基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法

基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中,为克服互信息配准方法的不足,结合图像空间结构信息,本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法,设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓;然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数,并通过最小化能量函数来获取配准参数;最后,结合梯度下降法优化策略,实现图像配准。实验研究表明,该方法在保证了配准精度的同时,配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良,具有一定的临床推广价值。     

基于FFT与互信息准则的分层遥感图像配准

提出了一种基于傅立叶变换和互信息准则的分层遥感图像自动配准方法。通过小波变换构造图像金字塔;在小波分解的最顶层,采用基于傅立叶变换的方法确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置;然后根据互信息最大的原则逐层细化,直到最底层。试验结果表明:采用所提的方法,克服了基于互信息准则的分层配准方法耗时长的缺点,且利用分层细化的搜索策略增加了基于傅立叶变换的误差修正过程,提高了配准精度。     

基于小波分解和互信息的图像配准方法

根据小波分解和互信息测度的原理,提出一种快速的图像配准方法。首先,对原图像进行小波分解,在保证配准精度下对分解图像进行灰度压缩,以减少配准参数的计算量,并利用最大互信息准则和下降单纯形的搜索策略找到最优配准参数实现图像配准。实验结果表明,这种图像配准方法能在保证配准精度条件下,提高配准的速度。     

一种基于小波与概率估计的医学图像配准方法

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法.以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变换,实现对源医学图像的配准.     

基于特征点Rényi互信息的医学图像配准

针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现图像配准.该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响,减少了待处理的数据量,同时使用Rényi互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响,进一步提高了配准精度.实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准,速度较快、精度高、鲁棒性强,是一种有效的自动配准方法,并且具有较好的临床应用价值.     

基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准*

为了克服互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息,忽略了图像本身的内在空间信息,以及B样条变换模型存在形变场奇异点的缺陷,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,然后使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法对配准参数进行优化。实验结果表明,该方法较传统的互信息和B样条变换模型都有效地提高了配准的精度。     

图像多尺度配准的小波域SURF算法

针对SURF描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对于局部场景发生变化的图像容易产生误匹配的现象,提出了图像多尺度配准的小波域SURF算法。该方法对图像进行小波分解,利用低分辨率上得到的变换参数剔除高分辨率上的错误匹配,得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

一种多特征融合的小波变换图像配准方法

为了满足图像配准对鲁棒性、准确性和效率的要求,提出一种多特征融合的小波变换图像配准方法.该方法首先提取H L特征点,边缘稳定点以及相关性等特征,对这些特征构造特征空间,用模糊集求解特征点距,之后用多约束准则进行处理,用小波方法剔除匹配对中的错误匹配,最后对结果进行分析.实验结果表明该配准方法能够对不同分辨率、不同旋转角度的图像精确地实现配准,同时配准的时间也大幅减少,具有精度高、速度快、抗噪性能良好等优点.     

一种基于边缘特征的图像配准方法

采用一种基于边缘特征的图像配准方法,首先通过小波变换来提取图像的边缘,然后将人工选择的边缘点代入仿射变换模型,得到配准参数（每选择一组不同的边缘点,就会得到不同的配准参数）。在不同的配准参数条件下,计算两幅图像的交互方差。取交互方差最小时所对应的配准参数为最终的配准参数。最后再利用仿射变换模型对待配准图像进行平移、旋转、缩放得到最终的配准图像。     

基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。     

Fourier-Mellin变换不同时相遥感影像自动配准研究

多时相遥感影像配准是变化检测的关键步骤。由于不同时相的遥感影像差异,且在传感器参数未知情况下,很难完成其自动配准。基于傅里叶-梅林变换（Fourier-Mellin Transform,FMT）影像配准其实就是基于傅里叶变换和对数极变换的全局相位相关。这种方法在进行频域计算时找到了配准的变换参数,并且对噪声和遮挡等很鲁棒。提出了一种基于Fourier-Mellin算法的改进配准方法。Fourier-Mellin变换由于旋转的频谱混叠和旋转变换中插值误差而产生错误。为了得到更好的配准结果,通过加窗和滤波来提高峰值、减少频谱混叠、增加鲁棒性。     

基于最小生成树的图像融合算法

研究遥感图像融合精度问题。图像融合存在含有冗余和互补信息,造成清晰度降低。针对传统的图像配准算法精度较低,为了提高遥感图像融合的准确度,提出了一种最小生成树遥感图像配准算法,将最小生成树算法应用到图像融合的优化过程中,算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树,然后使用最小生成树来估计熵,对遥感图像进行配准,最后将图像间的边缘梯度信息融入到融合框架中。算法有效地克服了传统图像融合算法的缺点,仿真结果表明,改进算法有效地提高了图像融合的精确度,并为遥感图像融合提出了有效依据。     

基于小波变换的图像配准方法

图像配准是信息融合处理中非常重要的一个环节。图像的配准,尤其是遥感图像的配准,运用传统的方法，计算量大且配准精度不高。基于小波理论,提出了一种快速、高精度图像配准的新方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次，通过引入有效子图的概念来降低待搜索的数据量,应用小波理论的多分辨分析思想来缩小搜索空间，最后通过迭代求精算法实现了图像的快速、高精度配准。实验结果表明,该方法对大数据量的遥感图像,较之传统的方法具有明显的优越性。     

基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIF7算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT、算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

一种新的自动图像配准算法

图像配准是图像处理的一个重要技术,被广泛的用于遥感图像、医学影像、视频监控等诸多领域中。提出了一种新的配准算法,首先分析两幅图像的联合直方图点集的分布情况,基于此定义了直方图点集的散度公式,并将其作为两幅图片的相似性测量。为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用Powell算法来优化搜索策略。实验证明相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优。     

基于GPU的遥感图像配准并行程序设计与存储优化

遥感图像配准是遥感图像应用的一个重要处理步骤.随着遥感图像数据规模与遥感图像配准算法计算复杂度的增大,遥感图像配准面临着处理速度的挑战.最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算领域得到了快速发展.结合GPU面向通用计算领域的优势与遥感图像配准面临的处理速度问题,研究了GPU加速处理遥感图像配准的算法.选取计算量大计算精度高的基于互信息小波分解配准算法进行GPU并行设计,提出了GPU并行设计模型;同时选取GPU程序常用面向存储级的优化策略应用于遥感图像配准GPU程序,并利用CUDA(compute unified device architecture)编程语言在nVIDIA Tesla M2050GPU上进行了实验.实验结果表明,提出的并行设计模型与面向存储级的优化策略能够很好地适用于遥感图像配准领域,最大加速比达到了19.9倍.研究表明GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景.     

基于频域的遥感图像互信息配准方法

针对直接利用互信息进行图像配准存在的误差和插值假象问题,结合图像的频谱特性提出了基于频域的互信息计算方法,引入退火的思想改进了梯度上升法,利用它迭代搜索互信息最大值,使用相关长度估算最佳参数域,使得参数初始化更接近于最大值。实验结果表明,该方法对于多谱段遥感图像,较之传统方法具有明显的收敛性和稳定性。     

基于小波的遥感图像全局配准算法研究及其并行实现

随着遥感技术的发展,遥感图像处理领域对自动图像配准技术的需求越来越迫切. 首先提出了点匹配和全局配准相结合的自动图像配准算法;从实现快速配准的途径出发，提 出了利用多分辨率小波缩小搜索空间及进行全局配准的自动算法;详细设计了逐级求精的搜 索策略,并比较总结了算法的特点;在此基础上,提出了两种可行的数据并行方案;最后在一 个小规模的机群系统上实现了上述串、并行算法,给出了客观的性能评价.实验结果表明文 中提出的算法达到了预期的目标,即针对多传感器、大数据量的遥感图像,在保证精度的前 提下,进行快速高效的自动配准.