一种自适应阈值分块BRISK的图像配准方法

提出一种基于自适应阈值BRISK的图像配准方法。首先,根据图像复杂度设置全局初始阈值,并检测图像关键点;然后将图像划分为若干均匀的子图像块,设置子图像块关键点数量范围,根据每个子图像块的关键点数量增加或删除关键点,并对关键点间距离进行约束,使关键点均匀化;最后匹配关键点,使用RANSAC算法剔除误匹配并估算变换模型参数。实验结果表明,本文提出的方法能够自适应地设定阈值,并获得分布均匀的关键点,从而提高图像配准的自动化程度。     

基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法研究

针对颜色与影像科学领域的可见光宽带光谱成像中存在的图像像素偏移问题,提出了基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法。先利用SIFT算法提取图像特征点,再通过k-d树最近邻方法对特征点进行匹配,利用欧氏距离约束方法剔除错误匹配点,最后,利用均匀采样方法解决SIFT特征点容易聚集的问题,得到最优配准结果。在可见光宽带光谱图像配准实验中,基于均匀采样方法确定的最优配准结果与未经采样处理匹配点集的配准结果相比,配准之后的互信息值得到了显著提高。     

双场景类型遥感图像的配准拼接优化

为了提升包含2种场景类型的遥感图像的配准拼接质量,提出基于误差权重再分配的遥感图像配准拼接优化方法. 使用尺度不变特征变换（SIFT）特征检测算子,提取2幅具有重叠区域的遥感图像的特征点,计算得到初始的单应性矩阵. 针对遥感图像细节丰富,但在某些特定区域分布不均匀的特点,将图像按照网格分割成若干小子块,进行信息熵聚类. 图像熵反映的是灰度分布的分散程度,较大的熵意味着更大的信息量和纹理细节. 按照信息量分布,将图像分隔为2个大的图像区域,每一区域近似代表一种场景类型. 以特征点匹配的残余误差为目标函数,对不同场景区域的特征点分配不同的优化权重,权重来源于各图像子块的信息熵,反映了图像各场景信息量的多少,从而改善拼接效果,使之符合人眼视觉要求. 实验表明,采用该方法可以再分配特征点匹配残余误差,细节丰富区域的匹配残差降低14%,提升细节丰富区域的配准拼接质量,降低随机性,提高了配准过程的稳定度.     

基于互信息和单应性原理的图像自动配准研究

基于图像特征的配准是图像配准的一个主要研究方向。传统的基于特征的配准方法一般都存在着计算量大、复杂度高以及配准精度低等问题。该文提出了一种基于互信息和单应性原理的图像自动配准方法。该方法首先利用harris算子提取角点,然后通过互信息粗匹配和RANSAC精匹配得到一对一的匹配角点对,最后根据匹配角点对计算出对应的单应矩阵来实现图像配准。为相互间满足刚体变换关系的图像之间的配准提供了一种新的思路。     

特征点对引导的医学图像弹性配准方法

采用最优化方法进行弹性图像配准时,常常会因为初值选择不合适导致优化过程收敛到局部极值,从而使配准失败。针对该问题,提出了利用一对匹配的特征点来引导迭代配准过程的算法。首先,根据一对匹配的特征点确定图像初始局部配准区域;然后,在算法迭代过程中逐渐扩展局部配准区域直至覆盖整个图像。建立初始局部配准区域及局部配准区域扩展时,根据特征点对的空间位置关系,以及医学图像的形变场在统计特性上是高斯马尔可夫随机场的先验知识,来估计局部配准区域形变参数向量的初值;在对局部配准区域进行配准时,基于图像像素灰度统计信息的配准方法被用来求解局部配准区域的形变场参数向量。实验证明,该算法能够有效克服弹性配准算法容易陷入局部极值的问题。     

一种基于LTS-HD测度的低信噪比图像鲁棒配准方法

针对图像传感器的固有噪声严重影响现有图像配准算法精度和可靠性的现状．提出了一种对低信噪比图像的鲁棒配准方法．通过采用区域多向灰度差阈值抑制的特征点提取技术和基于LTS-HD（Least Trimmed Square Hausdorff Distance）测度的特征点集匹配方法来获取待配准图像间的仿射变换参数以实现配准．对噪声干扰和场景变换具有良好的适应性     

一种基于角点特征的医学图像配准方法

医学图像配准技术是医学图像融合及影像三维重建的基础.提出了一种基于SUSAN算子的特征点的医学图像配准方法.该方法利用SUSAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤建立特征点集之间的对应关系,得到匹配特征点对.然后再根据这些特征点使用反向映射的仿射变换实现图像的配准.实验表明,此方法能有效地实现医学图像的配准,并取得良好的精度.     

基于图像混合特征的城市绿地遥感图像配准

为了解决同一场景城市绿地遥感图像因视角变化等原因不在同一坐标系,以致于不能对其进行变化检测的问题,提出一种基于图像混合特征的遥感图像配准方法. 1）提取SIFT特征点:从待配准图像和参考图像提取足够的SIFT特征点;2）基于混合特征的SIFT特征点配准：首先在特征点集Y和X之间进行对应关系评估,然后利用对应关系建立空间映射函数不断更新形变后源点集的位置;3）图像配准：基于源点集和形变后的源点集来构造一个映射函数,从而对图像进行配准. 在与当前流行的4种算法（SIFT、CPD、RSOC、GLMDTPS）的对比实验中,提出的算法均给出了精确的配准结果,在大部分实验中其性能超过了其他算法.     

基于仿射变换的双波段红外图像配准算法研究

图像配准是图像融合技术中的首要环节,只有经过配准的图像才能够进行融合。虽然双波段红外探测器探测的是同一场景,但是由于光学系统的构造产生了两幅图像,而两幅图像之间却存在了几何位置上的差异,所以在本文中提出一种配准方法。通过点检测方法获取图像的特征点,然后再选取其中两组较为明显的特征点组,再根据仿射变换关系式,确定其中的模型参数,并且对图像进行配准。     

一种改进的基于互信息的三维医学图像配准算法

基于互信息的三维医学图像配准是配准的一大热点.本文提出的配准方法主要是对互信息测度的公式进行简化，修正了Powell算法的方向替换方法，保持了原搜索方向，提高了配准速度.合理的设置收敛阈值，并用多分辨率策略进行了图像配准测试.实验表明，改进后的互信息测度可以达到亚像素精度，而且在配准速度上有了明显提高.     

A MNCIE method for registration of ultrasound images

Ultrasound imaging is an importantimaging modal-ity, which can be applied in procedures such as surgi-cal planning, image-guided surgery and other applica-tions that are used for both diagnosis and therapy[1].Conventional 2D ultrasound imaging is performe…     

一种多模态医学影像鲁棒配准方法

为提高多模态医学影像配准的鲁棒性和精度,提出了一种基于主定序和混合熵的配准新方法.首先利用主成分分析方法定义了图像的主定序特征,描述图像邻域像素间的空间信息和微观结构特性;进而结合图像灰度信息构造了一种基于混合熵的配准测度,有效保证了配准测度函数的光滑性和收敛性.多组多模态医学影像测试结果表明,新方法能有效抑制噪声,具有很高的配准精度,鲁棒性强,优于现有的几种方法.     

一种稳健的非刚性医学影像配准方法

提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)和改进的L-BFGS优化算法的非刚性配准新方法．该方法首先计算影像不同方向上的定序特征,用于补充传统互信息测度中缺失的空间结构信息;然后,运用LLE方法及其逆映射对高维定序特征进行降维和融合;进而结合影像灰度信息构造了一种基于混合熵的配准测度,有效保证了配准测度函数的光滑性和收敛性;最后,采用改进的L-BFGS优化方法搜索最优配准参数．多组仿真数据的测试结果表明,在噪声情况下,所提方法具有精度高、鲁棒性强的特点,优于现有几种方法．     

引入边缘信息度量的自由形变图像配准

为了分析空心旋转圆盘的弹塑性应力分布机理,采用双剪应力屈服准则对理想弹塑性材料、等厚度空心旋转圆盘进行了弹塑性应力分析.结果表明,空心旋转圆盘的径向应力随着弹塑性转速的增大而增加,随后却随着转速的进一步增大而减小;而环向应力随着弹塑性转速的增大一直趋于增加;塑性极限转速随着空心旋转圆盘的内外径比值的增大而减小.由于双剪应力屈服准则与Tresca屈服准则的屈服轨迹分别对应屈服轨迹的上限和下限,在结构设计中,基于双剪应力屈服准则的设计,能够充分发挥材料的潜能,而基于Tresca准则的设计则趋向于保守.     

一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法

提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度,并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法。传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性,忽略或不当引入图像空间特征信息,配准容易陷入局部极值,从而出现误配。将灰度与梯度特征有效融合,即梯度加权到灰度互信息中,同时考虑了2幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息,提高了多模图像配准的精度与稳定性。通过对遥感图像的拟配准与MR-PET医学图像的实际配准,证明了该方法效果良好,算法稳定,配准的准确率和参数精度都得到明显的提高。     

结合PCM和MIE的多模态图像配准方法

针多模态图像配准问题,提出了一种基于相位一致性模型（PCM）和互信息熵（MIE）的配准方法.通过相位一致性模型同时提取多模态图像的角点和边缘特征,在边缘图上取角点的邻域,依据邻域间互信息熵的最小值在估计区域搜索匹配特征,利用RANSAC算法去除错配,进而确定待配准图像间的变换参数.实验表明：该方法达到了像素级配准精度、求解稳定,对多模态引起的非线性灰度变化、光照变化、噪声等都具有较强的鲁棒性;计算精度较基于同类特征的配准方法高,角点、边缘等几何特征综合运用在多模态图像配准中效果良好.     

Accurate Registration of Remote Sensing Images Based on Local Optimal Transformation

As the basic work of image stitching and object recognition, image registration played an important part in the image processing field. Much previous work in registration accuracy and real-time performance progressed very slowly, especially in registrating images with line feature. An innovative method for image registration based on lines is proposed, it can effectively improve the accuracy and real-time performance of image registration. The line feature can deal with some registration problems where point feature does not work. Our registration process is divided into two parts. The first part determines the rough registration transformation relation between reference image and test image. Then the similarity degree among different transformation and modified non-maximum suppression (MNMS) algorithms are obtained, which produce local optimal solution to optimize the rough registration transformation. The final optimal registration relation can be obtained from two registration parts according to the match scores. The experimental results show that the proposed method makes a more accurate registration relation and performs better in real-time situation.     

基于小波变换的多聚焦图像自适应融合

图像融合是对来自同一场景的不同源图像的信息进行互补和合成,从而获得更为准确、更为全面、更为可靠的图像。采用了一种基于小波变换的自适应图像融合方法,首先将配准好的图像进行小波分解,并提取出细节分量和近似分量。其次,针对不同的频率域选择不同的融合规则,对低频系数选取区域均匀度和变化率相结合的融合规则,对高频系数选用区域方向对比度和区域匹配度相结合的自适应融合规则。最后通过小波逆变换得到融合图像。将其它融合算法和文中所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于边缘特征的虚实图像精确配准

3D模型的虚拟图像与可见光图像（实图）的配准可以增强信息的互补性,在通过INS装置粗配准后,其配准问题变成了经典的多模态图像精确配准问题。本文提出了一种基于边缘信息全局最优匹配的3D模型图像与可见光图像精确配准算法。该算法首先基于相位一致性模型提取3D模型图像与可见光图像视觉相似的边缘结构;再采用模拟退火算法搜索求解在边缘配准度最大对应的空间变换模型的最优参数值。4组实验结果表明,本文算法能够充分利用图像间的相近似的边缘结构和模拟退火算法得到配准变换参数,有效地实现多模态图像（不同光照及对比图像对,不同传感器的航拍图片对,虚拟3维视图与可见光图像）的精确配准。