红外与可见光图像配准技术研究综述

多模态图像配准能提供比单模态图像配准更加丰富和全面的信息,红外与可见光图像配准作为一种常见的多模态配准类型,在电力、遥感、军事以及人脸识别等领域具有重要的应用价值。首先介绍了红外与可见光图像配准的相关技术并阐述了配准中存在的难点与挑战,然后详细分析和总结了基于区域、基于特征和基于深度学习3种红外与可见光图像配准方法,并分别阐述了不同配准方法的优缺点,之后概述了红外与可见光图像配准技术的实际应用,最后对红外与可见光图像配准未来的发展趋势进行讨论。     

基于对齐度和互信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法可减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

基于互信息的红外与可见光图像快速配准

针对灰度和图像特征存在较大差异的可见光和红外图像配准,给出了一种基于归一化互信息与小波变换相结合的快速图像配准算法。实验表明,该算法加快了配准过程,较利用原图像配准速度提高了约一个数量级,且配准结果具有较高的准确性和稳定性。可见该算法适用于多光谱图像配准。     

采用改进梯度互信息和粒子群优化算法的红外与可见光图像配准算法

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。     

基于互信息与梯度融合的多源图像匹配技术研究

对红外和可见光探测器获取同一场景的两幅图像进行配准融合,可增强对场景图像的理解和分析.互信息由于包含两图像灰度的熵和联合熵,可用于计算两图像灰度信息的相关性,适于作为多源图像匹配的测度.互信息匹配无需对图像进行预处理,但是,作为一种统计型测度,互信息忽略了图像像素间的空间信息,易陷入局部极值而出现误匹配.为此,文章提出了一种融合梯度信息的配准方法,同时考虑了两图像间的灰度统计相关性和像元灰度的局部空间变化信息,提高了多源图像匹配的精度和鲁棒性.最后通过实际图像进行匹配试验,验证了算法的正确性和有效性.     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

基于互信息的紫外成像仪中图像配准研究

紫外成像仪为实现放电点定位和电气设备故障诊断,需要对来自不同传感器的紫外与可见光图像进行配准。针对紫外与可见光图像成像原理差异较大,特征点提取及匹配困难的问题,文章提出一种基于互信息的紫外与可见光图像配准算法并将其应用到紫外成像仪中完成实时配准。首先计算紫外与可见光图像中的互信息,将互信息作为相似性测度,采用刚体变换模型对图像进行变换,然后通过1+1进化算法求取最优相似性测度时的空间变换参数而完成图像配准,并通过仿真和紫外成像仪样机验证了所提算法的有效性。     

红外与可见光图像配准方法分类及现状

红外与可见光图像配准作为一类重要的多传感器图像配准方法,在自动控制、机器人、遥感及军事应用等领域发挥着重要作用.介绍了红外与可见光图像配准问题的本质及难点,从原理上总结了大部分配准算法的基本步骤,并将现有的配准方法分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法.从算法的可行性角度出发,分析了几种具有代表性的配准方法及其优缺点,最后对其未来的发展进行了展望.     

基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

基于互信息量和模糊梯度相似性的医学图像配准

本文分析了基于互信息量的医学图像配准算法中存在的鲁棒性问题,提出创建图像的模糊梯度场及建立模糊梯度相似性测度,并将其结合到互信息量配准算法当中.实验证明,本方法很好的解决了传统基于互信息量的方法中存在的鲁棒性问题,能够快速稳定地实现医学图像配准.     

基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法

针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。     

基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准

针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法.以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题.根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量...     

Image registration by maximization of combined mutual information and gradient information

Mutual information has developed into an accurate measure for rigid and affine monomodality and multimodality image registration. The robustness of the measure is questionable, however. A possible reason for this is the absence of spatial information in the measure. The present paper proposes to include spatial information by combining mutual information with a term based on the image gradient of the images to be registered. The gradient term not only seeks to align locations of high gradient magnitude, but also aims for a similar orientation of the gradients at these locations. Results of combining both standard mutual information as well as a normalized measure are presented for rigid registration of three-dimensional clinical images [magnetic resonance (MR), computed tomography (CT), and positron emission tomography (PET)]. The results indicate that the combined measures yield a better registration function does mutual information or normalized mutual information per se. The registration functions are less sensitive to low sampling resolution, do not contain incorrect global maxima that are sometimes found in the mutual information function, and interpolation-induced local minima can be reduced. These characteristics yield the promise of more robust registration measures. The accuracy of the combined measures is similar to that of mutual information-based methods.     

基于边界距离场互信息的图像配准方法

基于图像边界平均Hausdorff距离的配准方法实现简单、速度快、有较大应用价值,但对图像边界不完全对应的情况配准效果不好。提出了一种以图像边界距离场互信息作为相似度函数的图像配准方法,以参考边界的距离场和浮动二值边界为两个离散概率分布,将其互信息作为相似度函数进行配准。实验结果表明,该算法对图像内容完全一致和内容不完全对应的图像均可得到良好的配准结果。     

对数极坐标变换域下互信息图像配准方法

当待配准中的图像中存在较大的尺度变换时,传统的图像互信息配准方法对图像尺度变换参数很敏感,易于在优化搜索时陷入局部极值点,配准效果不好。文中提出基于对数极坐标（log—polar）域的图像配准方法,它较好地分离了图像缩放参数和图像旋转参数的相互影响。仿真结果表明,该方法在大尺度图像配准场合应用时比通常的互信息方法有更高的精度和鲁棒性。     

一种图像快速配准算法的研究

在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。     

基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准

医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。