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.     

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。     

基于Fourier-Mellin变换和曲面拟合的IC芯片图像亚像素配准算法

为实现IC芯片图像的精确配准,提出一种Fourier-Mellin变换和曲面拟合法结合的图像亚像素配准算法。算法首先采用Fourier-Mellin变换计算出待配准IC芯片图像的旋转角和平移量的整像素峰值位置,然后对峰值区域进行基于最小二乘的曲面拟合,通过取极值点获得亚像素级的精确峰值位置。另外,Fourier-Mellin变换由于旋转的频谱混叠和坐标变换中的重采样插值会产生误差,新算法采用加窗和滤波的方法加以改进。实验结果表明,所提算法实现了IC芯片图像的亚像素级配准,具有较好的精度和鲁棒性。     

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.     

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MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法

提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.     

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。     

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法

图像配准在很多领域有着广泛的应用,如在计算机视觉、识别模式、军事、医学成像方面等方面,而且像素级的配准精度远远不能满足要求,需要达到亚像素级的图像配准。本文在传统三次曲面拟合的基础上,提出了一种改进的亚像素精度配准算法,该算法首先找到像素级配准位置(u1, v1),之后在附近区域进行灰度插值,在图像插值过程中采用的是具有在节点处具有二阶连续导数的三次样条插值和双立方插值法。最后经过曲面拟合求得亚像素配准结果。实验结果表明,与传统的曲面拟合算法相比,本文提出的算法在精度上得到了明显的改善,精度可以达到0.01pixel。     

Harris-SIFT算法及其在双目立体视觉中的应用

为了降低尺度不变特征变换(SIFT)算法的复杂度,提高算法的实时性,克服算法提取的特征点不是角点的缺点,该文提出了一种新的Harris-SIFT算法。该算法首先用Harris算子提取图像的特征点,然后为每个特征点定义主方向,最后将特征描述子的坐标旋转到与特征点的主方向一致,计算出每个特征点的特征向量描述子。双目立体视觉图像匹配实验结果说明了该算法的有效性。     

基于SIFT-LBP的图像检索优化算法研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像特征提取和检索中精度、实时性以及对光照条件变化描述较差的问题,提出了SIFT和局部二值模式(LBP)相结合的图像特征提取算法。采用旋转不变LBP算法统计关键点周围16×16区域的梯度信息并计算周围9×9区域的LBP值,以区域中每个像素点为中心构建图像的SIFT-LBP特征描述子。采用了基于遗传算法的特征选择方法,剔除了特征点的冗余信息,降低了特征向量维数。实验结果表明,SIFT-LBP算法具有良好的特征匹配效果,对光照条件的变化具有较强的鲁棒性,进一步提高了检索准确率和检索速度。     

一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法

针对SAR图像配准中匹配效率低、误匹配对多和配准精度差的问题,提出一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法。首先,使用加速分割检测特征（ features from accelerated segment test, FAST）检测算法,检测 SAR图像的FAST角点;使用DAISY描述子对FAST特征进行描述,得到SAR图像不变特征。其次,采用基于KD树的欧氏距离匹配策略,实现特征点对的粗匹配;采用RANSAC算法去除误匹配,实现特征点对精匹配。然后,采用仿射变换模型,实现图像插值和图像变换,实现SAR图像粗配准。最后,建立配准精度评估反馈机制,实现配准优化。通过使用不同时相、不同工作模式HJ－1C星载SAR和不同极化、不同波段机载AIRSAR图像配准实验,提出算法与经典不变特征配准算法相比,具有适配性好、配准效率高的优点。     

动态场景下基于视差空间的立体视觉里程计

针对实际的复杂动态场景,提出了一种基于视差空间的立体视觉里程计方法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性及一些合理的约束条件,实现左、右图像对和连续帧间的特征点匹配和跟踪.通过结合了RANSAC的最小二乘估计滤除运动物体上的干扰特征点,得到较为准确的运动参数的初始值,在视差空间中推导出视觉里程估计的数学模型,通过最小化误差函数得到最终运动估计.实验结果表明,该算法在室内外存在运动物体的复杂动态场景中都具有较传统方法更高的精度.     

基于角点特征的高精度图像配准算法

为了快速准确提取图像特征和匹配点对,提出了一种基于角点检测的高精度图像配准算法。该算法首先检测参考图和实时图的角点信息,然后采用双向迭代匹配算法对参考图和实时图的角点进行匹配,再根据基于仿射变换模型的RANSAC算法对候选的匹配点对进行筛选,消除错误匹配对,并估算出最佳仿射变换参数,最后用所得变换参数对实时图进行变换和重采样来实现图像配准。实验结果表明:该算法具有良好的配准精度。     

Automatic Image Registration Algorithm Based on Wavelet Transform

I mage registration is the process of determiningthe transformation which matches best,according tosome si milarity measure,two i mages of the samescene taken at different ti mes or from different viewpoints[1].It has broad applications in many domainssuch as military,medicine,remote sensing and com-puter vision,so a wide range of registration tech-niques has been developed abroad and at home formany years.Given the diversity of remote sensingi mage,complexity of i mage warp,differences be-twe…     

区域快速鲁棒特征跟踪电子稳像

针对稳像过程中稳像精度易受光照变化、噪声、局部遮挡等因素的影响,提出了一种区域快速鲁棒性不变特征跟踪稳像算法。首先采用改进的快速鲁棒性特征(SURF)算法提取图像局部区域特征点及其描述,然后,采用动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,实现局部区域特征点跟踪匹配,最后利用配准的特征点对,根据均方差最小计算稳像的全局参数实现稳像。在不同光照条件、噪声环境下进行了稳像测试,加入20%的高斯噪声时均能100%地重复检测特征,达到亚像素定位精度,误匹配率低。     

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     

复杂图像特征点提取与匹配方法

采用改进的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法对自然环境下获取的复杂场景图像进行特征量提取;通过添加存入最小优先级队列的限制条件,对现有的BBF（Best Bin First）匹算法进行改进以提高算法的搜索效率;针对复杂图像误匹配较为严重的现象,设置匹配判定准则和几何约束条件,对匹配结果中可能的误匹配加以剔除。实验结果表明,新方法在匹配效率和匹配准确率的提高上效果明显。