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一种图像快速配准算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。 相似文献
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基于互信息的红外与可见光图像快速配准 总被引:5,自引:2,他引:5
针对灰度和图像特征存在较大差异的可见光和红外图像配准,给出了一种基于归一化互信息与小波变换相结合的快速图像配准算法。实验表明,该算法加快了配准过程,较利用原图像配准速度提高了约一个数量级,且配准结果具有较高的准确性和稳定性。可见该算法适用于多光谱图像配准。 相似文献
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基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件(平移、旋转)下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。 相似文献
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基于互信息的图像配准方法在单模图像配准中极易受局部极小值影响,从而导致配准失败.提出了一种改进的局部优化方法,在Powell方法中引入针对空间变换参数的约束条件.针对8套脑部MRA和MRI的体数据集进行的实验表明,该方法可以很好地克服优化陷入局部极值的情况. 相似文献
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基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。 相似文献
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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. 相似文献
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基于边缘和互信息法的红外图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。 相似文献
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