基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法

基于互信息熵的图像配准方法已经被广泛应用于医学图像配准中,为克服互信息配准方法的不足,结合图像空间结构信息,本文提出一种基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法,设计了包括互信息熵、图像空间结构和形状特征点等多信息融合的配准新测度。算法首先采用改进的形态学梯度提取医学图像边缘轮廓;然后构造了以边缘区域特征和梯度信息为基础的特征点互信息能量函数,并通过最小化能量函数来获取配准参数;最后,结合梯度下降法优化策略,实现图像配准。实验研究表明,该方法在保证了配准精度的同时,配准速度较快、鲁棒性较好、综合性能优良,具有一定的临床推广价值。     

遗传算法和最大互信息医学图像配准算法的研究

针对人脑的二维图像设计了一种遗传算法和最大互信息相结合的医学图像配准算法,采用互信息配准模型,以图像的灰度统计信息为配准依据,用改进的遗传算法搜索图像间的最优变换参数,并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。通过实验验证了算法的可行性和稳定性。     

一种基于广义互信息的图像配准算法

互信息作为图像配准中的相关度矩阵有着广泛的应用,通常采用的是基于Shannon熵的互信息。采用一个广义的信息熵——Renyi熵,提出了一种基于广义互信息的图像配准方法。在全局搜索阶段,采用q取较小值的Renyi熵,此时,Renyi熵可以消除局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优,以找到全局最优解;在局部优化阶段,使用基于q→1时的Renyi熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验结果表明:相对于归一化互信息图像配准算法,基于Renyi熵的互信息配准算法有良好的配准效果,且提高了配准速度。     

物体边沿特征提取及应用

针对互信息配准方法中目标函数因存在多极值而容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于萤火虫算法改进优化策略的互信息医学图像配准算法。该算法使用归一化互信息作为相似性测度,用萤火虫所处位置来表示配准参数,根据每个萤火虫的位置计算互信息函数值并将其作为当前萤火虫的亮度,通过亮度和吸引度的迭代更新来寻找互信息函数取最优解时的最佳配准参数。实验结果表明,该方法克服了互信息函数容易陷入局部最优的问题,有效地提高了配准精度。     

基于特征点Rényi互信息的医学图像配准

针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现图像配准.该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响,减少了待处理的数据量,同时使用Rényi互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响,进一步提高了配准精度.实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准,速度较快、精度高、鲁棒性强,是一种有效的自动配准方法,并且具有较好的临床应用价值.     

基于人工免疫的烟草异物图像多阈值分割

烟草异物图像分割是图像异物识别的基本任务。为了快速实现烟草异物图像多阈值分割,提出了一种基于人工免疫算法与最大类间方差法的多阈值烟草异物图像自动分割方法。算法首先定义了图像分割目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最大类间方差法以及目标函数对图像进行自动分割,并产生最优的多阈值,从而实现图像的多阈值分割。人工免疫算法中,抗原是指最优图像分割目标函数,而抗体是指最优的多阈值。实验证明,方法对烟草异物图像多阈值分割的效果良好,分类清晰。     

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割

为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法.定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能.该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值.通过实验证明,分类清晰,效果良好.     

基于归一化互信息与模糊自适应PSO的图像自动配准方法

提出了一种基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算(particle swam optimization,PSO)作为搜索策略的图像自动配准方法.由于互信息方法不能解决图像缩放的问题,该方法在计算图像互信息之前,先对图像进行尺寸相同化操作;同时针对互信息方法中目标函数易陷入局部极值及搜索速度慢的问题,该方法采用归一化互信息作为相似性准则,并提出以模糊自适应PSO算法作为优化策略来提高配准速度和精度的方法.实验表明,采用归一化互信息作为配准测度,可提高配准的鲁棒性,而且,引入了模糊推理机之后,配准效率得到大幅提高,用该方法对具有仿射变换的图像进行配准能得到快速、精确的配准结果,证明了该算法的可行性和有效性.     

基于最大互信息的红外与可见光图像配准

图像配准是图像融合技术的基本环节和首要问题。该文针对红外与可见光两种不同波段图像的配准技术进行了研究,分析了两者配准的特点,并提出了基于最大互信息的配准算法。算法利用Sobel算子对图像进行边缘增强,完成图像的预处理,然后基于仿射变换建立图像变换模型,并按照最大相关原则确定最佳配准参数,从而实现红外与可见光图像的配准。实验结果表明,该方法可以实现红外和可见光图像的配准。     

基于变分和互信息的先验形状配准算法

针对带先验形状约束的几何活动轮廓模型中的形状配准问题,提出一种基于变分方法和最大互信息准则的先验形状配准算法。利用变分配准模型计算仿射变换参数,将其作为互信息配准算法的初值,通过Powell优化算法计算仿射变换参数的最优解。实验结果表明,该算法在保证配准精度的同时,能明显提高计算效率。     

一种基于仿射变换模型的目标跟踪算法

在图像目标跟踪的应用中,传统方法多采用基于平移运动模型和相关（correlation）类型匹配准则的跟踪算法。该类算法以目标仅发生平移运动为假设前提,难以有效适应目标在图像中通常会发生的缩放、旋转和错切等变化。本文应用了一种基于仿射变换模型的目标跟踪算法。该算法建立起包含六个参数的仿射变换模型,以其描述目标在序列图像中的变化,然后构造适当的匹配误差目标函数,并采用牛顿迭代法求解得到最优的仿射参数。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够得到较好的跟踪效果。     

基于人工免疫网络算法的图像配准方法

图像配准在很多领域得到了广泛应用,而且是其中不可缺少的步骤。该文提出了一种基于人工免疫网络算法的图像自动配准方法,该方法利用Partial Hausdorff距离作为相似测度,采用人工免疫网络算法寻找最优解。实验证明该方法可以很好地配准各种图像,为图像配准提供较好的解决方法。     

基于图像配准的栅格地图拼接方法

栅格地图拼接是多移动机器人协同创建环境地图中的一项关键技术. 本文提出一种图像配准意义下的栅格地图拼接方法. 该方法将栅格地图拼接问题视为图像配准问题, 建立相应的目标函数, 并给出局部收敛的迭代最近点算法求解该目标函数. 为获得最优的拼接结果, 该方法从待拼接的地图中提取局部不变特征, 并借助随机抽样一致性算法分析初始拼接参数, 以作为迭代最近点算法的初值. 最后, 提出了拼接参数已知时的栅格地图融合规则. 实验结果表明, 该方法能可靠地实现栅格地图拼接, 且具有精度高和速度快的优点.     

基于粒子滤波和模拟退火方法的图像配准

图像配准技术在很多领域都应用广泛,如在医学图像分析、计算机视觉、遥感图像等。在仿射变换模型下,只需知道仿射变换参数即可对图像进行配准。为了准确快速地配准,论文在贝叶斯框架下,提出了一种基于粒子滤波和模拟退火法相结合的图像配准算法。首先通过观测模型得到参数的后验概率分布,利用粒子滤波逐步迭代并更新权值来逼近参数的真实值,再利用重构的概率分布模型获得准确的仿射变换参数,对图像进行配准。在粒子更新阶段利用模拟退火算法改进寻优过程,提高运算效率,使结果快速收敛。最后通过实验验证,该文方法易于实现,有较高的准确性和鲁棒性。     

An Adaptive Fuzzy-Inference-Rule-Based Flexible Model for Automatic Elastic Image Registration

In this study, a fuzzy-inference-rule-based flexible model (FIR-FM) for automatic elastic image registration is proposed. First, according to the characteristics of elastic image registration, an FIR-FM is proposed to model the complex geometric transformation and feature variation in elastic image registration. Then, by introducing the concept of motion estimation and the corresponding sum-of-squared-difference (SSD) objective function, the parameter learning rules of the proposed model are derived for general image registration. Based on the likelihood objective function, particular attention is also paid to the derivation of parameter learning rules for the case of partial image registration. Thus, an FIR-FM-based automatic elastic image registration algorithm is presented here. It is distinguished by its 1) strong ability in approximating complex nonlinear transformation inherited from fuzzy inference; 2) efficiency and adaptability in obtaining precise model parameters through effective parameter learning rules; and 3) completely automatic registration process that avoids the requirement of manual control, as in many traditional landmark-based algorithms. Our experiments show that the proposed method has an obvious advantage in speed and is comparable in registration accuracy as compared with a state-of-the-art algorithm.     

基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIF7算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT、算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

基于QPSO的多模态医学图像配准研究

本文提出一种基于QPSO的形态金字塔多模态医学图像配准算法,该方法以梯度互信息作为相似性度量标准,运用全局仿射变换建立数学模型,充分利用形态金字塔的非线性、多分辨率等特性将图像进行分层处理,并且利用QPSO和Powell算法结合逐层获取参数解。实验结果表明在任意初始值的情况下,基于QPSO的寻优算法比Levenberg-Marquardt寻优算法运行速度快,并且配准精度更高。