一种图像快速配准算法的研究

在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。     

一种改进的基于互信息的自动图像配准算法

提出了改进图像配准的基于互信息的算法,首先将参考图像和待配准图像分解到小波域并二值化,以归一化互信息作为相似性测度进行配准.配准参数搜索作用SPSA算法和鲍威尔算法相结合的优化策略.实验证明本算法可以快速、精确且不需要人工干预地实现两幅图像的配准.     

基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准

为了实现快速精确的图像配准,提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法,以互信息作为图像配准的相似性测度,使用改进的PSO算法来求解配准所需的空间变换参数.改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化,并引入变异运算减少算法陷入局部最优.把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来,实验结...     

基于互信息的紫外成像仪中图像配准研究

紫外成像仪为实现放电点定位和电气设备故障诊断,需要对来自不同传感器的紫外与可见光图像进行配准。针对紫外与可见光图像成像原理差异较大,特征点提取及匹配困难的问题,文章提出一种基于互信息的紫外与可见光图像配准算法并将其应用到紫外成像仪中完成实时配准。首先计算紫外与可见光图像中的互信息,将互信息作为相似性测度,采用刚体变换模型对图像进行变换,然后通过1+1进化算法求取最优相似性测度时的空间变换参数而完成图像配准,并通过仿真和紫外成像仪样机验证了所提算法的有效性。     

基于互信息量和模糊梯度相似性的医学图像配准

本文分析了基于互信息量的医学图像配准算法中存在的鲁棒性问题,提出创建图像的模糊梯度场及建立模糊梯度相似性测度,并将其结合到互信息量配准算法当中.实验证明,本方法很好的解决了传统基于互信息量的方法中存在的鲁棒性问题,能够快速稳定地实现医学图像配准.     

蚁群算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高,鲁棒性强的特点,成为近年来图像配准研究的热点.但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难.该文提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法.该算法以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将蚁群算法与Powell法结合起来对三维的CT,MR图像进行了配准.实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大地提高了配准精度,达到亚像素级.     

基于SURF和互信息的图像配准方法研究

将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简单,配准速度快并且对光照和噪声具有较强的鲁棒性.     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

基于对齐度和互信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法可减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。     

2D/3D图像配准中的相似性测度和优化算法

在手术引导治疗中,2D/3D图像配准能辅助医生准确定位病人病灶,而准确的配准涉及相似性测度和优化算法等众多方面。为了研究相似性测度和优化算法对2D/3D图像刚性配准的影响,本文结合6种相似性测度和4种优化方法在配准"金标准"数据上进行了2D/3D图像配准实验,并从配准成功率、平均迭代次数和平均配准时间三个方面对配准结果进行了对比研究。实验结果表明,以模式强度为相似性测度,用Powell方法进行优化搜索是最佳配准组合。并且,在不改变相似性测度条件下,Powell方法是所用优化方法中配准效果最好的优化方法。     

融合显性和隐性度量的多模图像配准算法

为解决基于隐性度量的图像配准算法初始配准误差大容易引起失配的问题,本文提出了一种融合显性度量和隐性度量的多模图像分层配准算法。首先采用金字塔分解算法得到低分辨率待配准图像。然后在每一层金字塔图像中,先采用互信息作为显性度量,利用粒子群算法获得初始的配准参数;以此作为初始值,采用基于隐性度量的配准算法,利用融合粒子群和鲍威尔搜索法的优化算法获取更准确的配准参数。基于低分辨率图像计算得到配准参数后,先对高分辨率待配准图像进行变换,然后利用提出的上述算法进行参数优化,根据每层得到的配准参数计算最终的配准参数。最后,采用可见光与红外图像、多波段SAR图像进行了配准实验。实验结果表明,提出的算法适用于多模图像配准,能够减小配准误差,具有一定的适用性。      

基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法

针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。     

Bivariate gamma distributions for image registration and change detection.

This paper evaluates the potential interest of using bivariate gamma distributions for image registration and change detection. The first part of this paper studies estimators for the parameters of bivariate gamma distributions based on the maximum likelihood principle and the method of moments. The performance of both methods are compared in terms of estimated mean square errors and theoretical asymptotic variances. The mutual information is a classical similarity measure which can be used for image registration or change detection. The second part of the paper studies some properties of the mutual information for bivariate Gamma distributions. Image registration and change detection techniques based on bivariate gamma distributions are finally investigated. Simulation results conducted on synthetic and real data are very encouraging. Bivariate gamma distributions are good candidates allowing us to develop new image registration algorithms and new change detectors.     

采用改进梯度互信息和粒子群优化算法的红外与可见光图像配准算法

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。