基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准

为提高医学图像辅助诊断的配准精度和收敛速度,提出了一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准算法,在每步迭代中,先用基于Renyi熵的互信息结合改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,然后对当前得到的最优解使用基于Shannon熵的Powell算法进行局部寻优。实验结果表明,该算法在收敛速度和精度方面都优越于其他配准算法。     

基于差异进化算法的医学图像配准方法

基于互信息的医学图像配准是一种目标函数的优化问题,但传统优化方法往往由于目标函数收敛到局部极值而导致错误的结果.该文将差异进化算法引入到医学图像配准中,利用其收敛特性避免互信息测度优化陷入局部极值,实现了多模态医学图像的配准.实验数据表明,以互信息测度为目标函数的医学图像仿射配准中,差异进化算法优于Powell算法和模拟退火算法.     

术前计划系统中CT造影图像的配准

肾脏术前计划系统首先需要实现肾脏CT造影信息的融合,实现该信息融合需要进行以肾脏为中心的腹部三维CT造影图像的配准.本文首先采用基于DDCM可形变模型的半自动分割方法从CT扫描图像中分割出肾脏轮廓线,然后对轮廓线进行重建得到肾脏的二值体数据,该二值体数据膨胀后与原CT扫描图像重建出的灰度体数据求交,即得到完全包含肾脏的灰度体数据,最后采用互信息最大化的方法对重建得到的肾脏体数据进行配准.本文分析了配准过程中初始化参数对局部极值产生的影响,并应用几何矩的性质进行参数初始化,避免陷入局部极值.实验结果表明,本文方法能够实现以肾脏为中心的术前CT造影图像的配准,并且配准的精度和速度能够满足实际应用的需要.     

自动单模医学图像配准算法

提出了一种自动单模医学图像配准方法。首先根据三维医学图像的象素浓度信息计算出三维图像的浓度直方图,再迭代地对图像进行刚体变换使得配准图像间的浓度距离最小,实现配准图像象素之间的一一对应。由于该方法依据医学图像本身的象素浓度信息,而不是人为的外部标志,从而实现图像配准的自动化。     

基于非下采样Contourlet变换的自适应医学图像融合算法

提出一种多模态医学图像融合算法.用非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)将已配准的源图像进行分解,得到低频子带和多层高频子带,然后在各子带中将NSCT系数进行融合.对于低频子带,根据其特性制定规则融合区域能量、互信息、信息熵;对于高频子带,则依据改进的拉普拉斯能量和融合规则,用遗传算法自动优化其待定参数.将融合后的高、低频子带进行NSCT逆变换即可得到融合图像.对灰度和彩色医学图像进行的实验表明,与其他方法相比,用该算法得到的融合图像包含更丰富的纹理信息,视觉效果较好.     

边界轮廓特征的多分辨率弹性配准

提出一种基于边界轮廓的多分辨率弹性配准方法.首先用C-V(Chan-Vese)模型提取人脑图像的边界轮廓.接着使用模拟退火方法结合B样条插值函数来配准边界轮廓点集,在退火过程中通过使用多分辨率策略,在获得精细边界轮廓的同时加快了配准速度.最后利用B样条插值函数完成图像配准.实验结果表明,该算法在保证与同类算法相同精度的前提下,实现了快速弹性配准.     

基于小波变换的图像融合算法研究

针对可见光和红外热像仪各自的成像特性,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法,将配准完成的电视图像和红外图像分别进行小波分解,得到低频图像和高频图像。采用不同的规则分别对低频图像和高频图像进行融合,并进行小波逆变换,得到最终的融合图像。最后采用实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法明显优于传统小波变换算法。     

基于正交矩混合不变量的离焦模糊图像配准

摘要： 针对同时遭受离焦模糊退化和几何形变的图像,提出一种基于Legendre正交矩不变量的图像配准方法.采用Harris特征点探测算法提取图像特征点,然后构造Legendre正交矩的模糊和几何混合不变量作为衡量尺度以获得特征点的对应关系,通过该对应关系估计形变参数完成配准过程. 实验结果表明该方法能有效解决该类形变图像的配准问题,与其他方法相比能获得更准确的结果.     

图像配准技术专利申请分析

随着图像处理的发展,人们对图像配准的精度和实时性提出了较高的要求。图像配准作为图像处理中的关键部分,本文给出了图像配准技术方面的专利申请量趋势、申请人类型并着重对图像配准领域的重要申请人进行了介绍,分析了图像配准专利申请集中的方向。     

基于正交矩混合不变量的离焦模糊图像配准信号与信息处理

针对同时遭受离焦模糊退化和几何形变的图像,提出一种基于Legendre正交矩不变量的图像配准方法.采用Harris特征点探测算法提取图像特征点,然后构造Legendre正交矩的模糊和几何混合不变量作为衡量尺度以获得特征点的对应关系,通过该对应关系估计形变参数完成配准过程.实验结果表明该方法能有效解决该类形变图像的配准问题,与其他方法相比能获得更准确的结果.     

基于特征点的ICP点云配准算法

ICP配准算法对待配准点云初始位置要求较高,且配准过程耗时长,因此提出了一种基于特征点改进的ICP点云配准算法。利用点云的局部法向量提取特征点,根据特征点的特征直方图得到初始配准点云;通过K-D tree搜索点集中的对应点对,运用四元数法得到配准参数,根据刚性距离约束条件精确配准点云。实验表明,该算法避免了ICP配准算法因初始位置姿态而陷入局部最优,同时提高了配准效率和精度。     

基于灰度直方图熵与小波变换的近红外与可见光图像融合

本文简单阐述了基于灰度直方图熵和平稳小波变换图像融合原理,并对近红外与可见光图像融合效果进行了实验对比分析。研究表明,基于灰度直方图熵和小波变换的近红外与可见光图像融合算法得到的融合图像层次感强,对比度高,且图像的标准差、信息熵、互信息评价指标最优,从源图像中所获取的信息最多。     

多传感器数据融合及其在图像信息处理中的应用

随着图像信息的日益复杂,单独的某种算法或单信道的图像信息已不能满足高精度的图像识别任务的需要,多传感器数据融合技术在图像信息处理中得到越来越广泛的应用。介绍了数据融合的三种主要方法,从图像信息融合的基本流程、图像配准和图像融合的层次三方面进行了综述,在此基础上分析了多传感器图像信息融合领域的研究热点和发展趋势。     

数学形态学方法用于图像配准的研究

本文将数学形态学运算用于图像配准特征的提取,对其可行性进行了研究,设计了实验的方法．     

基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割

该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割. 利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.     

基于数字全息显微技术的光聚合物折射率测量

提出了一种基于数字全息显微技术(digital holographic microscopy,DHM)的光聚合物折射率测量方法.采用马赫-曾德尔离轴干涉系统记录光聚合物的数字全息图,用混合重建算法提取高精度的相位分布.结合光学轮廓仪测量的光聚合物的形貌分布,通过图像配准得到光聚合物的折射率分布.定量分析了光聚合物在紫外...     

基于改进Harris算法的全自动无缝图像拼接

基于传统的Harris算法,提出了一种改进的Harris算法用来进行角点检测。此算法通过改变原来的梯度算子,提高了算子的检测敏感度。采用一个新的角点响应函数,避免了人为设定参数。在图像拼接过程中,通过卷积神经网络(Convolution neural network,NCC)对图像进行配准,利用稳健的RANSAC算法剔除误匹配,最终图像融合。实验结果表明,该算法提高了图像拼接的准确性,减少了图像拼接所耗费的时间,提升了图像拼接效率,具有良好的实用性。     

改进的Harris角点特征匹配算法在多镜头视频测井中的应用研究

图像拼接技术就是将若干张有重叠区域的图像按照一定的匹配原则配准,最后拼接成无缝的高分辨率的图像的技术。在侧向多镜头复合成像视频测井中,设备获取的井壁图像是一组等距序列图像,由多个镜头获取的序列图像需要进行图像的分割、去噪、畸变、拼接和融合处理,才能生成井下某一位置井壁的360°全景图。为了得到精准的拼接图像,本文提出了一种改进的Harris角点检测算法,完成图像的精确匹配,最后采用渐入渐出法实现了共同区域的平滑过渡,实现了图像的无缝拼接。     

基于层次包围盒的光线投射算法研究

提出了一种基于层次包围盒的光线投射方法,引入OBB层包围盒减少投射光线数量,以遍历方式实现空体素跳跃,对原始图像进行预处理,提高三维图像显示效果,加快绘制速度.通过对实际医学胸部CT图像病例进行三维重建,显示效果较好,绘制速度得到提升,验证了该算法的有效性.     

语音识别中结合进化计算的MMI训练方法

将最大互信息(MMI)和进化计算(EC)相结合,引入到HMM的训练中去.各个模型用个体来表示,个体的适应值采用模型的最大互信息.这样借助于演化计算的全局搜索及种群的特点,得到了基于最大互信息估计的HMM模型的更优解.实验结果表明,用该方法训练所得的系统识别率高于传统的基于梯度的最大互信息估计方法训练所得的系统.