基于频域的遥感图像互信息配准方法

针对直接利用互信息进行图像配准存在的误差和插值假象问题,结合图像的频谱特性提出了基于频域的互信息计算方法,引入退火的思想改进了梯度上升法,利用它迭代搜索互信息最大值,使用相关长度估算最佳参数域,使得参数初始化更接近于最大值。实验结果表明,该方法对于多谱段遥感图像,较之传统方法具有明显的收敛性和稳定性。     

基于互信息的分层遥感图像配准方法

该文提出了一种基于互信息相似性判据的分层遥感图像配准方法,通过小波变换构造图像金字塔,从金字塔的最顶层开始搜索,根据互信息最大的原则确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置,然后逐层细化,实现由粗到细的搜索过程。将此算法应用于遥感图像,得到了有效、精确的配准结果。从而证明了该文算法的可行性和有效性。     

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。     

基于互信息的肺部PET-CT图像配准

针对互信息的配准方法忽略了图像的空间信息,同时肺部PET图像和CT图像之间的关联性很小,提出了一种由粗到精的结合空间区域信息和互信息配准方法.实验表明,此方法使PET图像和CT图像的胸腔区域、肺部区域和结节区域得到了有效的匹配.     

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。     

相位一致性和区域互信息量的医学图像配准

提出一种改进的多模态医学图像配准算法--基于相位一致性和区域互信息量,不仅使用了图像灰度,而且采用了能描述图像结构的特征。首先,引入区域互信息量代替传统的灰度直方图,可以将邻域信息考虑进去;其次,通过相位一致性得到的特征图像不受明暗对比度的影响;最后,将特征图像和原始图像引入到区域互信息量中,也就是结合了邻域信息和结构信息。结果表明算法具有精度高、鲁棒性强等特点,特别适合于医学图像配准。     

基于遗传算法的互信息医学图像配准

本文首先介绍了医学图像配准的基本概念及方法流程;然后介绍了基于遗传算法寻优的图像配准,其适应度函数为两配准图像的互信息;最后通过基于遗传算法的脑部二维图像配准实验说明该算法的高效性.     

基于互信息和随机优化的超光谱遥感图像配准

精确的谱间配准是从超光谱遥感图像中获取光谱信息的基本前提之一。而谱间配准的主要困难在于宽的成像光谱范围使波长间隔远的图像缺乏相似性, 超光谱图像本身海量的数据也限制了配准算法的复杂性。提出了一种结合互信息和随机优化技术的多分辨率配准方法。该方法采用互信息作为相似性测度, 能很好的适应超光谱图像光谱特征的变化; 二阶同步试探随机逼近(2SPSA )算法的应用, 解决了互信息的多变量优化问题; 通过一种具有平移和旋转不变性的小波分解实现算法的多分辨率形式, 能明显加快算法的收敛速度并保证搜索结果的全局最优性。实验结果表明该算法适用于配准波长范围很宽的超光谱图像, 并能达到子像素的配准精度。     

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。     

尺度空间图像的互信息与配准

提出基于多尺度图像的互信息测度的配准方法,主要讨论这种方法的性能。提出这种方法的主要目的是在保证这种方法的准确性和鲁棒性的同时加快配准速度,并且具有强抗噪性。将这种方法在MR图像和CT图像上进行检验。这是首次将属性尺度空间与互信息结合,实验表明多尺度图像的互信息测度是一种行之有效的配准方法。     

基于互信息的N维多模医学图像配准

目前多模医学图像配准都定位在两幅图像配准的研究,很少涉及N维(3维及3维以上)图像的配准.当用扩展的N维互信息测度(E-NMIM)进行多个图像配准时,不能保证互信息(MI)值的非负性,并且运算速度慢,达不到临床要求.本文提出一种新的N维互信息测度(N-NMIM),不仅保证了MI值的非负性,而且在[1,2]有界范围内,也提高了配准的速度.通过腰椎部位的CT,T1加权的MRI和T2加权的MRI图像进行实验,验证了这种配准方法的有效性.     

基于角点特征和最大互信息的图像配准

基于互信息的配准方法是图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。文章提出一种基于角点和最大互信息配准方法:首先采用间接算法来计算曲率的极大值点,从而能快速准确的提取角点集;接着计算两幅图像角点集间的互信息,最后通过POWELL算法搜索使互信息最大以实现配准。实验表明,该算法计算简单,配准速度快,具有更好的精确性和鲁棒性。     

一种基于互信息的图像配准算法

针对红外和可见光图像的特性,提出了一种基于互信息的图像配准算法。该算法采用互信息作为红外和可见光图像的统计相关性测度,并使用仿射模型实现两者的配准。实验结果表明,该算法能够较好的进行图像间尺度、旋转和平移差别的修正,可以很好地解决成像差异较大的红外与可见光图像间的配准问题。     

基于FCN和互信息的医学图像配准技术研究

针对传统配准方法在进行三维多模态图像配准时存在收敛速度较慢、容易陷入极值等问题,提出一种基于全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）和互信息的配准方法。利用FCN模型提取二维图像深层特征并进行粗配准;将得到的配准结果作为互信息算法的初始搜索点,从而使搜索范围缩小至全局最优解附近;利用互信息算法对参数进一步微调优化,得到最优三维配准结果。实验结果表明,在进行CT-MR图像配准时,所提方法不仅可以大幅度提升配准速度,还能有效避免局部收敛的情况,具有更高的准确性。     

基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中。文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法。该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到。实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力。     

基于变分和互信息的先验形状配准算法

针对带先验形状约束的几何活动轮廓模型中的形状配准问题,提出一种基于变分方法和最大互信息准则的先验形状配准算法。利用变分配准模型计算仿射变换参数,将其作为互信息配准算法的初值,通过Powell优化算法计算仿射变换参数的最优解。实验结果表明,该算法在保证配准精度的同时,能明显提高计算效率。     

模糊互信息配准准则的理论和实验分析

从图像配准的模糊性出发,在图像配准中考虑图像的灰度相关性,结合了图像的空间信息。在配准准则中引入图像配准的灰度相关系数,提出了基于模糊互信息的配准准则。实验表明,模糊互信息函数比互信息函数具有更少的局部极值点和更好的优化特性。     

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。     

遗传算法和最大互信息医学图像配准算法的研究

针对人脑的二维图像设计了一种遗传算法和最大互信息相结合的医学图像配准算法,采用互信息配准模型,以图像的灰度统计信息为配准依据,用改进的遗传算法搜索图像间的最优变换参数,并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。通过实验验证了算法的可行性和稳定性。