形态学与测地距离函数应用于CT断层图像插值

现有的插值方法在进行断层图像插值时,要么不能兼顾灰度和形状的变化,要么计算量太大。为解决这一问题,提出一种基于数学形态学、测地距离函数与向量积点匹配相结合的插值算法。通过对已知两幅断层图像进行分割,得到目标与背景的区域后,利用数学形态学与测地距离函数相结合的方法确定出插值图像目标与背景区域的轮廓,然后在每个轮廓内运用向量积点匹配插值方法得到插值点的值,从而得到整个插值图像。实验结果表明,该算法插值出的图像不仅视觉效果好而且使计算量极大减少。     

基于形状的三维图像匹配插值方法

现有的插值方法在进行断层图像插值时,要么不能兼顾灰度和形状的变化,要么计算量太大。为解决这一问题,文中提出一种基于形状的三维图像匹配插值算法。通过对已知两幅断层图像进行门限分割,得到各个密度物质的区域后,利用数学形态学的方法确定出插值图像每个分割区域的轮廓,然后在每个轮廓内运用匹配插值方法得到插值点的值,从而得到整个插值图像。新算法将图像的形状信息和灰度信息较好地结合起来,因此,插值出的图像不仅克服了不同密度物质边界模糊问题,而且也克服了传统的基于形状插值方法的缺点。与线性插值相比,新算法插值出的图像视觉效果好;与小波插值相比,新算法的计算量极大地减少。插值结果可有效地应用于构建三维体模型。     

基于形状的二维灰度图象插值

内插是三维重建中的一个重要步骤 .一般传统的插值算法大体可分为灰度插值和基于对象形状的插值两种 .其中直接的灰度插值对二值及灰度图象均适用 ,但结果在多数情况下并不准确 ;而基于形状的插值 ,早期仅适用于二值图象 .近来 ,人们将两者较好地结合起来 ,使得基于形状的插值同样适用于灰度图象 .为了克服直接灰度插值易造成较严重的轮廓模糊问题及为克服 Chuang等人提出用基于形状的插值方法求得的对应点易产生偏差的问题 ,提出了一种新的基于形状的二维灰度图象插值算法 .该算法首先采用数学形态学的方法分别对两幅源图象进行膨胀和腐蚀 ,用于确定插值图象的轮廓 ;然后对轮廓内的点 ,分别找出其在两幅源图象上的对应点 ,再通过灰度的线性插值来求得此点的灰度 ,进而得到最终的插值图象 .实验结果表明 ,此算法得到的插值结果是令人满意的 .     

基于SFM算法的三维人脸模型重建

提出了一种根据两幅正面人脸图像和一幅侧面图像重建人脸三维模型的算法，该算法主要包括4个步骤：寻找匹配点；采用SFM算法计算出特征点的三维坐标，并组成稀疏的三维网格结构；采用分步紧支撑径向基函数进行三维插值，得到三维模型；最后根据多分辨图像拼接算法生成纹理图像并将其映射到三维模型上，从而增强真实感，与其它算法相比，该算法最大的不同之处在于匹配点的寻找，匹配点的准确与否直接影响SFM算法结果的正确性，许多寻找匹配点的算法如角点匹配算法，在处理人脸图像时得到的结果并不稳定，这是因为人脸图像上包含了许多低纹理和重复纹理区域，大多数算法将代表人脸结构基本特征的基准模型运用在重建过程的最后一步，通过三维逼近运算，得到最终的重建模型，而该算法将反映人脸共性特征的几何对称性和规律性运用到匹配点的寻找中，能够快速准确地找出SFM算法需要的匹配点，用户使用普通照相机拍摄到的图像经本算法的处理后就可以得到相应的三维人脸结构。     

提高CT图像手骨模型重建精度的方法

为提高在体骨骼模型的3D重建精度,对CT扫描方式和利用CT图像重建骨骼模型的方法进行研究,提出一种基于灰度特征搜索匹配点的图像层间插值算法.该算法根据插值点相邻层邻近点的灰度值特征选择参考点;以参考点为依据在另一相邻层图像某区域内搜索与参考点灰度相近并且距离较小的匹配点;利用参考点和匹配点灰度值以及距离关系计算插值点灰度值.对人体9块手骨进行模型重建,将原始CT图像重建模型和插值优化后的重建模型分别与解剖模型进行比较的结果表明,优化前与优化后平均正偏差均值由0.30 mm减小到0.11 mm,平均负偏差均值由0.27 mm减小到0.09 mm.     

基于物质分类的三维空间断层图像匹配插值

三维空间医学图像处理通常需要由各向异性的断层图像数据插值出各向同性的体数据。提出一种基于物质分类的匹配插值方法，在两幅原始图像一定窗口区域内选取尽可能属于同种密度物质的候选点对，再根据特片相似性判据找到最佳匹配点对插值。该方法可以获得清晰的灰度插值图像，有效地避免插值后易产生的不同种密度物质边界模糊现象。     

基于凹点匹配的重叠图像分割算法

针对图像处理中多个颗粒重叠的问题,提出了1种利用重叠区域边界寻找凹点来分割重叠图像的算法。算法利用Canny边缘检测获得重叠区域的边界轮廓,对于边缘检测所得边界存在断裂的情况,首先进行连续边界轮廓的恢复;然后在获得的连续边界轮廓上寻找凹点,将相邻的凹点视为1个凹点群,取其中凹陷最显著的点作为待匹配凹点,并赋以一定的权值;再根据凹点匹配条件对待匹配凹点进行匹配,将成功匹配的凹点对作为分割点对。对多幅模拟图像和PTA晶体图像的分割结果表明,算法不仅适用于颗粒形状规则、大小差异较小颗粒的重叠情况,对于狭长颗粒和大小差异明显颗粒的重叠情况也有良好的分割效果。     

基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接

提出一种改进的基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接算法。对两幅具有重叠区域的灰度图像，先通过设置拼接参数对话框，在另一幅图像中找到最佳匹配点，最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作，实现了灰度图像的快速自动拼接。实验证明．该方法对大部分灰度图像具有很好的拼接效果。     

保持轮廓清晰光滑的灰度图像放大算法

灰度图像放大时，插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分，使放大图像轮廓变得模糊，文中提出一种基于拟合分界线的插值放大算法，该处包括分割和插值放大两个步骤；分割是搜索出灰度图像的突变象素点，并用三次均匀B样条把它们拟合为光滑分界线，以把整幅图像分割为若干子区域；插值放大是基于拟合分界线对图像插值，即插值操作限定于原图像的某一子区域内进行。采用文中算法得到的放大图像不仅可保持轮廓清晰，而且可持续轮廓光滑，最后给出三个放大实例，证明了 文中放大算法比常规算法产生的图像质量高。     

一种图像插补的新方法

提出了一种图像插补的方法。首先将两幅图像进行矫正,使得它们的对极线处在同一扫描线上,从而将二维图像的匹配简化成一维图像的匹配,使得下一步的匹配快速、准确;然后检测第一幅图像扫描线上的边缘点,利用这些边缘点分割两幅矫正图像对应的扫描线,进行密集匹配;最后确定插补图像的像素位置和灰度。实验证明该算法简单,容易实现。     

一种双向层间轮廓线线性插值方法

CT和MRI图像断层之间的距离通常大于断层内部间的像素的距离,为了实现断层图像层间的合理过度,需要对轮廓线进行线性插值。文中提出了一种双向的断层轮廓线线性插值方法。该方法首先对轮廓多边形进行逼近,然后从两个方向寻找最佳匹配点对,最后进行线性插值。该方法易于实现,执行速度快。实验结果表明这种方法不仅对形状相似的轮廓线插值效果好,对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

基于曲率特征的轮廓匹配方法

首先对轮廓曲线进行多边形近似,然后通过Hermite插值曲线求出多边形各顶点的曲率作为特征,最后以Hausdorff距离为准则进行轮廓线匹配。算法充分利用了轮廓线的几何信息,匹配速度快,准确度高,具有一定的旋转不变性。     

Surfaces from stereo: integrating feature matching, disparityestimation, and contour detection

An approach is described that integrates the processes of feature matching, contour detection, and surface interpolation to determine the three-dimensional distance, or depth, of objects from a stereo pair of images. Integration is necessary to ensure that the detected surfaces are smooth. Surface interpolation takes into account detected occluding and ridge contours in the scene; interpolation is performed within regions enclosed by these contours. Planar and quadratic patches are used as local models of the surface. Occluded regions in the image are identified, and are not used for matching and interpolation. A coarse-to-fine algorithm is presented that generates a multiresolution hierarchy of surface maps, one at each level of resolution. Experimental results are given for a variety of stereo images     

一种基于Hausdorff 度量的多传感器图像配准方法

描述了一种基于Hausdorff 度量的合成孔径雷达和光学图像配准方法。首先用基于低帽滤波的方法提取待配准图像的闭合轮廓。然后对较长的轮廓进行Hausdorff 度量初匹配, 并对初匹配的结果使用轮廓中心的相对距离比直方图聚束检测法进行一致性检测。最后, 在得到正确的闭合轮廓对后, 使用最小二乘法计算图像的变换参数。考虑到雷达图像的相干斑噪声以及多传感器图像成像时间造成的变形, 多传感器图像提取的轮廓会有一定的差别。而Hausdorff 度量对误差有很好的容忍性, 因此本方法可以对多传感器图像进行配准。     

基于角点的CT影像轮廓遮挡识别

针对CT影像中的启发式轮廓提取,提出了一种根据上层轮廓识别的当前轮廓遮挡的算法。使用基于曲线的弧长参数化方法识别遮挡,这种方法能够识别出轮廓的所有遮挡,但是,轮廓中的非遮挡部分也可能被识别为遮挡。利用DCSS（直接曲率尺度空间）在上下轮廓中自动识别和匹配角点,进一步设计基于角点的遮挡收缩技术,通过匹配的角点缩短或者删除被错误识别的遮挡。大量的实验研究表明,该算法可以有效、准确地识别所有轮廓的遮挡。     

Contour matching using epipolar geometry

Matching features computed in images is an important process in multiview image analysis. When the motion between two images is large, the matching problem becomes very difficult. In this paper, we propose a contour matching algorithm based on geometric constraints. With the assumption that the contours are obtained from images taken from a moving camera with static scenes, we apply the epipolar constraint between two sets of contours and compute the corresponding points on the contours. From the initial epipolar constraints obtained from corner point matching, candidate contours are selected according to the epipolar geometry, contour end point constraints, and contour distance measures. In order to reduce the possibility of false matches, the number of match points on a contour is also used as a selection measure. The initial epipolar constraint is refined from the matched sets of contours. The algorithm can be applied to a pair or two pairs of images. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with various real images     

基于轮廓与断面匹配的秦俑碎片拼接方法

针对兵马俑第3次发掘大量破碎俑片的虚拟复原需求,分析秦俑碎片拼接的特殊性,归纳陶制碎片的分类原则,提出一种结合碎片边缘轮廓和断裂面匹配的混合拼接方法。依据俑体碎片断裂面厚度,将其映射到空间曲线模板或空间曲面模板。基于积分不变量计算俑体碎片特征向量,采用一致性约束方法获取碎片初始匹配点对。利用筛选算法去除伪初始匹配点对,应用几何哈希算法寻找碎片最优匹配点对。其中,空间轮廓曲线匹配基于多边形弧串匹配法,空间曲面匹配基于多尺度积分不变量法。对破碎兵俑和陶马的拼接结果表明,该方法能正确得到碎片间的匹配关系,具有较好的鲁棒性。     

基于视觉特征的多传感器图像配准

多传感器图像配准在空间图像处理中有非常重要的应用价值,但同时也面临着多源空间数据各异性困难。考虑到图像配准过程中的多分辨率视觉特征,采用基于小波的多分辨率图像分解来指导从粗到细的配准过程,利用扩展的轮廓跟踪算法提取满足视觉特征的轮廓,在轮廓链码曲率函数的基础上实现基于傅里叶变换的多分辨率形状特征匹配。与已有的基于特征的图像配准算法进行实验比较,实验结果表明该方法对于从多传感器得到的异质图像具有良好的配准效果。     

Hough变换空间中基于直线的模板匹配

现有算法精度低,且线段被完全遮挡时会出现误匹配甚至无法匹配等情况,为此提出改进的直线匹配算法。该算法在 匹配阶段改进搜索方法,通过删除缺失目标直线对应的模板图像直线,建立新的模板图像轮廓再进行匹配,解决直线段缺失时无法匹配问题;在 匹配阶段引入RANSAC算法剔除误匹配直线对,解决误匹配问题。实验表明,该方法能解决目标直线被遮挡问题,并提高匹配精度。