一种新的图像配准分类方法的研究

为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。     

一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

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。     

一种新的多模态图像集成配准方法

提出一种新的多模态图像集成配准方法。该算法是在对齐度和归一化互信息2种方法的基础上,引入图像边缘检测和均衡化,从而综合利用6种配准算法进行集成多模态图像配准。使用少数服从多数和基于可信度的加权2种集成准则,对红外热像仪图像和相应可见光图像进行实验分析,结果证明该集成配准方法准确性高,鲁棒性强,较之非集成配准方法具有明显的优势。     

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．     

医学图像配准方法分类及现状

医学图像配准是医学图像融合的前提，是目前医学图像处理中的热点，具有重要的临床诊断和治疗价值。依据7个标准对医学图像配准方法进行了分类，然后从3个方面综述了目前的一些主要的医学图像配准方法，如矩和主轴法、互信息法和相关法等。由于医学图像配准是一项比较复杂和困难的课题，尽管目前已提出许多算法，但并没有一种配准方法能在各个方面都达到理想要求，因此不得不在精确度、速度、自动化程度等方面加以取舍。随着计算机技术和医学成像技术的发展，医学图像的配准技术也一定会得到快速发展。     

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.     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。     

一种改进的遥感图像配准方法

在分析当前主要的图像配准方法的基础上, 提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法: 首先对参考图像进行分块, 每块提取一定数量的特征点, 以确保各块图像特征点分布均匀; 根据已知的同名点对, 拟合变换方程, 将待配准点代入变换方程得到粗匹配点坐标, 再以粗匹配点为中心在一个较小的范围内搜索, 根据相似性测进行精配准, 确定正确的同名点位置, 在此基础上实现整体遥感图像配准。为了验证该方法的有效性, 针对变大和传感器位移较大的光学遥感图像设计了仿真实验。实验结果表明, 改进方法能很好地解决光学遥感图像之间的配准问题, 降低特征点提取和同名点匹配的时间复杂度。     

一种自适应极坐标变换的旋转图像配准方法

对数极坐标变换具有较好的旋转不变性,但是同时存在采样不均匀的问题:在靠近中心处的过采样和靠近边缘处的欠采样.针对这一问题,提出一种自适应极坐标变换的方法,从笛卡尔坐标系转换到极坐标系时,实现图像的均匀采样,其采样点数目与对数极坐标变换相比,减少近50%,计算量大幅度减少.为了保持对数极坐标变换的旋转不变性,采用投影变换方法将极坐标变换后的图像从二维降到一维.实验表明该算法实时性好、精度高.     

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．     

基于相干点漂移的图像配准算法

为解决图像配准问题,结合点集GMM建模思想和相干点漂移思想的影响,设计了一种新的点集配准目标函数。首先对特征点集进行归一化处理,然后利用似然函数梯度下降求解配准参数,同时剔除不满足匹配要求的溢出点,利用实际图像序列对算法进行了验证,结果表明该方法具有良好的性能。     

基于互信息的多模图像配准研究

分析了基于互信息的多模态图像配准的理论和方法,从信息论的角度分析了互信息的性质以及两幅图像互信息的计算等,同时给出基于互信息的图像配准的基本步骤。     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

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。     

多传感器遥感图像配准方法研究

目的对来自多传感器的同质或异质遥感图像进行自动配准。方法对传统的相关系数相似性量度进行深入分析,通过对其推广,提出一种也适用于异质遥感图像相似性度量的基于联合概率的方法,并通过具体的图像进行实验验证。结果利用基于联合概率的相似性度量方法分别实现了同质图像间、异质图像间的配准。结论利用基于联合概率的相似性度量方法可以很好地对多传感器异质图像进行自动配准,并且自动寻找同名点的精度,使其可达到子像素级。     

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。     

一种改进的多模图像自动配准方法

针对目前不同尺寸的多模态图像自动配准方法存在速度较慢的问题,提出一种改进的多模态图像的自动配准方法。对两幅不同尺寸的多模态图像进行小波变换,以分解后得到的概貌图像为待配准图像,以对齐度为适应度函数,利用遗传算法进行迭代搜索,寻找两幅多模态图像的最佳配准位置。实验结果表明,该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准,速度较快,准确性高,鲁棒性强。     

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战，基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型．进一步地，提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法．通过对医学图像进行配准试验来测试其性能，提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能．     

一种由粗到精的核医学图像配准算法

根据核医学图像的特点,提出一种基于图像轮廓并口灰度互信息的核医学图像配准算法。该算法首先基于图像的轮廓的基本特征参数确定粗配准的尺度参数、平移参数和旋转参数,再基于粗准结果利用最大互信息配准准则确定精配准的配准参数。对实际核医学图像的配准实验表明,该算法配准精度高、鲁棒性好,同时配准速度比较快、