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三维医学图像配准是医学图像处理领域的热点问题,是临床诊断和治疗的关键步骤。针对传统三维图像配准技术效率和精度较低的不足,提出一种多级匹配的三维配准算法。该算法将互信息作为相似性测度,依次采取基于形状特征变换、刚体变换、仿射变换和层次B样条这4种空间变换方式,实现精度由粗到细的配准,选择粒子群法(PSO)实现全局优化以避免局部极值的产生。配准评估参数表明,该算法精度高,配准效果好。 相似文献
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提出了一种基于改进Harris-SIFT算法的快速图像配准方法。首先,对传统Harris算法进行改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是借鉴Forsnter算子思想对提取的角点进行精定位,以提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法对提取的特征点进行描述,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间几何变换参数,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,能够大大减少标准SIFT所需的配准时间。 相似文献
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研究一种应用于自适应放射治疗中的CT和信息缺失锥形束CT(cone-beam CT,CBCT)图像的图像变形配准方法。通过构建及求解联合迭代重建与配准的能量函数,将CBCT全部投影图像信息以迭代前向投影与反投影的形式融入变形配准模型,同时完成CT与CBCT在投影域和图像域的匹配。分别利用5套临床头颈部肿瘤病人图像模拟CBCT截断和1套胸腹部肿瘤病人图像数据对算法进行了验证,实验结果表明,该方法能有效、精确完成CT和信息缺失CBCT图像之间的变形配准。图像变形配准是自适应放疗中的关键技术,对于减少放疗分次间病人的CBCT受照剂量以及提高放射治疗计划重设计精度具有较好的临床应用价值。 相似文献
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讨论了ERDASIMAGINE遥感图像处理软件系统对于具有平移、旋转和比例缩放的两幅图像在配准中的应用,并且通过分析基于控制点配准方法的原理,实现了两幅图像的配准。实验结果表明在该软件系统中采用基于控制点的配准方法可有效解决图像配准问题,而且具有较高的配准精度。此外,该软件系统具有操作简单、界面友好的特点。 相似文献
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王耀明 《上海电机学院学报》2007,10(3):201-203,209
图像配准是计算机视觉检测的关键步骤之一。提出了一种基于边缘特征的角点检测算法,该方法计算简单、速度快,便于硬件实现及实时处理,同时也提高了传统该类算法的可靠性,实验结果表明,该算法有较大的实用性。 相似文献
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为了解决传统SURF算法存在的问题,提高彩色图像配准的精度和准确率,提出一种双向邻近匹配的彩色图像配准算法。该算法对传统的SURF描述符进行改进,将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统SURF特征描述符上,组成改进的SURF特征描述符,以增强彩色信息对配准的影响,提高配准的准确率;采用FLANN算法搜索匹配点对,并对匹配点对进行双向邻近匹配,以提高搜索效率和匹配精度;利用改进RANSAC算法剔除匹配错误的特征点对,以进一步优化匹配结果。实验结果表明,该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率,具有较好的鲁棒性和图像变换适应性。 相似文献
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为了降低传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点检测与匹配的时间复杂度,提出一种优化的图像配准算法,即采用Trajkovic算法检测特征点,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征点描述符参数,再用稀疏降维原理对特征点描述符参数进行降维处理,最后,采用基于双向匹配的相似性度量算法进行特征点匹配。模拟实验选择检测图像的特征点数、匹配对数、正确匹配对数、匹配正确率、配准时间与配准时间下降率6个指标作为评估标准,结果表明,优化算法在特征点配准正确率方面与传统SIFT算法相当,但在特征点配准速度方面有明显提升。 相似文献
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高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,医生通常将治疗前后的超声监控图像直接相减,得到治疗区域的图像来判断治疗效果。由于治疗后病人的体位可能会变化,导致治疗前后采集的图像发生偏移,通常需要先将HIFU治疗前后的超声监控图像进行配准。提出了一种基于加速鲁棒性算法(SURF)和超声监控图像散斑特征的快速图像配准方法。首先利用经典的SURF特征检测器分别提取治疗前和治疗后超声图像中的特征点,采用欧式距离匹配提取的特征向量,通过超声图像的固有属性散斑特征的分布规律优化配准参数并用RANSAC算法去除错误匹配点对,最后利用最小二乘法求出图像之间的映射关系完成配准。实验结果表明,该算法能自动搜索治疗前后超声监控图像中的对应特征点,比传统的人工筛选特征点效率更高,且利用散斑特征的分布规律优化后的SURF算法相比标准的SURF算法配准精度更高。 相似文献
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图像配准是数字图像处理中一个重要研究领域,是图像拼接、图像超分辨率重建的基础,基于尺度不变特征的图像配准已成为最近几年的热门研究领域,SURF算法是其中之一.对于具有尺度差异(SD)同时满足仿射变换的图像,传统SURF算法存在较大误匹配,从而影响最后的配准精度.针对误匹配问题,采用基于尺度限制(SR)的SURF算法并利用样本统计的方法来剔除误匹配,实验结果表明基于尺度限制的SURF算法能够有效的剔除误匹配,从而提高图像配准的精度. 相似文献
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一种基于图像特征点的图像匹配算法 总被引:1,自引:1,他引:0
图像匹配技术被广泛用于人脸识别、全景图像生成等领域.该文利用变比不变特征点 (Scale Invariance Feature Transform-SIFT)提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法 (Nearest Neighbor-NN)进行匹配,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该匹配算法具有匹配精度高,鲁棒性好的特点. 相似文献
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基于亚像素红外与可见光图像配准方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高不同分辨率的红外与可见光图像配准的精度,提出了一种基于亚像素纠正的红外与可见光自动配准方法.采用了Shi—— Tomasi角点检测器和Taylor多项式将角点的坐标纠正到亚像素级,在六参数仿射变换模型基础上采用改进的Hausdorff距离进行精确匹配.与传统方法比较,该方法提高精度10%左右.实验表明,该方法配... 相似文献