基于轮廓特征的红外与可见光图像配准方法研究

红外光与可见光处于不同波段,其图像间的相关性较小.传统的基于特征的图像配准方法(如利用角点、边缘点等),在特征点选择时容易造成误匹配,这是由于有时特征点间的距离比较近造成的.针对此问题,本文提出了一种基于图像轮廓特征的红外与可见光图像配准方法.首先通过设置目标过滤器来提取明显的轮廓,再利用部分Hausdorff距离对轮廓进行匹配,计算出匹配轮廓对的面积和质心,并以此作为配准依据来对两种不同的图像进行配准.然后通过实验证明该方法的配准精度更高且克服了特征点误匹配的难点,这就可以解决刚性变换中红外与可见光图像间的配准问题.     

一种改进的基于最大互信息的图像配准方法

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.     

基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准

为了实现快速精确的图像配准,提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法,以互信息作为图像配准的相似性测度,使用改进的PSO算法来求解配准所需的空间变换参数.改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化,并引入变异运算减少算法陷入局部最优.把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来,实验结...     

一种新的SAR图像自动配准算法

由于图像间光谱特性的差异,对图像配准的精度产生严重的影响,因此该文提出了一种基于改进灰度熵的SAR图像自动配准算法。文中首先对SAR图像进行配准前的预处理,提取图像掩模,然后计算图像行和列的灰度熵,将其作为图像的特征信息完成图像间的配准,提出了配准优化算法的完整步骤,并利用多种方法对配准结果进行评价。实验证明该方法可以有效克服图像间亮度不均的影响,充分利用了像素的有用信息,具有很高的配准精度和配准效率,是一种正确可行的图像配准算法。     

基于互信息和多智能体优化的合成孔径雷达图像配准

提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特征提取等预处理,并利用多智能体优化算法寻找最佳匹配参数,以得到最优的配准结果.实验表明,该算法在SAR图像配准方面有更好的普适性和更高的配准精度.     

X射线图像和CT图像的多维配准

在本文中,我们提出了一种基于Chamfer3-4距离变换和Powell优化的方法,用于X射线图像和CT图像间的配准.该方法首先从X射线图像中分割出目标物体.通过使用投影模型和优化方法,得到了准确的投影矩阵.该方法同样被用于医学介入手术中,处理从三维图像工作站中获取的主动漫游的数据.     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

结合Broyden族算法和微分同胚变换的图像自动配准方法

本文采用微分同胚变换预处理图像,得到初始化形变场,提高对形变图像的配准精度;采用Broyden族算法优化能量函数,自动确定迭代次数,提高优化效率;基于Demons算法思想引入图像梯度灰度场相似量构造能量函数,提高灰度信息少的图像配准精度。实验证明,本文算法配准精度优于改进的Demons算法,尤其在配准大形变图像时,本文算法配准精度高的优势更加明显。     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

基于长边缘相关和一致性检测的多传感器图像配准方法

遥感图像的配准特别是当波段相距较远的图像间配准时,由于其相关性小,直接提取的边缘特征中不一致特征所占比例很大,此时直接应用partialHausdorff距离等方法配准往往失效。本文提出了一种基于长边缘相关的图像配准方法,首先对长边缘进行相关计算,然后在相关长边缘的基础上对其余的边缘进行一致性检测。极大提高了边缘特征的一致性。长边缘相关是在比较HuiLi的相关方法基础上提出的改进Freeman链码相关系数方法。一致性特征检测方法是基于V.Randrianarisoa的检测方法并对之进行了改进。最后对一致边缘的相关部分使用最小二乘法得到了配准参数。仿真实验表明本方法对长边缘丰富的图像有很好的配准结果。并且本方法具有配准速度快的优点。