改进Demons算法的非刚性医学图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要的研究方向。基于光流场模型的Demons算法由于仅依赖图像灰度梯度使图像变形,当缺乏梯度信息时图像的变形方向不能确定,因而容易造成误配准,且该算法只适合于单模态图像配准。本文针对最大互信息配准方法在多模态刚性配准中的成功应用,提出了一种可用于多模态图像配准的改进Demons算法。该方法在原有驱动图像变形力的基础上,增加两幅图像间互信息对当前变换的梯度作为附加力作用,使浮动图像向两图像间互信息增大的方向变形,正确地配准图像。为避免陷入局部极值并提高算法的运行速度,该方法在多分辨率策略下实现。使用单模态、多模态图像分别进行实验来验证此算法,并与原始Demons算法进行比较,实验表明,该方法能够快速地产生准确的配准变换。     

轮对轮辋厚度检测中图像配准方法研究

针对轮辋厚度参数的在线检测,提出了基于双相机的轮辋厚度参数检测方法,其中图像配准是影响该参数计算的重要因素。在分析轮对轮廓线图像特点的基础上,提出了利用配准板特征点的图像配准方法,设计了图像配准步骤,采用仿射变换作为图像配准中的变换模型。为保证配准精度,在综合考虑配准板上特征点的数量和特征点的分布的基础上设计了配准板。通过图像配准实验,提取了配准板特征点坐标,求解了仿射变换矩阵。实验表明,该方法的配准精度为2个像素。     

基于FKICA-SIFT特征的合成孔径图像多尺度配准

针对合成孔径(SAR)图像的配准,提出一种基于仿射不变快速核独立成分分析-尺度不变特征变换(FKICA-SIFT)的多尺度配准方法.首先,根据特征点的Hessian矩阵构建仿射不变SIFT描述子.接着,利用FKICA提取该描述子的独立成分得到新的描述子FKICA-SIFT.然后,利用该描述子对Steerable滤波后的...     

基于Demons算法的变形掌纹归一化方法研究

非接触采集是主流掌纹采集方式,但其低约束性可能会导致手掌摆放方式不定,与传感器距离不定,从而引起手掌变形,尤其是手掌平面和传感器平面不平行导致的局部变形问题,这将影响后续特征提取,降低识别率。针对此问题,考虑到人手本身是非刚体的特点,提出基于Demons非刚性配准算法的变形掌纹归一化校正模型,进一步增强变形图像与标准图像的相似性,弥补了传统刚性方法校正效果不佳的缺陷。首先使用改进的Demons非刚性配准算法进行变形掌纹的归一化校正,再使用测度指标进行效果评价,结果表明:在任取的图像序列内,与传统的基于归一化互信息(NMI)的刚性配准方法相比,NMI最高提升3.64%,相关系数(COEF)最高提升156.25%,均方误差(MSE)最高降低81.63%,各指标均优于基于NMI的刚性配准方法,验证了本文方法的有效性和优越性,为后续的特征提取和识别创造了有利条件。     

基于图像配准的扫描电镜图像误差校正

扫描电子显微镜(SEM)是表征纳米材料和纳米结构的重要测量仪器。扫描电镜在环境的影响下会产生图像失真,尤其在微纳尺度范围内会产生较大的测量误差。为了修正SEM图像的测量误差,提出基于图像配准的图像误差校正方法。该方法采用基于特征属性的图像配准技术,通过加速稳健特征算法提取图像特征点并构造描述矢量,建立失真图像的空间变换模型,从而恢复样品的真实图像。实验证明该方法能够有效地校正扫描电镜图像,提高样品形貌观测的准确性和精度。     

采用轮廓特征匹配的红外-可见光视频自动配准

为了精确地配准近平面场景下的红外-可见光视频序列,本文提出了一种基于轮廓特征匹配的自动配准方法,通过迭代匹配目标轮廓特征来解决异源图像中配准特征的提取和匹配难题。首先,采用运动目标检测技术获取目标轮廓,并由曲率尺度空间(CSS)角点检测算法提取轮廓特征点。此后,建立全局形状上下文描述子和局部边缘方向直方图描述子描述特征,从而实现可靠的特征匹配。来自不同时刻的匹配点对被保存在一个基于高斯距离准则的特征匹配库中。最后,为了克服近平面场景中目标深度变化的影响,本文结合前景样本随机抽样策略计算配准矩阵的损失函数,完成对全局配准矩阵的更新。在LITIV数据库上对方法进行实验验证,结果表明本文方法的配准精度优于当前先进的对比方法,在9个测试视频上的平均重叠率误差仅为0.194,与对比方法相比下降了18.5%。基本满足了近平面场景下红外-可见光视频序列配准的精度要求,且具有较高的鲁棒性。     

一种脊柱图像快速重建与配准方法

为提高传统脊柱图像三维重建与配准速度和精度，提出一种基于传统立方体(MC)算法和迭代最近点(ICP)算法的快速重建与配准方法。首先利用双边滤波对CT图像进行预处理，基于区域生长的思想改进MC算法，完成三维重建并获取脊柱三维模型和点云模型。然后采用ISS算法提取脊柱点云关键点，求取关键点的快速点特征直方图(FPFH)，基于采样一致性(SAC-IA)方法完成初始配准，从而改善2片点云的初始位姿。最后通过K-D树加速寻找最近邻点对，并引入基于欧式距离的权重系数改进ICP算法，实现精配准。试验结果表明：重建速度较传统方法提高20%，配准速度较传统统方法从177.8s提高到41.2s，且配准结果平均误差为2.81*10^-1。     

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形.首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像.然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场.最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准.实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求.     

基于边缘特征和CNN联合的多视航拍图像配准方法

针对传统卷积神经网络对多视航拍图像进行配准训练时,未能充分利用多视图像间边缘特征之间的联系,为了提取多层图像边缘结构之间的特征信息,提出了一种基于边缘特征和卷积神经网络联合的多视航拍图像配准方法,通过窗口灰度加权算法提取图像的边缘特征图,并将边缘特征图作为卷积神经网络的输入端进行训练,在测试阶段,给出一对新的多视航拍图像,训练后的模型可以预测图像间的空间对应关系。实验结果表明,该算法实现了图像对齐变换,提高了图像配准的精度,优于现有的图像配准方法。     

基于几何代数 SURF 的三维医学图像配准研究

三维医学图像可辅助医生的临床诊疗,不同模态三维图像通过配准后,可为医生提供更全面的病患信息,而传统三维多 模态医学图像配准的精度不高、耗时较长且易受干扰。 首先搭建 Hessian 四维尺度空间,将加速稳健特征(SURF)框架拓展至三 维,然后基于几何代数构造了梯度角度不变性的三维特征点描述子,以丰富特征点信息;再设计快速空间寻优算法,不仅可保证 配准精度,且提高配准稳定性;最后,采用数据一致性较好的 RIRE 公开数据集和合作附属医院提供的个性化临床实例数据开 展实验。 实验评估中,以手动配准作为金标准,公开库和临床实例图像的配准均值误差都不超过 3 mm,配准相似性超过 99. 1% ;抗扰实验中混入高斯噪声,均值误差仍不超过 3. 5 mm,相似性超过 98. 9% 。 实验结果表明,基于几何代数 SURF 的三维 配准方法的精度更高且稳定性更强,可为临床适用提供理论基础与诊疗预案。     

基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题,提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先,依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想,结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点,首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像,使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加;其次,传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符,而忽略了像素点的位置信息,文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符,在特征描述符的匹配阶段,在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后,利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明在限定最优值与次优值之比的情况下,采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量,更多地挖掘出图像中的极值点;在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据,正确匹配数量达到原方法的59倍以上,极大提升了算法的匹配性能。     

基于抖动补偿技术的印刷品图像配准方法研究

在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明,SURFORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。     

基于相对相位直方图的数字表面模型数据与遥感图像配准

针对数字表面模型（DSM）数据与可见光遥感图像信息融合的实际需求,提出了一种基于一致点漂移算法（CPD）与相对相位直方图（RPH）的两级配准策略来实现上述数据与图像的自动配准。首先,利用Canny算子提取图像边缘,将边缘点作为CPD算法的输入,实现两幅图像的粗匹配,从而得到初始对应点集并估算尺度因子;然后,定义了一种鲁棒且具有旋转、平移不变性的区域变化信息描述子-RPH,其在粗匹配结果的保障下还可以实现尺度不变性;最后,根据尺度因子在两幅图像中分别定义圆环模板,并利用RPH测度完成DSM图像与可见光遥感图像精配准。实验结果显示,使用RPH测度进行精配准后,基于CPD算法的粗匹配结果得到了有效校正,在数据自身存在透视失真情况下,算法配准误差约为2 pixel,能够满足DSM数据与遥感图像信息融合的需求。     

偏振探测系统的图像配准

分振幅式偏振探测成像系统的各分光路图像之间存在位置误差,率先完成各分光路图像之间的图像配准是进行偏振探测的前提条件。针对探测过程中,目标特征不明显、图像特征难以提取、各分光路图像间灰度变化较大的问题,提出适用于分振幅式偏振探测成像系统各分光路图像的相似性度量函数,并在此基础上,完成各分光路图像间的配准工作。首先,根据图像间的位置误差会造成偏振信息图像中出现信息异常区域的原理,研究了相似性度量函数的提取算法;接着,根据探测系统的各分光路的成像特点,确定图像间的几何变换参数;以遗传算法作为参数优化搜索算法,搜索得到最优的几何变换参数,完成整个图像配准算法的设计;最后,分别利用构造图像和实际采集图像,对配准算法进行了验证,并以图像间互信息值(MI)衡量图像配准的精度。实验结果表明:配准后的构造图像的MI为2.692 5,高于特征配准方法的实现精度;实际采集图像配准后的MI达1.849 3,同样高于特征配准方法的实现精度。基本满足偏振探测系统的图像配准需求。     

基于字典描述向量的实时图像配准

针对传统的特征向量计算方法复杂度高、耗时长、占用内存多等缺点,提出了一种基于字典描述向量的图像配准方法。该算法采用K-奇异值分解（K-SVD）方法生成字典,通过比较特征点临近区域图像与字典中基底图像的相似性得到特征描述向量,从而降低了描述向量的计算复杂度,提高了算法的实时性。实施该算法时,首先通过随机KD树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配,然后使用经典随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,最后应用最小二乘法对得到的匹配点对进行参数估计,从而得到两幅待配准图像的空间几何变换关系。实验表明结果,本文提出的描述向量计算方法降低了描述向量的存储空间,加快了特征匹配的速度,可在保证配准准确度的前提下实现配准过程。     

结合多分辨率修正曲率配准的层间插值

针对体数据各坐标轴分辨率不一致,导致医学及工业三维图像重建时出现边界台阶状结构、细节断裂或缺失等问题,提出了基于多分辨率修正曲率配准的层间插值方法。该方法采用反投影重建形式增强图像细节,解决配准图像清晰度和对比度弱的问题;利用三次卷积插值构造切片的低分辨率图像以保留图像细微结构,提高配准精度。采取从低分辨率粗配准到高分辨率精细配准的策略减少计算时间,提高计算效率。利用切片图像对应像素间存在对称形变结构的特征,建立了修正曲率模型估计形变场,解决了配准时单向形变不一致的问题。最后,通过离散余弦变换(DCT)的数值解析方案对构建的形变场估计函数进行优化,利用最终形变场数据对切片进行线性插值,计算出层间图像。实验结果表明,提出的算法能够消除现有方法插值图像的边缘模糊现象。与线性插值算法相比,提出方法的均方差(MSD)减小了40%,高于对称曲率模型,且耗时仅为该模型的20%左右,满足应用要求。