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梯度与曲率变形力相结合的图像配准方法
引用本文:雷文娟,祝轩,贾义亭,蔺恩标.梯度与曲率变形力相结合的图像配准方法[J].计算机工程与应用,2012,48(5):204-206.
作者姓名:雷文娟  祝轩  贾义亭  蔺恩标
作者单位:西北大学信息科学与技术学院,西安,710127
基金项目:陕西省自然科学基金(No.2010JM8026); 陕西省教育厅专项科研计划项目(No.09JK796)
摘    要:针对Demons算法将形变配准视作扩散问题,仅靠梯度信息确定浮动图像的位移,在梯度非常小时图像形变方向不能确定,会导致错误的配准变换这一弊病,将等照度线曲率作为一个控制形变的驱动力因素引入Demons扩散方程,建立了一个具有梯度与曲率双重驱动力的非线性扩散模型,将其应用于图像配准。实验结果表明,这一模型较经典Demons算法具有更好的配准性能。

关 键 词:Demons  曲率驱动  灰度偏移  相似度
修稿时间: 

Image registration method by combination of gradient and curvature driven
LEI Wenjuan , ZHU Xuan , JIA Yiting , LIN Enbiao.Image registration method by combination of gradient and curvature driven[J].Computer Engineering and Applications,2012,48(5):204-206.
Authors:LEI Wenjuan  ZHU Xuan  JIA Yiting  LIN Enbiao
Affiliation:LEI Wenjuan,ZHU Xuan,JIA Yiting,LIN Enbiao School of Information Science&Technology,Northwest University,Xi'an 710127,China
Abstract:Demons algorithm considers image registration as diffusion and gained displacement of the moving image only by gradient. Because the deformation directions of image are uncertain when the gradient is very small, the registration results will be wrong. In order to solve this problem, this paper considers the curvature can be introduced into Demons diffusion equation to establish a new image registration method by combination of the gradient and curvature driven. Experiments show that this algorithm is an effective image registration algorithm.
Keywords:Demons  curvature  gray offset  similarity
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