基于拉普拉斯谱的医学图像配准算法

提出一种基于拉普拉斯谱的医学图像配准算法,通过将谱图理论应用到医学图像配准中并引入特征向量,以达到提高配准精确度和计算效率的目的.该算法根据医学图像的解剖特征来构造拉普拉斯矩阵,通过分析拉普拉斯矩阵的谱得到匹配关系;采用射影变换模型,计算射影矩阵;通过坐标变换和图像插值方法实现图像配准.实验结果表明,该算法与经典的最大...     

基于交比上下文的层次化形状特征提取及匹配算法

针对视角变换下的形状识别问题,提出一种基于交比上下文关系的层次化形状特征提取及匹配算法.首先通过由粗到精的采样方式建立层次化的形状特征描述子,实现对形状从整体到局部的描述关系;其次通过对传统的交比不变量进行扩展,建立每5个采样点之间的射影不变关系;最后在形状匹配方面使用动态规划算法计算形状间相似度.实验结果表明,该算法对形状变形具有很好的识别效果,并且计算复杂度低、特征维度小.此外,文中层次化的方法也适用于其他不变量特征,便于和传统的形状特征表示方法进行融合,充分发挥2种描述子各自的优势,具有一定的扩展性.     

一种图像特征点匹配算法——Haar-Gaussian&NICD算法

提出了一种基于哈尔小波分解变换和高斯尺度空间的图像特征点匹配算法.首先利用哈尔小波变换对基础图像进行3层行列分解,然后利用高斯函数卷积核对这些分解图像,进行尺度变换.提出了一个小波高斯金字塔塔林的概念,即对通过小波变换产生的多张不同分辨率的基础图像分别进行高斯尺度变换进而产生一个个独立的高斯金字塔,进而产生独立的高斯差分金字塔林,完成特征点检测.再引进规范化强对比度描述子对特征点进行描述.结果表明:Haar-Gaussia&NICD算法的效果和SIFT算法相当,特征点数量优于SIFT算法,在局部特征匹配方面要更有优势;而且和NICD描述子搭配使用,在运行速度方面要比SIFT算法更快.     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

基于特征比的平面目标识别

模式识别是人工智能研究领域的一项重要课题,对于目标物在射影变换、仿射变换下的识别,尤其是严重变形情况下的识别和匹配更是该领域的研究热点和难点.针对仿射变换下的平面目标识别问题,提出了一种新的几何特征不变量——特征比,并以此为基础构造了一种新的仿射不变图像特征描述符.该描述符通过构造一系列与目标图像相交的直线,将图像用一系列共线点的位置关系进行表示.进而,将点的位置关系转化为特征比并表示成一系列的特征比谱;最后,通过动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法比较特征比谱间的距离得出图像间的相关性,从而进行目标识别.实验表明,该算法不仅对严重的仿射变形有较高的识别率,对相似度较高的图像也有很好的区分效果.     

基于射影不变量的摄像机自标定方法

为了方便而精确地进行摄像机标定,提出了一种基于射影不变量的求解摄像机内参数的方法,该方法利用交比在射影变换中不变的性质,通过同一平面中相交直线的无穷远点与虚圆点的交比,先求出同一模板的不同方位的3幅图像中的虚圆点的像;然后利用绝对二次曲线的像在摄像机做刚体运动时保持不变的性质,进而求出绝对二次曲线的像;最后对结果进行Cholesky分解,就可以得到摄像机的内参数。实验表明,该方法行之有效,可以达到较高的精度。     

一种基于LTP特征的图像匹配方法*

为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP（局部三值模式）特征的图像匹配方法。LTP是LBP（局部二值模式）的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光照变化都具有良好的鲁棒性,解决了在光照可变条件下流行的SIFT方法进行匹配的困难。通过对不同变换的图像进行匹配实验表明,该方法得到的匹配结果比LBP效果更好,鲁棒性更高,而在光照可变和噪声很大的情况下比流行的SIFT方法更实用。     

多维度视觉传达下投影变换图像配准仿真

为优化图像配准后轮廓模糊、总体分布形状不完整等问题,提出一种多维度视觉传达下投影变换图像配准仿真.为保留配准后图像能够完整保留不同分辨率下的特征,采用LOG(Laplacian of Gaussian)算子提取图像轮廓.将每个轮廓形状的描述子视为形状的特征向量,通过傅里叶特征匹配算法匹配提取出的不同图像轮廓,获得轮廓对应点对,将其作为投影变换的映射点,得到配准后图像.仿真中,对比分析所提方法和传统方法的配准效果,结果表明所提方法没有明显的误配准,且图像间的连接平滑自然,具有一定的可行性和有效性.     

基于多视点的轴对称卫星目标识别

基于识别空间目标的需要,研究了轴对称卫星目标的识别问题,提出了一种多视点下基于主轴夹角的检索匹配识别方法.首先使用经纬度划分观察球的方法得到二维图像模型,用于描述不同视点下的目标图像.然后通过分析轴对称图像主轴与X轴夹角的特点来检索模型库.最后采用基于形状的特征向量,用归一化的模板匹配法进行目标识别.实验结果表明了上述方法的有效性.     

一种基于多尺度轮廓点空间关系特征的形状匹配方法

针对使用三角形区域表示描述子对相似形状进行匹配时,对微小形变比较敏感 以及区分剧烈变化的不相似形状时判别能力较弱的问题, 提出一种结合轮廓点空间关系特征的多尺度形状特征描述子.通过分析不同尺度下参考点与其他采样点之间的位置关系, 利用对应角度信息来对形状进行表示, 并在此基础上构造出一种新的形状特征描述子.本文所提特征提取方法能对形状的局部及全局信息更准确地描述, 具有较好的鲁棒性和判别能力.在形状特征匹配阶段, 利用轮廓点集顺序关系已知这一优势, 引入动态规划及形状复杂度分析的方法,分析形状间的匹配结果, 能够得到较好的形状匹配精度.通过对不同形状数据集行仿真实验, 证明本文方法能够有效地实现形状识别和检索.