基于互信息的红外与可见光图像快速配准

针对灰度和图像特征存在较大差异的可见光和红外图像配准,给出了一种基于归一化互信息与小波变换相结合的快速图像配准算法。实验表明,该算法加快了配准过程,较利用原图像配准速度提高了约一个数量级,且配准结果具有较高的准确性和稳定性。可见该算法适用于多光谱图像配准。     

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。     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

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。     

红外与可见光图像配准算法

提出把二阶互信息与对齐度相结合作为相似度函数,通过Hough变换提取两幅图像中一致性较高的直线,计算它们的对齐度,最后针对不同的图像特点,调整对齐度在新相似度函数中所占比例进行配准.实验结果表明.新算法与其他几种测度函数相比有更高的精确性和鲁棒性.     

红外与可见光图像融合中的快速配准方法

红外与可光传感器目标跟踪识别系统中常用的两种传感器，对这两种传感器图像进行有效的融合能大大提高探测识别的准确性和可靠性。快速准确地实现图像配准是图像融合的前提，为此提出了一种基于小波变换的快速算法，有利于实时准确地实现图像配准。     

红外与可见光图像自动配准算法的研究

提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光图像的配准问题,在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上,提出一种改进的方法.该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像;接着利用Canny算子提取子图像的边缘和子图像的边缘相关性,求取出子图像间的仿射变换模型参数;再进一步修正该参数,得到原图像之间的仿射变换模型;然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验结果证明,该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法,提高了图像配准的速度,具有较高的实时性和应用价值.     

医学图像配准常用方法与分类

图像配准是当前医学图像领域的研究热点,具有重要的临床诊断和治疗价值.简述了图像配准的基本原理,对当前常用的医学图像配准方法进行了分类,详细分析了基于互信息、傅里叶变换和小波变换三种医学图像配准的算法实现、优缺点及典型应用.     

基于ROI互信息的电路板红外图像配准技术

电路板的红外图像配准是电路板红外图像故障检测系统中的重点研究内容,由于电路板红外图像背景区域灰度单调,元器件发热区域轮廓粗糙,且伴随着大片受环境影响的辐射区域,对配准精度和配准效率产生很大影响。结合这些特点,利用相位一致性提取电路板发热芯片轮廓,再将轮廓内的区域用区域增长法提取为电路板红外图像 ROI,基于 ROI 的图像配准不仅最大限度地保留了图像信息,又显著降低互信息运算量。实验表明：相对不进行ROI提取的图像配准算法,本文算法能够在保证配准精度的前提下大幅提高配准效率,具有一定的实用性和鲁棒性。     

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.     

基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准

医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。     

基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准

提出了一种基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准方法,并将粒子群优化算法(PSO)和Powell算法相结合以一种组合的全局优化算法(PPSO)来求取最优配准变换参数.实验结果表明,该方法具有配准精度高、速度快、鲁棒性强等特点,是一种有效地全自动配准方法.     

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.     

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。     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

基于互信息量和薄板样条的X射线造影图像弹性配准

本文提出了一种基于互信息量和薄板样条的冠状动脉造影图像弹性配准新方法.该方法不仅解决了传统模板匹配方法中子块图像分解的不确定性问题,而且还克服了常规优化方法易受初值影响而陷入局部最优的问题,有效的保证了解的收敛.试验结果证明本算法能够获得亚像素的配准精度.