基于边缘特征的虚实图像精确配准

3D模型的虚拟图像与可见光图像（实图）的配准可以增强信息的互补性,在通过INS装置粗配准后,其配准问题变成了经典的多模态图像精确配准问题。本文提出了一种基于边缘信息全局最优匹配的3D模型图像与可见光图像精确配准算法。该算法首先基于相位一致性模型提取3D模型图像与可见光图像视觉相似的边缘结构;再采用模拟退火算法搜索求解在边缘配准度最大对应的空间变换模型的最优参数值。4组实验结果表明,本文算法能够充分利用图像间的相近似的边缘结构和模拟退火算法得到配准变换参数,有效地实现多模态图像（不同光照及对比图像对,不同传感器的航拍图片对,虚拟3维视图与可见光图像）的精确配准。     

结合PCM和MIE的多模态图像配准方法

针多模态图像配准问题,提出了一种基于相位一致性模型（PCM）和互信息熵（MIE）的配准方法.通过相位一致性模型同时提取多模态图像的角点和边缘特征,在边缘图上取角点的邻域,依据邻域间互信息熵的最小值在估计区域搜索匹配特征,利用RANSAC算法去除错配,进而确定待配准图像间的变换参数.实验表明：该方法达到了像素级配准精度、求解稳定,对多模态引起的非线性灰度变化、光照变化、噪声等都具有较强的鲁棒性;计算精度较基于同类特征的配准方法高,角点、边缘等几何特征综合运用在多模态图像配准中效果良好.     

基于人工交互的多模态图像亚像素配准

基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准. 为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法. 对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准. 定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特征和局部强度不变的特征描述符配准算法,该算法具备更高的配准精度,可显著提高多模态图像配准性能.     

基于互信息的多模态医学图像配准研究

由于基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,本文利用这一优点,根据图像配准的基本步骤设计出一个基于互信息的多模态医学图像配准算法。首先是采用三线性插值方法对图像进行插值处理,然后利用Powell优化算法,根据互信息值来判断Powell算法所获得的参数是否是最优参数解。最后仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于吸引区域的多模态脑磁共振图像仿射配准

针对单个对象的多模态脑磁共振图像之间的几何形变较小的情形,为达到全局优化的目的,提出一种基于吸引区域的多模态脑磁共振图像仿射配准方法.把配准优化搜索过程分成两个步骤：寻找包含全局最小值的吸引区域和在吸引区域中进行最小值搜索.该配准优化使用吸引区域里目标函数的近似对称性予以实现.对于正常人群和脑胶质瘤患者群,进行了磁共振 T1加权和扩散加权图像之间多模态配准实验,并使用两种相似测度对3种不同的配准方法进行评价,实验结果表明：该方法与传统的局部优化方法相比,配准后的相似性测度均有显著性改善.     

基于变电站多模图像的自动集成配准方法

针对采集的变电站多模图像,提出了一种改进的多模态图像的自动集成配准方法。变电站多模图像的尺寸不同,所以先对其进行小波变换,以变换后得到的两幅概貌图像为待配准图像,以六种配准方法中的每一种作为一个适应度函数。使用遗传算法进行搜索,分别寻找两幅概貌图像的最佳配准位置,再映射回小波变换前的多模图像,最后使用动态可信度进行集成。实验结果证明,该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准,速度较快,鲁棒性强,比单一的配准方法准确性高,并且可以不断地修正可信度,具有较强的适应性。     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法

提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度,并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法。传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性,忽略或不当引入图像空间特征信息,配准容易陷入局部极值,从而出现误配。将灰度与梯度特征有效融合,即梯度加权到灰度互信息中,同时考虑了2幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息,提高了多模图像配准的精度与稳定性。通过对遥感图像的拟配准与MR-PET医学图像的实际配准,证明了该方法效果良好,算法稳定,配准的准确率和参数精度都得到明显的提高。     

大规模纤维切片图像拼接算法研究

以灰度归一化相似性度量值构建统一配准模型,实现显微镜下2D图像全局拼接.算法通过统一配准模型将图像配准过程与全局移位参数的获取过程结合在一起,用待配准图片的2个模板子图同时在已配准两幅相邻图片中进行搜索,寻找最佳拼接位置,最后使用2D灰度调整、图像融合算法修整图像.算法减少了一般全局拼接算法的非线性模型求解过程,提高了拼接速度,达到较好的拼接图像效果.     

一种高维多模态优化的量子粒子群优化算法

为求解实际工程中的高维多模态优化问题,提出了基于动态邻域的多策略进化的量子粒子群优化算法(QPSO).针对QPSO算法存在的粒子"早熟"问题,首先定义了一种动态邻域选择机制以保持种群的"活跃性";然后结合动态邻域机制,定义了三个不同策略的局部吸引子更新方程以保持种群进化的"多样性".为了防止算法的进化方向不发散,对收敛到全局最优解的局部吸引子更新策略赋予了较大权重;最后为了拓展最优解空间引入了狼群优化算法中的综合评价方法.通过对不同类型的高维多模态基准测试函数的仿真实验结果表明:相比于其余四种优化算法,本文提出的优化算法在收敛精度和稳定性方面具有明显优势,并且随着测试维度的增加,这种优势更加凸显,展现出了较好的解决高维多模态优化问题的性能.文中引入的综合评价方法在所有的测试函数中均具有较高的生效次数,综合评价生效意味着为下一次的进化找到一个更加有利的进化方向,这样能够减少算法找到最优解的次数,也能进一步提升算法的收敛精度.     

大视场视频全景图生成研究

针对采用传统方法生成的视频全景图存在拼接裂缝和“鬼影”现象的问题，提出了一种新的大视场视频全景图生成算法．该算法基于快速傅立叶变换的图像配准算法，求取两相邻视频帧之间的配准系数，采用改进的线性系统法对配准系数进行全局优化．对存在运动物体的视频图像，采用启发式最优路径搜索算法寻找到图像间拼接的最佳缝合线，并使用多分辨率原理进行图像拼接后的平滑处理.实验结果表明，该算法优化了图像间的配准系数，平滑处理了拼接后的图像，减少了人工性缺陷，提高了视频全景图的真实感.     

A hybrid genetic algorithm for multi-modal image registration

Imageregistrationisthemethodofbringingtwo differentimagesintoalignmentsothatpixelpositionscorrespondtoequivalentpointsinthespaceoftheob jectimaged.Therearemanyapproachestoimageregis trationandtheycanbeclassifiedintothreeclasses:im age based,feature based,…     

基于Bregman散度和RSF模型的水平集图像分割方法

在自然图像中经常会出现亮度不均匀的现象,虽然基于局部信息的水平集方法在不均匀图像的分割方面取得了较好的效果,但是该类方法在主动轮廓的能量上存在局部最小值和计算复杂度高等问题.针对这些问题,本文提出了基于Bregman散度分布和区域可伸缩拟合能量模型(Region-Scalable Fitting,RSF)相结合的水平集图像分割方法.本方法利用包含特征点信息(Bregman散度)的全局信息项加快远离目标边界曲线的演化速度,提高算法对初始位置的鲁棒性;利用RSF模型的局部信息项提高对亮度不均匀图像的分割能力,吸引轮廓曲线向物体边界收敛,并停止在目标对象的边界处.通过对合成图像、医学图像和其它真实图像的对比实验,可以看出本文模型与现有模型(LCV、RSF和LGIF)相比,对亮度不均匀图像具有更强的处理能力和更高的处理效率,且对噪声具有更强的鲁棒性.     

多分辨率图像基于分步式滤波的融合算法

在多个传感器对同一个目标场景获得多个分辨率是非整数倍关系的图像的情况下,该文提出了基于分步式图像滤波的融合算法。首先利用小波多尺度分解变换获取相应的低频子图像,并将图像间分辨率的关系从非整数倍转化到整数倍。然后采用分块建模方法,以卡尔曼滤波器为工具,对图像进行分步式融合估计,从而获得目标场景基于多个观测图像的融合结果。最后用仿真实验验证新算法的可行性与有效性。     

基于算术调和均值距离测度的弹性图像配准

针对图像配准中的特征提取问题,提出了一种基于自动选取标记点的弹性图像配准方法。首先,提出了新的相似性测度,算术-调和均值距离测度AHM,图像通过最大化AHM全局配准,然后将图像划分成均匀子块,采用AHM测度刚性配准各对应子块,选取对应子块的中心作为标记点对,最后,用三次均匀B样条实现图像的弹性配准。实验结果表明,AHM是有效的,其配准速度是互信息的2倍。