基于轮廓的刚体变换模型下多源图像配准算法

提出了一种刚体变换下基于轮廓的多源图像配准算法.首先提取待配准图像中的明显轮廓,然后对提取后的轮廓进行轮廓匹配.对于匹配后的开轮廓对,通过把开轮廓的两个端点用直线段连接的方法将开轮廓对转化为闭合轮廓对.最后求取闭合轮廓对中闭合轮廓的质心并作为控制点,根据控制点计算配准参数.     

基于轮廓的多源图像的配准

不同源图像间由于灰度和分辨率水平上的显著差异,使得两图像间的配准问题十分困难。为此,本文避开了常规所采用的直接灰度相关找配准点,首先提取各图像中的整体轮廓,再对轮廓作链码相关,进而找出配准点。实验结果表明,基于轮廓的配准技术应用在不同源图像间配准时明显要优于直接灰度相关法,而且由于链码的应用,计算量也大为减少,在图像融合匹配技术领域具有重要意义。     

基于轮廓特征匹配的数字人多模态图像配准

医学多模图像配准技术是实现非同源图像的信息融合的前提条件和关键步骤。数字人断层影像学的3种图像数据（彩色切片数据、CT和MRI数据）本质上都是医学图像。基于多模图像信息互补的思路，通过将数字人的两种源图像（彩色切片和MRI图像）进行统一分辨率、维数和去噪等预处理后，提取有效轮廓信息，计算图像的周长、质心和主轴作为配准参数，利用仿射模型实现数字人多模图像的配准，为信息融合工作提供准确的图像信息。解决了关键的技术难题。由实验结果可以看出，配准算法准确，实现处理速度快，图像特征精确，图像配准的目标已达到。     

基于轮廓特征匹配的数字人多模态图像配准

医学多模图像配准技术是实现非同源图像的信息融合的前提条件和关键步骤。数字人断层影像学的3种图像数据(彩色切片数据、CT和MRI数据)本质上都是医学图像。基于多模图像信息互补的思路,通过将数字人的两种源图像(彩色切片和MRI图像)进行统一分辨率、维数和去噪等预处理后,提取有效轮廓信息,计算图像的周长、质心和主轴作为配准参数,利用仿射模型实现数字人多模图像的配准,为信息融合工作提供准确的图像信息,解决了关键的技术难题。由实验结果可以看出,配准算法准确,实现处理速度快,图像特征精确,图像配准的目标已达到。     

一种快速的三维扫描数据自动配准方法

研究了两幅和多幅深度图像的自动配准问题.在配准两幅深度图像时,结合二维纹理图像配准深度图像,具体过程是:首先,从扫描数据中提取纹理图像,特别地,针对不包含纹理图像的扫描数据提出了一种根据深度图像直接生成纹理图像的方法;然后,基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征提取纹理图像中的兴趣像素,并通过预过滤和交叉检验兴趣像素等方法从中找出匹配像素对的候选集;之后,使用RANSAC(random sample consensus)算法,根据三维几何信息的约束找出候选集中正确的匹配像素对和相对应的匹配顶点对,并根据这些匹配顶点对计算出两幅深度图像间的刚体置换矩阵;最后,使用改进的ICP(iterative closest point)算法优化这一结果.在配准多幅深度图像时,提出了一种快速构建模型图的方法,可以避免对任意两幅深度图像作配准,提高了配准速度.该方法已成功应用于多种文物的三维逼真建模.     

基于局部特征聚类匹配的多谱图像配准方法

针对基于局部特征匹配的图像配准和识别算法对于多谱段图像配准性能较差的缺点,提出一种基于局部特征聚类匹配的图像配准方法,该方法针对多谱图像的特点构建优化的局部特征提取算子,根据特征点对的相对主方向统计信息对初始匹配点集重新聚类,求出正确匹配的点对子集以实现配准。实验结果表明,该算法较大地提高了多谱图像配准的正确率和精度。     

基于分层多模板匹配的影像自动配准方法研究

提出一种基于分层多模板匹配的高空间分辨率影像的自动配准方法,并根据不同季相遥感影像的特点提出稳定性模板自动选取的方法和流程,详细描述了基于梯度能量的模板选取方法,以及如何筛选容易受到噪声、动态目标干扰的模板区域,如基于植被覆盖度的方法筛选可能受到植被季相变化的模板。同时,还运用了小波多尺度图像分解和自适应匹配的方法来减小模板匹配中数据计算量和搜索空间。通过模板匹配的精度和最小二乘法对匹配后的模板进行筛选,建立图像之间的影射关系,从而实现遥感影像的自动配准。     

基于边缘保护多尺度空间的医学图像配准方法

从尺度空间滤波的角度分析传统多分辨率配准方法存在局限性的原因。为提高配准的精度和速度,更好地避免局部极值,提出基于边缘保护多尺度空间配准的方法。这种多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息。同时为实现全自动配准,提出自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法。实验结果表明,文中方法用于三维医学图像配准时,优于传统的多分辨率配准方法,配准结果获得更高的精度,需要较少的迭代次数,并且在传统方法发生误配时,文中方法仍可准确配准,具有较好的鲁棒性。     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

基于双匹配配准算法的多重复纹理图像拼接

针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match image registration,DMIR)算法.首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征之后,通过...     

基于投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准

针对传统三维模型配准方法存在对点云初始位置有一定要求、模型配准的精度有 时不高等问题,提出了一种基于三维模型投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准方法。首先 通过扫描三维模型数据确定投影图像的范围,判断每个投影图像像素所隶属的模型网格,并求 解从投影图像到纹理图像的映射关系,从而获取二维投影图像;然后对这两幅投影图像分别进 行 SURF 特征点的选取与特征值的计算,并按 SURF 特征值进行特征匹配,再根据投影图像像 素点与三维网格端点的映射关系计算三维特征点对;最后通过匹配的特征点对求取模型变换矩 阵完成三维模型的配准。实验结果表明,该方法在配准时间变化不大的前提下,有效提高了配 准精度,并具有较好的鲁棒性。     

一种可靠的多光谱CCD遥感图像配准方法

多源遥感图像数据的融合和后继应用必须先实现严格的配准。针对CBERS-02B遥感卫星多光谱CCD相机的成像尺寸大、像质差异性小及不同波段图像间的误差范围较固定等特点,提出一种基于小窗口多次匹配的图像配准方法。即在整幅大图像上均匀获取多个小窗口图像与基准图像进行灰度NCC匹配,将多个匹配结果通过剔除误匹配点后求平均的方法来获得具有子像素级精度的配准结果,从而保证配准的可靠性和精度。将该方法用于对多光谱CCD图像的配准实验中,结果表明本文提出的配准方法具有可行性和实用性。     

基于图像配准的零件轮廓修正方法

针对智能机床视觉系统提取待加工零件边缘轮廓时易受到背景干扰,导致其提取出的零件轮廓中包含异常区域的问题,提出一种基于图像配准的高精度零件轮廓修正方法。首先,从零件工程图与真实图像当中提取出零件模板特征点集与待匹配特征点集;其次,对仿射变换模型中的参数进行分解分析,并利用两图特征点集中的面积特征与边缘结构特征构建准则函数;然后,使用改进的遗传算法搜索两图像全局最高相似度所对应的仿射变换参数,在图像配准之后,再通过计算最优迁移后的模板轮廓点集与待匹配轮廓点集的分段Hausdorff距离来检测并替换待匹配轮廓中的异常轮廓段。实验结果表明,该方法能精确、稳定地检测出待匹配轮廓点集中的异常轮廓段,配准精度比联合特征均方和（SSJF）方法高出50%,修正后轮廓交接点处的距离不超过3像素值。     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术*

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

子宫肌瘤MRI影像非刚性配准研究

高强度聚焦超声(High-Intensity Focused Ultrasound,HIFU)治疗和磁共振技术结合(MRI-guided HIFU,MRgHIFU)采用MRI进行目标定位、治疗规划和能量沉积的闭环控制以保障热消融不伤及周围组织,其中图像配准是校正定位误差,实施精确治疗的重要环节。针对三维非刚性配准方法,在子宫肌瘤的治疗计划修正和跟踪方面的应用进行研究。针对前后两个不同时段采集的子宫肌瘤MR影像,分别进行基于自由形变模型(Free-From Deformation,FFD)算法和Demons算法的非刚性配准对比。实验结果表明,该基于FFD的非刚性配准算法,对于形变较小的子宫肌瘤真实数据能够取得较为合适的配准效果,重叠区域的互相关系数(CC)从配准前的0.59提高到配准后的0.74。     

基于轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法

针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。     

基于空间关系一致性的图像自动配准方法

提出了一种基于空间关系一致性的图像自动配准方法,处理具有全局仿射变换的图像配准问题.首先利用Mcan-shift算法和区域标记算法从参考图像和待配准图像中提取区域特征作为配准基元;然后采用高斯函数平滑后的区域特征重心点坐标之间的欧式距离描述匹配特征的空间关系一致性,从而定义一个以匹配矩阵为自变量的空间关系一致性度量函数,使它在两幅图像的最佳配准位置达到最大值,将图像配准问题转化为一个最优化问题;最后利用一个局部选代优化算法求解.高斯函数的方差是度量函数中惟一的预设参数,但它对优化求解的结果基本没有影响,在实际中容易设定,保证了方法的自动性、稳健性和适应性.实际图像的实验结果表明本文方法能有效解决具有全局仿射变换的图像配准问题.     

基于自适应切空间的MRI图像配准

微分同胚是一种光滑可逆的变换,在MRI图像配准中可以保证图像形变后的拓扑结构保持不变,同时避免出现不合理的物理现象。为了在空间变换中获得更合理的同胚映射,高维空间中数据的非线性结构被考虑,基于流形学习方法提出一种自适应切空间的MRI图像配准算法。首先,把MRI数据构造成对称正定（SPD）的协方差矩阵,然后形成李群;接着,利用样本点邻域的局部切空间来表示李群的几何结构的非线性;接下来,在流形上用自适应邻域选择的方法形成的线性子空间去逼近局部切空间,提高切空间的局部线性化程度,从而最大限度地保留流形的局部非线性结构,得到最优的同胚映射。仿真数据和临床数据的实验结果显示,与传统的非参数微分同胚配准算法相比,该算法在高维稠密形变场上获得更高的拓扑保持度,最终提高图像配准精度。     

基于互信息多步骤优化的医学图像配准

提出了一种新的基于互信息(Mutual Information, MI)的多步骤优化的配准方法。计算输入图像的梯度值，减少了图像的内在信息而使轮廓更为清晰。设计了多步骤的配准框架，优化了配准的收敛过程，使用完整的图像进行有限次的传统配准方法的微调，以实现高精度。为了验证该方法的有效性，分别使用单模、多模和时间序列的方法对临床医学数据进行了实验，与传统的MI配准方法相比，基于互信息的多步骤优化的配准方法具有更高的有效性和精确度。     

基于多传感器融合的车载三维测量系统时空配准

在车载三维测量系统中,为了快速、实时、完整地获取数字城市中所需要的三维空间信息,集成了全球定位系统(GPS)、激光扫描仪(LS)等多种传感器,其中,数据的处理应用了多传感器数据融合原理。各传感器间的空间配准和时间配准是多传感器数据信息有效融合的关键。通过解算各传感器坐标系间关系和利用激光扫描仪的时间记录功能、GPS时间打标功能解决了空间配准和时间配准问题,成功地应用于"近景目标三维测量技术",取得了预期的效果,并给出了实验结果。