基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法

针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。     

结合NGVF信息和互信息的图像配准方法

对传统的互信患配准方法进行改进,提出一种新的结合灰度信息和空间信息的配准方法.该方法分为粗略和精确配准两个阶段,首先利用图像的空间信息进行粗配准,再利用ACMI进行精确配准.文中利用的空间信息不同于一般的图像梯度信息,它是归一化的GVF矢量场信息(NGVFI),把它用于粗配准,抗噪性能良好.试验证明该方法鲁棒性很好,特别是对大噪声图像,配准效果突出,精度能达到亚像素级.     

最优控制点选取的遥感图像亚像素配准算法

分析了已有图像配准算法应用遥感图像配准方面的面临的问题,针对提高不同模态遥感图像配准精度问题,提出了一种人工辅助多模态图像配准算法。该算法首先由人工对待配准图像(测试图像)和参考图像输入控制点,利用高斯差分算子确定测试图像极值点;其次利用投影变换和最小线性平方差算法计算双边平均配准误差;最后,根据配准误差自动对控制点进行亚像素调整,取得亚像素级控制点匹配,实现遥感图像精确配准。实验结果表明,该算法具备更高的配准精度。      

基于区域联合Rényi熵的多模医学图像配准

 针对医学图像配准对准确性高、鲁棒性强和速度快的要求,本文提出一种新的基于区域联合Rényi熵的多模配准算法.该算法将区域信息融入到联合Rényi熵中,并使用最小生成树来估计区域联合Rényi熵.这样,不仅改善了传统配准方法由于忽略像素空间信息造成的配准鲁棒性的降低,而且避免了使用直方图估计高维熵遇到的"维数灾难"问题.实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和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,具有鲁棒性强、速度快的优点.作为一种一般性的配准算法,基于区域联合Rényi熵的配准方法还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如图像检索、对象识别等.     

一种改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中;其次,对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;最后,利用Hession矩阵的迹提高精度以及欧氏距离比率完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵参数估计和插值处理得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比经典SIFT算法和SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

InSAR自适应图像配准的干涉相位估计方法

提出了一种基于联合单像素模型的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)干涉相位估计方法.能够根据配准误差的大小和方向来构造最优加权观测矢量,同时利用相邻像素的信息,因此具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.     

2D/3D多模态医学图像配准算法研究

2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transformer优秀的特征提取能力,构建了初始姿态估计模型,实现姿态参数的快速预测;接着,为了提升整个配准方法的鲁棒性,引入基于Grangeat关系的粗配准方法;最后设计了基于梯度下降的精配准模块,以提升整个配准过程的精确性,且在该模块将Sobel微分算子与归一化互相关结合,提升了参数优化过程中的灵敏度。实验结果表明,所提配准方法在正位和侧位配准中的误差满足配准要求,配准成功率有显著提升。     

基于多分辨率的多模态医学图像配准

提出了一种多分辨率多模态医学图像配准方法来提高图像的配准速度与精度。利用小波函数对图像进行多层分解,采用改进的Powell优化算法寻找待配准图像间的最大互信(MMI),配准首先从图像金字塔中分辨率最低的0层图像开始,将0层图像配准获得的变形参数作为1层图像配准的起始参数,重复该过程直到完成最高精度层的图像配准。CT/MRI和CT/PET图像配准结果证明基于小波分解的多分辨率配准方法具有避免优化算子陷入局部极值、算子收敛速度快和配准精度高等优点。     

超声TOFD图像的亚像素配准算法

为了提高超声TOFD(Time Of Flight Diffraction)图像的配准精度,研究编写了基于离散傅里叶变换(DFT)的亚像素配准算法,使得原图与模板图的互相关度在0.99附近。为解决实际焊缝缺陷检测过程中处理数据量较大问题,文章通过图像配准来提取有效缺陷区域,减少后期图像处理的数据量和提高缺陷识别效率。现基于FFT的相关性,提出了一种超声TOFD图像配准算法,成功将灰度光学图像处理方法应用于超声波图像,提高配准精度到亚像素层次,得到的配准图像清晰,缺陷特征明显,其操作过程简单,配准位置准确。     

空谱超像素核极限学习机的高光谱分类算法

针对高光谱图像中光谱信息提取时高维特征向量由于部分邻域叠加造成数据缺损,以及图像局部区域像素点在空间结构信息中存在同谱异类现象和密度差异的问题,提出了一种基于空谱超像素融合核极限学习机(SSKELM)的高光谱图像分类算法.对光谱空间第一主成分分量进行超像素分割,每个超像素被看作一个形状自适应区域。利用空间信息、超像素内...     

Shearlet变换耦合细节强化因子的遥感图像融合算法

为克服当前较多遥感图像融合方法存在间断以及吉布斯现象,本文利用像素点间灰度以及梯度信息,设计了一种采用非下采样Shearlet变换(NSST)耦合细节强化因子的图像融合方法。将多光谱(MS)图像经过强度-色调-饱和度(IHS)变换,分离出强度成分。随后,借助 变换处理强度成分与全色(PAN)图像,获取对应的高频和低频系数。以强度成分对应的低频系数为依据,通过图像的空间频率特性计算加权系数,将PAN图像的低频系数植入到强度(I)成分对应的低频系数中,融合低频系数。采用像素点间灰度以及梯度信息,构造细节强化因子,融合高频系数。最后,采用IHS和NSST反变换重构这些融合系数,获取融合结果。实验结果显示：较当前融合技术,所提算法拥有更为理想的融合效果,具有更高的互信息值和更低的光谱偏差度值。     

基于极性复指数变换的图像伪造检测算法

为解决当前图像伪造检测方法在识别复制内容区域时忽略了颜色信息和不同颜色分量之间的相关性,使其对伪造内容的定位与检测准确度不理想的问题,设计了基于改进的加速稳健特征(SURF)描述符与多元极性复指数变换的图像伪造检测算法。引入高斯低通滤波器,对彩色图像完成过滤,以消除噪声,再计算滤波图像的颜色不变性,用其替代SURF描述符中的灰度分量,对SURF方法予以改进,获取新的Hessian矩阵,充分检测彩色图像中的兴趣点;随后,利用这些兴趣点来构建一组连通的Delaunay三角网。基于四元极性复指数变换,充分考虑不同颜色分量之间的相关性,有效提取三角网的局部视觉特征;计算视觉特征之间的欧式距离,根据预设阈值,对三角网实施配准;最后,引入随机样本一致性,剔除错误匹配的三角网,并定义后处理方法,检测出复制伪造区域。测试数据显示：相对已有的复制-粘贴伪造检测方法,在多种几何变换条件下,所提方法具有更高的伪造检测准确性。     

基于颜色直方图的图像检索技术

使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.     

融合亮度信息与色度信息的图像梯度提取方法

梯度信息对人眼视觉感知具有重要作用,准确的图像梯度描述对于图像边缘提取、图像增强、图像分割等都有着极为重要的意义。传统的梯度提取方法通常仅利用图像的亮度信息,当图像颜色发生改变而亮度变化不大时,传统方法获得的梯度数值则会与人眼的视觉感知产生矛盾。提出一种融合亮度信息与色度信息的图像梯度提取方法。该方法在保留亮度梯度信息的基础上,引入基于人眼视觉模型的CIE-L*a*b*颜色模型获得色度梯度信息,而后将归一化的亮度梯度与色度梯度进行了梯度融合。实验结果表明,该方法可充分利用亮度信息与色度信息,产生更符合人眼视觉感知的梯度描述。