结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法

针对传统互信息配准方法计算量较大且未利用图像空间信息的缺点,提出了一种结合SURF描述符和广义近邻图的图像配准算法。该算法用SURF从图像中提取尺度空间特征点并获得特征点描述子,然后用广义近邻图来估计Rényi熵与互信息。该算法结合了SURF描述子的鲁棒性和广义近邻图估计Rényi熵的高效性。实验结果表明,对于真实遥感图像,该算法在配准准确度、鲁棒性和速度上都明显优于几种传统配准方法。     

基于Rényi熵图的医学图像自动弹性配准

提出一种基于Rényi熵最小生成图和multi-quadric径向基函数的医学图像自动弹性配准方法。应用图像金字塔的思想,对图像分层分块,将Rényi熵最小生成图作为相似性测度对子块进行配准,在对应的子块中选取对应的标记点,用multi-quadric径向基函数插值这些标记点,从而实现医学图像弹性配准。实验结果表明,该方法配准速度较快,精度较高,是一种有效的自动弹性配准方法。     

基于最小生成树的DoG关键点医学图像配准

针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出一种基于最小生成树的DoG(difference of Gaussian)关键点配准算法。该算法首先从图像上提取DoG关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了DoG关键点的鲁棒性和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明,在图像含有噪声、灰度不均匀和初始变换范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。     

融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准

配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。     

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.     

医学图像配准中基于图像梯度的灰度压缩

基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。     

广义信息熵测度在医学图像配准中的应用

针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值的缺点,将Shannon熵扩展到广义熵,提出了三种基于广义熵的信息测度。对于收敛性能的评价,提出收敛宽度和收敛半径的概念。通过人体脑部CT/MR和MR-T1/T2图像的刚体配准实验,从计算时间、收敛性能和配准精度方面,对归一化互信息、广义熵信息测度进行了比较与分析。实验结果表明,在不损失计算时间和配准精度的前提下,广义信息熵测度SRI_0.9和GMI_0.9的收敛性能优于归一化互信息测度,对噪声有很强的鲁棒性。     

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。     

基于SURF算法的图像配准技术的改进

本文主要针对基于SURF算法的图像配准技术进行改进,目前在SURF算法中使用的特征点描述子没有充分考虑到特征点周围的信息,匹配正确率不高。针对这一点,改进的主要方法是在匹配的过程中增加了灰度差直方图描述子,使得匹配精度提高。图像配准算法在考虑提高配准精度的同时,也要兼顾算法的时间,通过实验证明,改进的算法可以满足以上两点。     

基于轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法

针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。     

基于梯度直方图的彩色图像拼接

图像配准是图像拼接的核心环节。采用基于梯度直方图的图像配准算法进行彩色图像的配准。梯度直方图是通过计算以特征点为中心的一个矩形区域内所有像素的梯度而得到的。相比于彩色直方图,它能更好的描述局部特征。梯度直方图是特征点匹配的基础,文中采用直方图交叉作为相似性准则来衡量梯度直方图间的相似性。基于梯度直方图的匹配算法包含三个关键因素：窗口大小,相似性阈值以及梯度直方图的柱数。本文通过大量的实验揭示了这三个重要因素与匹配的正确率和匹配时间的变化关系。最后,给出了这三个因素的一个合理的取值参考范围。     

融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准

针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出了一种基于融合多种特征点信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取3种特征点,Harris-Laplace,Laplacian of Gaussian和网格点;然后使用遗传算法去除特征点集的冗余,并通过对位映射构建无向完全图顶点集合;进而使用改进的Kruskal算法来构造最小生成树;最后使用得到的最小生成树估计Rényi熵.该算法较好地解决了在噪声数据中使用最小生成树估计Rényi熵面临的特征点不稳定导致鲁棒性低和构造最小生成树遇到的速度瓶颈.实验结果表明:在图像含有噪声、灰度不均匀以及初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度.     

基于改进的SIFT算法的红外图像配准

电路板红外图像具有分辨率低、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊的特点,目前的图像配准算法用于电路板红外图像配准时,运算时间长且匹配准确度低.针对电路板红外图像的特点,梳理了图像配准方面的国内外研究现状,分析了SIFT算法的基本原理,对原有的SIFT算法进行了修改.对特征点的提取方式进行了改进,减少了不必要的特征点;改进了...     

基于归一化SIFT算法的不同光学影像配准

由不同传感器摄取的遥感影像因成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成困难。针对该问题,提出归一化SIFT算法,通过对SIFT描述子归一化的处理,降低不同光学影像色调差异大的影响,并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合,完成自动配准。选取角度和尺度偏差较大的SPOT与ASTER影像、ASTER与TM影像2组数据进行实验。结果证明,该算法鲁棒性强,配准精度高。     

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。     

基于形状特征点最大互信息的医学图像配准

定义了基于形状特征点的互信息计算公式，提出区域增长结合动态聚类算法的形状特征点提取方法，在使形状特征点互信息最大化完成医学图像配准的过程中，引入人机交互，缩短了优化过程，避免了局部极值。提出的配准策略具备临床实用性，尤其适于缺少灰度信息的医学图像配准。