基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中.文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法.该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到.实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力.     

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。     

基于互信息及蚁群算法的红外与可见光图像配准研究

红外与可见光传感器是图像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,能够得到更加丰富的图像信息,并具有更高的可靠性,有利于提高对图像信息的分析和识别能力.快速准确地实现图像配准是图像融合的前提.为此,本文提出了一种基于互信息及蚁群算法实现红外与可见光图像配准的方法.     

邻域互信息在磁共振颅脑图像配准的应用

引入了一种新的对互信息的扩展称之为邻域互信息。在计算图像信息熵的过程中,不仅考虑了图像中每点像素的信息,还考虑了每点像素邻域像素的信息,从而增加了配准过程中的稳定性。并抑制了配准过程中,因线性插值和部分体积插值所产生的局部极值情况,平滑了信息熵的曲线。然后采用基于遗传算法和Powell所组成的混合优化算法对信息熵函数进行寻优。实验结果表明该算法具有良好的精确性和有效性。     

基于互信息的肺部PET-CT图像配准

针对互信息的配准方法忽略了图像的空间信息,同时肺部PET图像和CT图像之间的关联性很小,提出了一种由粗到精的结合空间区域信息和互信息配准方法.实验表明,此方法使PET图像和CT图像的胸腔区域、肺部区域和结节区域得到了有效的匹配.     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

基于遗传算法的互信息医学图像配准

本文首先介绍了医学图像配准的基本概念及方法流程;然后介绍了基于遗传算法寻优的图像配准,其适应度函数为两配准图像的互信息;最后通过基于遗传算法的脑部二维图像配准实验说明该算法的高效性.     

基于模态转换的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光两种模态图像的差异性,提出基于模态转换的红外与可见光图像配准方法。使用生成式对抗网络将可见光图像映射到红外光谱,减少可见光与红外图像的光谱的差异性;基于图像块的相似准则,提取两种图像局部邻域中的独特结构,引入归一化互信息作为配准度量,实现红外图像与可见光图像配准。实验结果验证了模态转换后的红外光谱信息对提取模态独立邻域特征的有效性,在同类算法中有较好的配准效果。     

基于互信息的分层遥感图像配准方法

该文提出了一种基于互信息相似性判据的分层遥感图像配准方法,通过小波变换构造图像金字塔,从金字塔的最顶层开始搜索,根据互信息最大的原则确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置,然后逐层细化,实现由粗到细的搜索过程。将此算法应用于遥感图像,得到了有效、精确的配准结果。从而证明了该文算法的可行性和有效性。     

基于小波分解和互信息的图像配准方法

根据小波分解和互信息测度的原理,提出一种快速的图像配准方法。首先,对原图像进行小波分解,在保证配准精度下对分解图像进行灰度压缩,以减少配准参数的计算量,并利用最大互信息准则和下降单纯形的搜索策略找到最优配准参数实现图像配准。实验结果表明,这种图像配准方法能在保证配准精度条件下,提高配准的速度。     

基于角点特征和最大互信息的图像配准

基于互信息的配准方法是图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。文章提出一种基于角点和最大互信息配准方法:首先采用间接算法来计算曲率的极大值点,从而能快速准确的提取角点集;接着计算两幅图像角点集间的互信息,最后通过POWELL算法搜索使互信息最大以实现配准。实验表明,该算法计算简单,配准速度快,具有更好的精确性和鲁棒性。     

一种基于互信息和小波分解的图像配准算法

为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,论文提出了基于互信息和小波分解图像配准方法。假设实时图像和模板图像之间的变换为仿射变换,采用金字塔小波分解和边缘特征提取获得特征点,利用分层特征点方法进行配准,以互信息最大作为度量准则,在每层上利用互信息的最大值来获取变换参数,然后得到全局变换参数。仿真结果表明此方法具有很好的抗干扰性、鲁棒性和精确性。     

基于混合互信息的医学图像配准

通常的互信息测度是基于Shannon熵的,对Renyi熵进行分析,根据某些参数下的Renyi熵可以消除局部极值、而Shannon熵对于局部极值具有很强吸引域的特点,提出一种使用Renyi熵和Shannon熵的混合互信息测度,将两种测度分别用于不同的搜索阶段,首先使用全局搜索算法寻找基于Renyi熵的归一化互信息测度的局部极值,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Shannon熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验表明,这种配准算法比单纯使用Shannon熵能够取得更准确的配准结果,而且求解速度得到提高。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

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。     

基于共生互信息量的医学图像配准

该文考虑对应点及其邻域内不同方向上的像素点,将图像的空间与方向信息引入到配准中,提出了一种新的相似性测度--共生互信息量(Co-MI),并在此基础上构造了一种新的配准算法--最大共生互信息量法.实验结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响和图像部分缺损的情况下,该算法具有计算速度快、精度高、鲁棒性强的特点.作为一种一般性的配准方法,共生互信息量同互信息一样,不仅可以用于图像的刚性和弹性配准,还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如经济学、运筹学、模式识别等.     

一种基于互信息的图像配准算法

针对红外和可见光图像的特性,提出了一种基于互信息的图像配准算法。该算法采用互信息作为红外和可见光图像的统计相关性测度,并使用仿射模型实现两者的配准。实验结果表明,该算法能够较好的进行图像间尺度、旋转和平移差别的修正,可以很好地解决成像差异较大的红外与可见光图像间的配准问题。