腺手术机器人系统超声图像混合配准方法

病人空间与CT图像空间的配准是图像导航前列腺粒子植入手术机器人系统的重要部分,其关键在于提高靶区配准精度.经直肠超声探头有准确获得体内信息的优势,因此提出了一种结合体表信息以及体内超声图像信息的混合配准方法.固定电磁定位仪接收器于超声探头上,通过探头标定实验,获取二维超声图像坐标到电磁定位仪接收器的坐标转换矩阵,计算超声图像上点的空间三维坐标.模型配准实验结果表明,引入超声图像和未引入超声图像的靶点配准误差分别是(2.60±0.38)mm和(3.19±0.46)mm,靶区配准精度得到较大提高.     

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。     

基于孔洞轮廓线的颅骨配准方法

颅骨配准是颅面重建的一个关键步骤,其配准精度对颅面复原的正确性有着重要的影响。为了提高三维颅骨模型的配准精度,提出一种基于孔洞轮廓线的配准方法。首先,提取颅骨的眼眶、鼻框、颞骨、上颌骨以及下颌骨等孔洞轮廓线,并将其拟合成光滑的曲线;然后,计算轮廓线上点的曲率和挠率,并将其组成特征串,再通过匹配该特征串来匹配轮廓线,由此实现颅骨粗配准;最后,采用概率迭代最近点(Probability iterative closest point,PICP)算法将颅骨进行进一步细配准,从而实现颅骨精确配准的目的。实验结果表明,该文基于孔洞轮廓线的配准方法比已有配准方法具有更高的配准精度和收敛速度,可以实现三维颅骨模型的快速精确配准。