医学图像的非刚性配准技术研究

非刚性配准技术是医学图像领域的一个重要研究方向，对于图像的进一步分析起着非常重要的作用。目前也已经提出了很多种解决方法，但是算法的成熟性远低于刚性配准，在临床中几乎没有应用。现对这些方法做了一个回顾，并详细阐述了非刚性配准的分类、方法、评估及研究进展。     

基于B样条仿射和GANs的医学图像配准

针对传统基于灰度、 特征的医学图像配准算法计算量大、 细节丢失以及配准形变图像能力差等问题,提出了一种基于B样条仿射和生成对抗网络的医学图像配准模型.将基于小波变换以及随机采样一致算法的B样条仿射变换融入生成对抗网络,减小了因局部变形和全局变形导致的配准误差,并在生成对抗网络的判别器中引入二次判别机制.通过CT-MR配...     

红外与可见光图像融合中的快速配准方法

红外与可光传感器目标跟踪识别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大大提高探测识别的准确性和可靠性。快速准确地实现图像配准是图像融合的前提，为此提出了一种基于小波变换的快速算法，有利于实时准确地实现图像配准。     

图像配准技术研究进展

图像配准是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提,其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域.简要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状,重点阐述了当前的技术热点和应用趋势,最后展望了进一步的研究方向.     

基于SIFT的超大图像配准

SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能,星上宽波段相机成像尺寸都非常大,超大尺寸图像直接利用SIFT算法,在构建高斯金字塔时空间占用大,同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵,提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证,具有一定的可行性,对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。     

红外与微光图像开窗配准融合处理方法

为解决图像实时融合以及红外与微光图像视场大小不一致等问题,提出一种基于仿射变换的红外与微光图像开窗配准融合处理方法。首先以大视场微光图像为背景,对图像中人眼感兴趣的目标区域信息进行开窗,窗口的大小由系统硬件速度和配准融合算法的运算量决定,然后在相同的目标窗口区域,通过双线性插值和仿射变换建立一种红外与微光图像各个像素点的对应匹配关系来完成窗口图像的快速配准与融合,实验对开窗融合结果进行了分析与评价。结果表明,该方法在满足人眼观察需求的条件下既减小图像融合处理数据,又保留了重要的细节融合信息,有效地提高了图像融合的实时性,对兼顾硬件速度与实时性要求的图像融合系统具有较高的应用价值。     

一种多波段红外图像联合配准和融合方法

多波段红外图像配准和融合是得到更高质量夜视图像的关键步骤。过去,这两种方法被定义为两个独立的图像处理过程。因此,在融合过程中忽略配准误差会严重影响最后的融合质量。为解决上述问题,该文提出一种新的迭代优化方法,该方法通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能,采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作为融合质量评价函数来完善配准过程,采用模拟退火法解决联合优化问题。实验结果表明,针对夜视领域的多波段红外图像,该方法在配准精度、融合质量以及稳定性上明显优于常用的配准和融合算法。     

红外与可见光图像自动配准算法的研究

提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

基于SIFT和Affinity Propagation的遥感图像配准算法

随着传感器和光学影像测量等各种技术的快速发展,航空遥感技术已经在电力巡检、森林防火、地理测绘等领域中发挥着越来越重要的作用,而图像配准作为遥感图像的预处理步骤为图像融合等后续处理提供了参考和依据,目前已经成为遥感图像处理领域的研究热点。文中提出了一种基于尺度不变特征变换（Scale-invariant Feature Transform,SIFT）和仿射传播聚类（Affinity Propagation,AP）的图像配准算法。该算法与原有算法相比优势在于无需预先设定参数,并且实验仿真表明该算法能有效地对多源图像进行高精度的配准,与随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）相比提高了正确匹配点的数目。     

基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法

针对尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。     

基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

基于显著性和ORB的红外和可见光图像配准算法

针对红外与可见光图像配准过程过受灰度差异影响大、特征点难配准的问题,提出基于显著性检测和ORB特征点的图像配准算法。首先利用优化的HC-GHS显著性检测算法得到图像的显著性结构图；其次利用ORB算法在显著性结构图上进行特征点检测,利用泰勒级数筛选出鲁棒性强的特征点,并根据特征点的方向进行分组匹配的策略；最后利用汉明距离实现特征点的匹配。实验表明本文算法能准确实现红外与可见光图像之间的配准,在红外噪声干扰、尺度变化下都具有良好效果。     

一种基于图像插值的SIFT算法研究

SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转,尺度缩放,亮度变化保持不变性,对视角变化、一定角度的仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性.提出了一种具有尺度不变特征转换的图像插值的SIFT算法.首先对图像进行SIFT特征提取,利用K-D树搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离来实现对特征点的匹配.在此基础上加入图像插值法增大采集特征点的范围,从而增加特征点匹配的对数.最后比较3种图像插值方法.实验结果表明：双线性插值法获取的特征点匹配的对数最多,但匹配时间较长.     

基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究

提出了一种新的基于SIFT(scale invari-ant features transform)算法的遥感图像配准算法.首先用Harris角点检测法代替了传统SIFT算法中的图像特征检测方法,再采用SIFT算法中的特征描述对图像特征进行描述,最后在参考图像上确定搜索范围,利用两幅图像之间的相关系数建立一对一的匹配关...     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法研究

SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法,来提高SIFT特征匹配效率,缩短匹配时间,提高SIFT算法的实时性。实验结果表明,该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时,可以减少运算时间。     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对目前基于SIFT的图像拼接算法复杂度较高和特征点匹配不准等问题,提出了一种基于改进SIFT的图像拼接算法。算法利用改进的SIFT进行特征提取,降低了算法的复杂度,同时采用模拟退火算法进行特征点匹配,从而估计出几何变换的参数。实验结果表明,该方法对图像间存在的平移、旋转、明暗强度和噪声干扰都具有良好的鲁棒性,可实现高质量的图像拼接。     

基于图像配准的非均匀性校正算法

非均匀性严重影响红外制导武器的成像质量和系统性能,有效进行非均性校正是提高红外制导武器成像质量的有效手段。高通滤波类算法对非均匀性校正的参数漂移具有很强的适应性,但易产生“鬼影”现象,影响校正结果。本文针对高通滤波类算法的缺陷,结合帧间配准技术,提出了一种基于图像配准的非均匀性校正算法。与SLTH算法和BFTH算法中利用滤波器滤波后得到的残差图像相比,本文利用图像配准和场景删除得到的残差图像能更好地消除图像中的场景信息,抑制“鬼影”效果显著。实验表明：本文算法的校正效果良好,校正结果的平均粗糙度低至3.79,优于SLTH和BFTH两种算法。而且本文算法处理速度快,达到了每秒15.83帧,是BFTH处理速度的1.63倍。