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。     

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。     

改进的区域互信息和小波变换的图像配准

为提高图像配准的速度和精度,对基于区域互信息配准算法进行了改进,运用了两层小波分解策略的配准方法,小波分解得到的最顶层图像采用粒子群优化全局寻优算法,利用搜索的结果作为下一层Powell寻优方法的起点,另外,对待配准图像应用形态学方法去除噪音。针对不同分解层的特点,采用不同的测度方法,得到的顶层图像采用改进后的区域互信息为相似性测度,而底层采用归一化互信息测度和相位一致性的相结合的方法,不仅提高了速度,还克服了图像间明暗对比的影响。实验结果表明,提出的配准算法对图像噪声有较高的鲁棒性,可达到亚像素精度,在配准速度上也有了很大的提高。     

一种基于互信息和小波分解的图像配准算法

为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,论文提出了基于互信息和小波分解图像配准方法。假设实时图像和模板图像之间的变换为仿射变换,采用金字塔小波分解和边缘特征提取获得特征点,利用分层特征点方法进行配准,以互信息最大作为度量准则,在每层上利用互信息的最大值来获取变换参数,然后得到全局变换参数。仿真结果表明此方法具有很好的抗干扰性、鲁棒性和精确性。     

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.     

医学图像配准中基于图像梯度的灰度压缩

基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

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。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

图像配准的小波分解方法

提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性，进行图像配准的一种方法．首先利用仿射变换和小波分解的理论，证明了该方法的正确性，并对求配准参数的运算量进行了分析；然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤；最后结合MRI图像的配准，对该方法进行了实验验证．该方法能提高配准的速度，对实时图像配准具有实用价值．     

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。     

基于形状和灰度信息的断层图像二次配准算法

将一种新的基于形状信息和灰度信息的二次配准方法引入CT-MRI配准过程,首先通过力学分解的原理描述了两幅待配准图像的轮廓,并利用该轮廓对两幅图像进行粗配准,通过该方法将两幅图像的配准误差限定到一个较小范围内;继而利用最大互信息的方法继续对经过粗配准的两幅图像进行二次配准,最终得到精度更高的配准效果。仿真结果表明,由于该算法结合了轮廓比对方法的高效性和最大互信息方法的精确性,因此与其它配准算法相比在保证了配准精度的同时大大缩短了配准时间。最后该算法被成功地应用到了准备进行开颅手术的病人的CT-MRI图像配准上。     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

基于多分辨率和Powell算法的医学图像配准

针对基于互信息和Powell算法存在局部收敛的问题,在改进的Powell算法的基础上,提出了一种基于多分辨率策略的医学图像配准算法。首先通过小波变换对源图像进行分层,然后在最低频带使用改进的Powell算法进行搜索,并利用搜索结果来指导上一层的搜索,逐层细化,由粗到细,最终实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法较传统方法速度快、精度高、鲁棒性好,同时能有效避免局部收敛。     

窗宽窗位对基于互信息的医学图像配准的影响

基于互信息的配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近来已成为医学图像处理领域的热点。基于互信息的配准方法实质上是一种对灰度进行统计和计算的方法,同一图像采用不同的窗宽窗位表示必然会影响配准结果。该文在分析窗宽窗位对图像质量的影响和基于互信息配准方法的影响的基础上,进行一系列的医学图像配准试验。在分析配准结果的基础上,给出基于互信息的配准方法所采用的合理窗宽窗位的建议。     

结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

对互信息配准法进行算法改进. 在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度, 不仅考虑所有体素信息, 而且有效结合像素在空间位置的相互关系. 将粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO) 算法这种全局寻优算法和 Powell 这一局部寻优算法相结合, 前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点, 优化时间大为减少. 借鉴小波变换中多分辨率的思想, 在低分辨率图像中粗略配准后, 上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果, 增加算法鲁棒性. 实验结果证明, 本文算法效果良好, 寻优过程在数分钟内完成, 能够满足诊断和科研的实时性要求.     

多模态硬币图像单应性矩阵预测

对不同成像条件下拍摄的硬币图像进行配准是硬币表面缺陷算法的前置任务。然而,基于互信息的传统多模态配准方法速度慢、精度低,现有的通过基于深度学习的单应性矩阵预测方法实现的图像配准只适用于单模态的任务。为此,提出一种基于深度学习的适用于多模态硬币图像的单应性矩阵预测方法,进而使用预测的单应性矩阵完成图像配准。首先,使用单应性矩阵预测层预测输入图像对间的单应性矩阵,使用单应性矩阵对待配准图像进行透视变换;然后,使用图像转换层将透视变换后的待配准图像和目标图像映射到同一域,图像转换层可在推理时去除从而减少推理时间;最后,计算同一域下的图像间的损失,并进行训练。实验表明,该方法在测试集上的平均距离误差为 3.417 像素,相较于基于互信息的传统多模态配准方法 5.575 像素的平均距离误差降低 38.71%。且配准单对图像耗时为 17.74 ms,远低于基于互信息的传统多模态配准方法的 6 368.49 ms。     

一种结合互信息和模板匹配的配准方法

传统的互信息法直接对大图进行互信息配准,容易出现局部极值并产生误匹配现象,针对该问题,提出一种将互信息与模板匹配相结合的配准方法,采用互信息为相似度准则进行图像的模板匹配,得到候选的匹配子图,通过待配准大图其余部分与模板和子图的空间关系,得到配准后的大图,分别计算按照各个候选子图配准情况下的待配准图的互信息,得到最大的互信息所对应的子图,确定最终的配准结果。实验结果表明,该方法在对灰度差较大的图像进行配准时,能够获得良好的效果。     

区域和局部信息结合的双向医学图像配准

提出了一种新的基于区域互信息和局部频率信息结合的双向图像配准测度。首先,以原参考图像为参考,计算出正向变换下图像的区域互信息和Gabor滤波后的得到局部频率 信息;同时,以输入图像为参考图像,计算出逆变换下的逆向互信息和局部频率信息。将正向与逆向变换下的互信息和局部频率信息各自相乘后求和,减去两幅图像对应的配准残 量,得到双向图像配准度量,用于对输入图像进行配准。仿真实验结果在验证分析结果的同时也表明,方法对图像噪声、分辨率等具有较高的鲁棒性,可有效提高配准的精度。