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.     

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。     

基于人工交互的多模态图像亚像素配准

基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准。为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法。对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准。定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特征和局部强度不变的特征描述符配准算法,该算法具备更高的配准精度,可显著提高多模态图像配准性能。     

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。     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

基于互信息的多模态医学图像配准研究

由于基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,本文利用这一优点,根据图像配准的基本步骤设计出一个基于互信息的多模态医学图像配准算法。首先是采用三线性插值方法对图像进行插值处理,然后利用Powell优化算法,根据互信息值来判断Powell算法所获得的参数是否是最优参数解。最后仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于互信息的功能磁共振图像配准

互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。     

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。     

基于互信息的多模态医学图像配准技术研究

分析了互信息配准的物理基础和配准原理,提出了利用差图像熵的互信息测度,对多种具有代表性的互信息测度进行了比较,并用邻域信息对差图像互信息进行了改进.试验结果表明,与空域信息相结合的互信息测度具有更好的抗噪性.     

基于互信息的多模态医学图像配准技术研究

分析了互信息配准的物理基础和配准原理，提出了利用差图像熵的互信息测度，对多种具有代表性的互信息测度进行了比较，并用邻域信息对差图像互信息进行了改进。试验结果表明，与空域信息相结合的互信息测度具有更好的抗噪性。     

一种改进的快速图像修复算法

目前基于结构的图像修复算法中,基于快速行进的图像修复算法能够简单快速的修复数字图像中的破损区域,但是修复效果一般,特别是边缘区域的保持效果较差.在快速行进算法中引入了梯度权函数和距离权函数,通过对邻近点的加权计算进行排序,然后按权值大小对破损区域进行逐步修复,并利用梯度排序对边缘进行保持.实验结果表明该算法修复效果要优...     

全变分图像去噪的研究

图像去噪是图像处理中的重要环节之一。本文介绍了保持边缘细节效果较好的全变分去噪方法,分析了全变分法去噪的原理。实验结果表明与中值去噪算法相比,全变分算法能有效抑制图像噪声,并能更好地保持图像边缘细节。     

增强现实中基于三角标识的三维注册方法

在增强现实系统中实时跟踪三维物体,为了准确地将虚拟物体注册在复杂的真实环境中,提出了一种基于三角形图案标识的视觉三维注册方法.通过边缘检测方法在捕获的视频图像中提取标识的三角形轮廓,获得三角形顶点的数据,并根据这些数据计算出单应性矩阵,推导出摄像机参数,从而实现摄像机标定.利用Camshift算法对检测到的目标进行实时跟踪.实验结果表明,物体能被准确地注册到真实视频图像中的跟踪目标上,通过与ARToolKit软件相比较,该方法在注册效率方面优于ARToolKit软件.     

基于边缘方向角的自适应尺度角点检测

在边缘方向角的基础上提出了一种新颖的角点检测方法。新模型基于:边缘在角点处必定发生弯折;在一定尺度范围内,角点两边的点均有方向角的最大趋向一致性;合理的放宽尺度,角点两边的点均有方向角最大趋向一致性增强。实验结果表明:新模型能够排除更多的伪角点,利用边缘方向向量判断角点的凸凹性;和其它多种角点检测模型相比,这种方法能够提供更多的角点信息,而且检测准确率高。     

基于DSTFT的PCM／FM信号软件化解调方法研究

根据PCM／FM信号的特点,提出一种基于离散短时傅里叶变换（discrete short time Fourier transform,DSTFT）的软件化解调方法：首先利用DST-FT计算PCM／FM信号的0、1频点的频谱能量,然后通过比较2个频点频谱能量的大小实现信号的判决;详细论述此种解调方法的基本原理和实现过程,提出采用小数形式的频点来提高解调精度;利用C＋＋语言编程实现了该解调方法,并用从实装设备采集的PCM／FM信号对解调软件进行测试。测试结果表明：该方法对PCM／FM信号具有较好的解调性能,且实现原理简洁,运行效率较高,具有一定的工程应用价值。     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时，存在受SAR图像相干斑噪声影响大，手工选取配准点精度低等缺点，提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制，并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征，然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配，精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明，该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点，从而实现了多传感器图像的自动配准．     

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.     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。