基于多参数分段变异遗传算法的红外图像配准方法

图像配准的关键是要找到配准的水平位移、竖直位移和旋转角度3个参数。将这3个参数统一编码的遗传算法,配准时变异是按单一参数变异操作,这样会导致3个参数变异的概率不均匀,出现过变异和欠变异的问题,且容易陷入局部极值。针对此问题提出多参数独立编码、独立分段变异的遗传算法搜寻最优参数,之后用得到的配准参数进行图像配准。在计算机上进行仿真实验,与常见的单一编码遗传算法比较,分段编码、分段变异算法使各个参数变异概率均匀,搜索的准确率更高,速度更快。     

基于联合直方图区域计数的时间序列图象自动配准方法

时间序列图象的配准是医学临床科研、诊断和治疗中图象应用的必要步骤。为了快速、准确、简便地进行医学序列图象配准，提出了一种新的用于时间序列图象自动配准的方法，该方法利用了图象的联合直方图，首先通过对图象做简单的阈值分割，将联合直方图划分为4个区域，然后根据不同的配准图象数据选择定义在不同区域上的计数值作为参数计算的准则函数。该方法设计简单、巧妙，以计数方法代替其他方法中大量的浮点运算。由于准则函数具有良好的光滑特性，且选择Powell算法做最优化搜索，因此保证了优化结果的准确性。和其他算法相经，该方法大大简化了准则函数的计算，从而显著提高了配准优化搜索的速度。根据实验结果及基于互信息量方法做的对比，证明本文提出的方法准确、简便、快速、有效。     

异类传感器时间配准技术研究

在多传感器信息融合系统中,异类传感器之间由于异步采样及传输延迟,数据之间存在时间不匹配的问题。时间配准是把关于同一个目标的各传感器的不同步测量信息同步到某一时刻,是信息融合前的数据预处理步骤之一。如果不经过时间配准这一步骤,那么信息融合会产生较大误差,甚至无法有效进行,因此,时间配准是多传感器信息融合中不可或缺的部分。针对异步采样这一时间配准的问题来源,通过Matlab验证了最小二乘法和内插外推法两种经典算法的有效性,并将卡尔曼（Kalman）滤波引入时间配准,将插值法与卡尔曼滤波相结合,提出了一种改进的时间配准算法,提高了信息融合的精度。     

基于多模型时间配准的雷达融合跟踪

针对不同数据率的雷达融合问题,提出了一种多模型时间配准算法,同时将基于最佳线形无偏估计(BLUE)准则的量测转换算法和交互式多模型(IMM)的滤波方法结合起来,将它们运用在雷达的融合跟踪中.通过仿真跟踪一个机动目标,验证了算法的有效性.仿真结果表明.当雷达采样周期比为4时,单模型配准和多模型配准误差相差不多,相应的融合误差相当;当雷达采样周期比为8时,多模型配准误差较单模型配准误差明显较小,相应的融合误差减小,融合效果好.     

时间序列脑功能成象中的图象配准

脑功能成角是研究脑科学和生命科学的重要工具,在对脑功能图象进行统计分析时,有必要对时间序列脑功能成象中的图象进行配准,研究采用修正的Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ最优化方法,通过计算配准图象之间残差平方和的极值,实现了时间序列脑功能图象的高精度配准。     

基于面积投影的图像配准方法

针对低分辨率图像之间的配准精度问题,直接影响到超分辨率图像的重建质量.通常图像之间的平移和旋转,采用基于泰勒级数展开的迭代配准算法以及频域配准算法.传统的泰勒级数展开的迭代配准算法的配准精度取决于图像的低阶逼近误差及迭代过程中图像的插值近似运动变换所造成的误差.采用泰勒级数展开的配准算法进行了改进,以面积投影变换来替代原有迭代算法中的图像插值变换,这种图像变换算法更加符合图像的成像原理,仿真结果表明,算法能够有效提高低分辨率图像间平移和旋转角度的配准精度.     

基于链码自分段配准技术的轴类零件光电检测

根据线阵CCD对二维图像进行扫描检测的特点,提出一种基于链码自分段配准技术的轴类零件尺寸检测方法.该方法能自动对轴类零件轮廓曲线进行分段,然后进行测量,最终测出轴类零件每一段的尺寸.采用该技术,能检测出复杂轴类零件的尺寸,具有鲁棒性好、直径测量的检测误差较小的特点.     

靶场末区多传感器数据配准研究

从工程应用观点出发,研究靶场末区多传感器数据融合系统设计,通过分析各传感器的特点,给出了一种具有全天候和可靠测量的靶场末区融合系统结构,主要研究了融合系统中光电经纬仪时间和空间的数据配准方法,并给出靶场末区多传感器数据融合处理的主要步骤。试验结果证明:该融合系统能够提高落点测量的可靠性和精度。     

基于关节角度和DTW的太极拳视频配准方法

太极拳视频配准是实现太极拳线上教学的首要问题。为实现太极拳视频的自动配准,提出了一种基于关节角度和DTW算法的太极拳视频配准方法。该方法主要利用人体关节角度消除太极拳视频背景的干扰和不同太极拳视频中人体大小不同的影响,并利用动态时间规整(DTW)算法对不同时间点的视频帧进行配准。在该方法中,首先计算出练习者动作视频中关节角度的时间序列,并使用指数平滑法消除时间序列中存在的误差;然后利用上下帧之间的人体关节角度差分割时间序列;最后利用DTW算法求分割后得到的时间序列与标准动作视频中对应的时间序列之间的距离,即可得到练习者与标准动作之间的匹配度。实验结果表明:该方法中的指数平滑法对太极拳视频配准的精度有较大影响,以及如果用欧几里得距离替换DTW算法将会较大的降低配准精度。并且该方法在太极拳视频配准上与基于SIFT特征的方法相比,配准精度更高,达到81.21%。     

基于B样条的弹性点配准方法

为了更好地进行图像弹性点的配准,提出了一种利用Hausdorff距离测度的弹性点配准方法。该方法以B样条为弹性形变模型,并具有较强的抵御杂点影响的能力。在此基础上又提出了序贯更新策略,即通过将源图像和控制点网格进行分块的方法来序贯更新弹性配准参数,从而进一步提高了算法的运算速度。为验证该方法的配准效果,采用该方法进行了合成图像、手写字体和脑部MRI图像的弹性配准实验。实验结果表明,该方法在基于特征的弹性配准应用中具有较好的使用效果。     

基于非刚性配准的交互式医学图像序列分割

提出了一种新的交互式医学图像序列分割算法,该算法将非刚性配准技术和解剖先验知识相结合把图像分割问题转化为图像配准问题。首先采用Demons算法进行图像配准,用光流法计算瞬时位移,设计了一个新的停止准则使其能自适应地确定迭代次数,并将它在金字塔型的多尺度框架下实现。然后用配准得到的形变域对已精确分割的图像进行形变就能自动地获得未分割目标图像的分割结果。扩展上述过程就可实现整个图像序列分割。试验结果表明该算法用户干预少、分割速度快、分割结果准确。     

基于区域分割的低覆盖点云配准算法

针对低覆盖点云配准的时间复杂度高、收敛速度缓慢以及对应点匹配易错等问题,提出一种基于区域分割的点云配准算法。首先,利用体积积分不变量计算点云上点的凹凸性,并提取凹凸特征点集;然后,采用基于混合流形谱聚类的分割算法对特征点集进行区域分割,并采用基于奇异值分解（SVD）的迭代最近点（ICP）算法对区域进行配准,从而实现点云的精确配准。实验结果表明,所提算法通过区域分割可以大幅提高点云区域的覆盖率,并且无需迭代即可计算刚体变换的最佳旋转矩阵,其配准精度比已有算法提高了10%以上,配准时间降低了20%以上。因此,所提算法是一种精度高、速度快的低覆盖点云配准算法。     

图像分割中区域灰度重叠问题研究

通过对图像不同区域灰度强度重叠问题以及图像平滑与滤波概念差异的分析,发现图像平滑对于无噪声污染图像的分割具有抑制次要目标、加剧区域边界渐变的作用,认为对图像进行平滑处理可以减小区域灰度重叠,产生过渡区域便于图像中特定目标的分割。实验表明图像灰度重叠是实现正确分割的障碍,图像平滑可以消除或减弱它的影响。     

图像空间与手术空间点配准算法

手术导航系统中手术空间与图像空间点配准方法,普遍使用无约束最小二乘法求出三维刚体变换矩阵,由于测量误差,求出的矩阵存在着缩放、错切和反射等形变,不是严格的三维刚体变换矩阵。提出有约束最小二乘法,约束条件为正交矩阵,使用迭代法使变换矩阵正交化,从而逼近最优变换矩阵,从理论上解决了点配准算法的工程实现。     

基于CenSurE特征的虚实配准方法研究

针对虚实配准的高精度和实时性要求, 提出了一种基于CenSurE特征的自适应虚实配准方法。该方法包括离线初始化和在线跟踪两个阶段。离线阶段系统利用CenSurE-OCT滤波器和MU-SURF描述符进行特征提取和匹配操作, 并根据特征匹配集合建立坐标系, 同时求得虚实配准的初始矩阵。在线跟踪阶段系统采用自适应跟踪方法获取当前图像特征点与参考特征点的对应关系, 然后利用误差逼近的方法求得当前图像的虚实配准矩阵。实验结果表明, 该方法的配准误差均值为1. 91　mm, 运算速度为21 fps, 其综合性能优于基于FAST、SIFT和SURF等局部特征的虚实配准方法, 具有较高的配准精度和较强的实时性。     

局部特征描述改进的LK跟踪注册方法

针对KLT跟踪方法抗光照变化和抗遮挡较差的问题,提出一种使用局部特征描述改进的LK跟踪注册方法(DF-LK)。使用ORB特征点求解初始位姿,通过自适应非极大值抑制重新划分特征点,选择均匀分布的特征点作为LK方法跟踪的控制点集。相邻帧图像之间的单应性矩阵通过在DF描述后的图像上使用LK方法进行求解,跟踪的结果由向前向后错误检测进行评估,由单应性矩阵和初始位姿求解出当前帧的摄像机位姿,并叠加虚拟信息。实验结果表明,该方法在光照变化、部分遮挡和透视变化时均有较好的稳定性和鲁棒性。     

基于小波分析的亚像素配准算法

在像素级配准的基础上,通过对多项式细分算法的改进,提出了一种基于小波分析的亚像素配准算法,并对配准算法的精度进行了分析研究.仿真结果表明,该算法效果良好,达到亚像素级精度.     

BD-2/GPS双模组合定位性能分析

本文针对BD-2/GPS组合以及GPS、BD-2单独系统在济源地区的定位性能进行了评估。分析了在不同模式下的可视卫星数量、几何精度因子、定位的稳定和准确性。当今几大世界卫星导航定位系统的兼容性日益提高和完善,在这种技术发展下使多系统联合定位成为可能。为达到两种系统组合定位的目的,将我国的BD-2与美国GPS技术相融合,在BD-2单系统定位原理的基础上提出了基于BD-2/GPS双系统构成的组合接收系统的设计思路和BD-2/GPS组合导航定位系统的数学解算方法。通过试验表明双模组合定位进一步提高了单独系统模式下的定位性能。     

基于重叠社团发现的微博话题检测方法

微博话题检测是当前研究的热点,提出一种基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测方法。该方法对一段时间内的微博数据进行预处理,在分词后,根据词性以及词的时域分布抽取出主题词,在相关度高的主题词之间构造边得到复杂网络。引入社团独立模块度的概念,并通过社团独立模块度最大化模型发现重叠社团,把每个社团看成一个微博话题。重叠社团发现的方法可以解决由一个或多个主题词属于多个话题引起的话题检测准确率低的问题。实验结果证明了该方法在微博话题检测中的有效性。