像质评价结合互信息在激光图像配准中的应用

为了获得运动目标的激光三维图像,建立了距离选通条件下的激光主动成像系统,提出了一种基于像质评价的激光图像互信息配准算法。介绍了基于距离选通的ICCD成像原理和成像系统。针对互信息算法,详细描述了配准的整个算法流程。最后针对运动目标距离选通成像过程中如何选择切片图像作为基准图像的问题,提出在配准之前引入像质评价标准,实现了基于像质评价的激光图像互信息配准算法。实验结果表明,在距离选通激光切片图像中,亮度、信噪比、平均梯度和边缘强度具有明显的区分度,可以此为标准选择出切片图像中质量较好的图像;基于像质评价的基准图像的选取能够有效减少错误配准,整个配准算法精度达到0.01pixel。该算法兼顾了鲁棒性和精度,稳健性强,特别适合用于运动目标激光图像的配准。

     

一种改进的基于互信息和梯度特征的图像配准方法的研究

基于互信息的配准方法广泛应用于医学图像的配准，但当两幅待匹配图像重叠部分较少或图像包含的信息不够充分时，配准目标函数会出现较多的局部最优解而影响匹配精度。本文构造了新的配准目标函数，在互信息的基础上引入图像梯度信息，使两者相互补充，减少了目标函数中局部最优解的数目，突出了全局最优解。本文还设计了一种新的基于单纯形的模拟退火优化算法，该算法能以较大的概率迅速搜索到目标函数的全局最优解，以获得较满意的配准结果。本文使用该方法对二维医学图像进行配准，实验结果表明，该方法配准速度较快、精度较高，是一种有效的配准方法。     

基于经验模式分解和互信息的多模态图像配准

基于互信息的配准方法是目前多模态图像配准研究中的热点.提出了一种基于经验模式分解后剩余图像和互信息的多模态图像配准方法.首先通过理论分析得出通过求解剩余图像之间的变换参数即可获得原始图像之间的变换参数,从而论证了二维经验模式分解(BEMD)应用于多模态图像配准的可行性,然后给出了图像配准方法的实现步骤.典型多模态图像配准实验结果表明此方法与传统互信息法和基于小波分解结合互信息的方法相比,旋转角度估计误差可以降低1个数量级,缩放参数的估计误差也有很大降低.表明该方法获得了更高的配准精度.     

基于人工免疫系统的医学图像配准

提出了一种基于人工免疫系统的图像配准算法.针对医学图像配准中常用的Powell算法容易陷人局部最优问题,以互信息最大为配准侧度,将体液免疫的思想应用于医学图像配准,较好地解决了局部最优这一难题.针对免疫算法计算量大的问题,对免疫选择算子进行了改进,降低了计算复杂度,并将外推搜索和黄金分割法用于种群初始化,进一步提高了计算效率.实验结果表明,论文提出的算法具有良好的精准性和稳定性,是一种有效的配准算法.     

显著图引导下基于偏互信息的医学图像配准

提出了偏互信息(PMI)和归一化偏互信息(NPMI)相似性测度,PMI和NPMI分别是互信息(MI)和归一化互信息(NMI)的推广.建立了显著图引导图像配准(SMGR)框架,该框架利用显著图构建引导层进行图像粗配准,粗配准图像的几何拓扑特征与参考图像接近,并与参考图像构成新的待配准图像再进行精配准.对比实验表明,以偏互信息和归一化偏互信息为相似性测度,可以凸显图像的某些局部信息效用,利用提出的图像框架能提高医学图像的配准精度,并对噪声图像有较好的鲁棒性.同时,偏互信息和归一化偏互信息提供了图像处理中相似性测度的多种选择,SMGR框架方法丰富了图像配准方案.     

改进Demons算法的非刚性医学图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要的研究方向。基于光流场模型的Demons算法由于仅依赖图像灰度梯度使图像变形,当缺乏梯度信息时图像的变形方向不能确定,因而容易造成误配准,且该算法只适合于单模态图像配准。本文针对最大互信息配准方法在多模态刚性配准中的成功应用,提出了一种可用于多模态图像配准的改进Demons算法。该方法在原有驱动图像变形力的基础上,增加两幅图像间互信息对当前变换的梯度作为附加力作用,使浮动图像向两图像间互信息增大的方向变形,正确地配准图像。为避免陷入局部极值并提高算法的运行速度,该方法在多分辨率策略下实现。使用单模态、多模态图像分别进行实验来验证此算法,并与原始Demons算法进行比较,实验表明,该方法能够快速地产生准确的配准变换。     

基于改进SIFT算法的超声图像配准研究

针对SIFT算法对医学超声图像提取关键点数目较少的缺点,本文提出了采用HARRIS角点改进SIFT算法的方法,有效提取更具有结构意义的关键点数目,提高超声图像配准精度。此外,为进一步提高配准精度,增加一步互信息算法对图像进行精配。实验结果表明,本文算法是一种快速、高精度、全自动的医学图像配准算法,并可有效地提高配准精度。     

一种基于新的相似性测度的自动图像配准算法

图像配准是图像处理的一个重要技术,被广泛地用于遥感图像、医学影像、视频监控等诸多领域中。本文提出了一种基于新的相似性测度的配准算法,首先分析2幅图像的联合直方图点集的分布情况,基于此定义了直方图点集的散度公式,并将其作为相似性测量。为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用Powell算法来优化搜索策略。实验证明,相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优。     

偏振探测系统的图像配准

分振幅式偏振探测成像系统的各分光路图像之间存在位置误差,率先完成各分光路图像之间的图像配准是进行偏振探测的前提条件。针对探测过程中,目标特征不明显、图像特征难以提取、各分光路图像间灰度变化较大的问题,提出适用于分振幅式偏振探测成像系统各分光路图像的相似性度量函数,并在此基础上,完成各分光路图像间的配准工作。首先,根据图像间的位置误差会造成偏振信息图像中出现信息异常区域的原理,研究了相似性度量函数的提取算法;接着,根据探测系统的各分光路的成像特点,确定图像间的几何变换参数;以遗传算法作为参数优化搜索算法,搜索得到最优的几何变换参数,完成整个图像配准算法的设计;最后,分别利用构造图像和实际采集图像,对配准算法进行了验证,并以图像间互信息值(MI)衡量图像配准的精度。实验结果表明:配准后的构造图像的MI为2.692 5,高于特征配准方法的实现精度;实际采集图像配准后的MI达1.849 3,同样高于特征配准方法的实现精度。基本满足偏振探测系统的图像配准需求。     

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形。首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像。然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场。最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准。实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求。     

多传感器的天文标定与空间配准

为了实现共平台的多个空间观测成像系统的空间配准,对多个相机进行天文标定和姿态测量,提出一种基于星图模拟的星图识别和姿态解算算法。首先,建立共平台的多传感器天文观测模型,并产生模拟星图,将星点之间的特征转换为图像特征;其次,根据四边形对角线的共线不变性特征,对相机观测星图和模拟星图进行特征匹配,提取相机内参数的初始值;然后,利用星点坐标矩阵奇异值不变性,自动匹配剩余星点并求解姿态矩阵的初始值;最后,对相机内参数和姿态矩阵进行非线性优化求解。实验结果表明,在未精确标定光学系统内外参数的情况下,星点正确识别率大于97.4%,相机像元角分辨率为3.9"×3.4",最后计算得出的投影误差低于1个像素,满足多传感器空间观测系统空间配准的精度和鲁棒性要求。     

基于角点匹配的密封条截面图像分块配准算法

分析了汽车密封条传统检测方法的不足,针对现有方法无法测量的分块整体形变密封条,提出了一种基于角点匹配的轮廓分块配准算法。配准算法首先利用支持邻域求取轮廓角点,再利用分块角点匹配求取每块的仿射变换初值,最后利用基于最小二乘的搜索策略获得最佳配准效果。本算法在密封条存在较大分块形变时可实现有效测量,具有省去夹具装夹、节约测量时间和成本的优点。通过大量的实验证明,该方法的快速有效。     

一种星图模拟中观测星提取的方法

为了利用计算机动态实时地模拟生成星敏感器拍摄到的星图,针对球坐标系特点,提出了一种改进的高效且适应性强的观测星提取方法.通过对天球分区法在高纬度区域的完善,解决了星敏感器圆形视场在高纬度区域实际的赤经范围计算问题.进一步介绍了一种新的对分区节点进行判断的改进方法,还对提高观测星提取效率的措施(细化分区、采用坐标变换和分步提取)进行了探讨.分析表明,改进的分区法可减轻动态实时模拟星图时的计算压力,效率高,能适应天球中各纬度区域,且逻辑描述简洁,适宜编程.将该方法运用于软件的实现,满足了星图动态实时模拟的要求.     

图像配准技术在红外温度检测中的应用与研究

针对电器温升检测,运用图像配准算法对红外图像和光学图像进行配准,从而借助光学图像的高分辨率来解决红外图像分辨率低的问题,在Matlab环境下配准效果较好.该配准算法已嵌入红外测温软件,多次使用表明其准确度高,能有效地综合利用光学图像的高分辨率和红外图像的温度显示功能,从而使红外测温技术在电器温升检测中发挥出更好的效果.