一种基于角点特征的医学图像配准方法

医学图像配准技术是医学图像融合及影像三维重建的基础.提出了一种基于SUSAN算子的特征点的医学图像配准方法.该方法利用SUSAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤建立特征点集之间的对应关系,得到匹配特征点对.然后再根据这些特征点使用反向映射的仿射变换实现图像的配准.实验表明,此方法能有效地实现医学图像的配准,并取得良好的精度.     

基于角点特征的高精度图像配准算法

为了快速准确提取图像特征和匹配点对,提出了一种基于角点检测的高精度图像配准算法。该算法首先检测参考图和实时图的角点信息,然后采用双向迭代匹配算法对参考图和实时图的角点进行匹配,再根据基于仿射变换模型的RANSAC算法对候选的匹配点对进行筛选,消除错误匹配对,并估算出最佳仿射变换参数,最后用所得变换参数对实时图进行变换和重采样来实现图像配准。实验结果表明:该算法具有良好的配准精度。     

基于互信息和单应性原理的图像自动配准研究

基于图像特征的配准是图像配准的一个主要研究方向。传统的基于特征的配准方法一般都存在着计算量大、复杂度高以及配准精度低等问题。该文提出了一种基于互信息和单应性原理的图像自动配准方法。该方法首先利用harris算子提取角点,然后通过互信息粗匹配和RANSAC精匹配得到一对一的匹配角点对,最后根据匹配角点对计算出对应的单应矩阵来实现图像配准。为相互间满足刚体变换关系的图像之间的配准提供了一种新的思路。     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

特征点对引导的医学图像弹性配准方法

采用最优化方法进行弹性图像配准时,常常会因为初值选择不合适导致优化过程收敛到局部极值,从而使配准失败。针对该问题,提出了利用一对匹配的特征点来引导迭代配准过程的算法。首先,根据一对匹配的特征点确定图像初始局部配准区域;然后,在算法迭代过程中逐渐扩展局部配准区域直至覆盖整个图像。建立初始局部配准区域及局部配准区域扩展时,根据特征点对的空间位置关系,以及医学图像的形变场在统计特性上是高斯马尔可夫随机场的先验知识,来估计局部配准区域形变参数向量的初值;在对局部配准区域进行配准时,基于图像像素灰度统计信息的配准方法被用来求解局部配准区域的形变场参数向量。实验证明,该算法能够有效克服弹性配准算法容易陷入局部极值的问题。     

基于MATLAB的图像配准方法

图像配准常常是作为其他图像处理应用的前处理步骤使用的,往往用于图像的对准、目标识别与定位。介绍了在MATLAB系统中,如何应用MATLAB的IPT函数对图像进行配准的方法:首先用人机交互的方法在待配准图像与基准图像之间进行图像配准所必需的匹配控制点的选取,然后用这些匹配控制点来计算两图像的某种空间几何变换关系,最后利用这个空间几何变换关系对待配准图像进行几何变换,获得配准结果。实验表明,该方法实现容易,且非常有效。     

基于SG-SIFT的光学遥感影像配准

提出了一种基于信号理论和网格化的尺度不变特征变换(SG-SIFT)光学遥感图像配准算法.根据高斯差分尺度空间中各图像层间的频域关系设定各图像提取特征点的数目,使特征点在尺度域上分布均匀;再将各图像层网格化,使特征点在图像空间中分布均匀;然后用一致性检测法剔除有明显错误的匹配对.实验结果表明,利用SG-SIFT算法得到的特征点比尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点分布更均匀,正确匹配对数目比均匀鲁棒尺度不变特征变换(UR-SIFT)算法均多17.47%,且SG-SIFT算法的均方误差明显低于SIFT和UR-SIFT算法.     

基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地在保证图像配准的速度前提下,提高配准的精度,本文提出一种新的基于SURF的图像配准改进算法。改进算法将单向匹配与方向一致性约束两者结合起来,先对待配准图像进行单向匹配,再计算出各个匹配点对之间的特征向量方向差值,当差值在一定阈值范围内时认为匹配成功,从而剔除错配点对,提高匹配的精度。实验结果表明,该算法在保证不增加匹配的时间前提下,提高了匹配的精度。     

基于点云的膝关节胫骨三维CT与MRI图像配准

同时利用CT和MRI图像对膝关节及胫骨疾病进行诊断和治疗,是目前临床上的常规方法。精确配准膝关节胫骨部分三维CT和MRI图像可以更有效地利用这两种图像中的组织信息。目前,基于图像特征或者图像灰度值的方法可以实现图像间的配准,但是都存在一些配准精度低或者时间复杂度高的缺陷。针对膝关节胫骨组织的刚性特征,采用一种基于骨组织表面重建的点云配准方法。首先对数据集进行骨表面重建,通过重建后的结果提取点云数据,对点云数据进行下采样并利用重心进行初始变换,最后利用ICP算法对点云数据进行配准。对该方法进行配准结果分析及配准精度实验,表明这种方法简单可靠并且配准精度较高。     

基于OpenCV的Harris角点检测

角点检测在运动估计、光流计算、视觉定位、3D重建和相机标定、形状测量和分析等方面都有广泛的应用.详述了Harris算法的基本原理,在OpenCV算法环境下运用Harris算法对黑白棋盘格图像进行角点检测,实验结果可以应用在摄像机的标定当中,具有一定的应用价值.     

图像质量对Harris角点检测的影响研究

Harris角点检测计算的依据是图像像素点的梯度,并且受约于像素之间的相关性.而图像质量直接影响像素之间的相关性,从而对Harris角点检测产生作用.本文根据图像质量的几个标准分别对图像进行评价,并阐述图像质量和Harris角点检测之间的关系,把图像质量作为Harris角点检测选择参数的一个依据,并建议通过量表对不同质量的图像选择不同的参数进行角点检测.     

图像质量对Harris角点检测的影响研究

Harfis角点检测计算的依据是图像像素点的梯度，并且受约于像素之间的相关性．而图像质量直接影响像素之间的相关性，从而时Harris角点检测产生作用．本文根据图像质量的几个标准分别时图像进行评价，并阐述图像质量和Harris角点检测之间的关系，把图像质量作为Harris角点检测选择参数的一个依据，并建议通过量表时不同质量的图像选择不同的参数进行角点检测．     

车辆的Harris与SIFT特征及车型识别

针对现有车型识别的准确性和实时性不能同时满足要求的问题,提出了复合的图像匹配模型与识别方法.先应用Harris角点对车型初分类,再应用SIFT特征进行细分类,该方法与只利用SIFT特征进行识别的方法相比,在保证识别准确性基本不变的情况下,处理时间减少了近2/3,实时性得到较大改善.     

基于OpenCV的Harris角点检测

角点检测在运动估计、光流计算、视觉定位、3D重建和相机标定、形状测量和分析等方面都有广泛的应用.详述了Harris算法的基本原理,在OpenCV算法环境下运用Harris算法对黑白棋盘格图像进行角点检测,实验结果可以应用在摄像机的标定当中,具有一定的应用价值.     

基于Harris角点和SIFT算法的车辆图像匹配

车辆图像匹配广泛应用于车辆识别和跟踪,其中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配算法是当前国内外特征点匹配研究的热点,但针对车辆等刚体特征明显的目标,SIFT算法在时间复杂度和稳定性方面留出了改进空间.针对车辆图像匹配,本文基于Harris角点检测对SIFT算法进行改进.实验结果表明:该方法在车辆图像匹配时,稳定性和实时性优于SIFT算法.     

基于Harris算子的彩色数码影像角点特征提取

随着电子技术的发展,非量测数码相机以其镜头可更换、操作灵活、方便、价格低廉等优点,逐渐成为数字近景摄影测量影像获取的主要设备．但近景摄影测量在工程应用中仍存在精度低、效率低的缺陷．现研究一种基于Harris算子的非量测数码影像角点提取方法,可提高角点提取的精度,从而可为近景摄影测量在工程中的进一步应用提高精度．     

New homogenized-feature-based multi-spectral image registration method

A study aiming to achieve both the speed and accuracy of feature based multi-spectral image registration process is made. Then a new homogenized feature based image registration method is proposed. The method first uses the DOH operator to detect features, and then a circular filter window is used to adaptively select features based on the spatial distribution and intensity while keeping the features' rotation invariance. The selected features are further described and matched. Experiments show that the selected features are more robust and more uniformly distributed and that the method has great advantages in both speed and accuracy.     

基于匹配的遥感影像自动纠正方法研究

针对多源遥感影像人工几何纠正方法存在精度差、效率低等问题，提出了一套新的基于匹配技术的自动纠正算法流程.该流程基于仿射变换对待纠正影像和已地理编码的参考影像进行粗配准.在利用Harris算子从两幅图像中分别提取特征点的基础上，通过由特征点和小波影像金字塔引导的从粗到精的匹配策略获得控制点对，再利用多项式拟合迭代法剔除错误点对.在获得大量的高精度控制点对后，利用不规则三角网(TIN)仿射变换法对影像进行纠正，并对杭州地区多源遥感影像进行纠正试验.结果表明,使用该方法选取的控制点均方根误差(RMSE)可以控制在0.5个像素以内.