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研究了人脑CT/MRI医学图像融合算法.传统的基于小波变换的融合方法由于不具备平移不变性,在融合图像的奇异处易产生失真.提出了一种基于平移不变离散小波变换(SIDWT)的新融合方案.利用SIDWT将待融合的医学图像分解成低频子带和高频子带.对于高频子带,提出平滑度来划分子带区域,针对不同区域采用不同的融合规则,更好地保持了源图像的边缘细节信息.对于低频子带,采用基于局部区域对比度的融合规则.实验结果表明,该算法融合性能优越,比传统的融合算法获得更好的融合效果. 相似文献
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为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST)和离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络(Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN)分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。 相似文献
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罗传未张子慧贺子婷周孟颖马健 《电视技术》2023,(1):30-35
针对因图像采集系统或采集环境本身的限制导致的立体图像模糊、质量低下、感兴趣区域不显著等问题,在最新的基于立体注意力模块的立体图像超分辨算法的基础上,通过在单图超分辨(Single Image Super-Resolution,SISR)的深度网络中引入立体图像左右两个视点间的互补信息以及平滑损失(Smoothness Loss)函数,增强超分辨后立体图像的视觉效果。在该算法中,梯度更小、更加平滑的立体注意力图可以获得更好的立体图像超分辨效果。为证明引入的函数有效,对改进前后的基于立体注意力机制的立体图像超分辨算法进行对比实验和分析,结果表明,引入平滑损失后,SRCNN和SRResNet模型的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)值和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)值有明显提高。 相似文献
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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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李久芳 《电子工业专用设备》2010,39(11):4-6
通过对CCD相机采集的图像存在的畸变,提出了一种对畸变图像进行校准的方法。校准算法采用标准的棋盘格,利用仿射变换对图像表面规则分布的特征点建立查找表,查找并分析特征点,计算出变形量,然后修正。实验结果表明,该方法对图像校准是非常有效且具有非常高的实用性。 相似文献
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新的Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的互信息和归一化互信息运算时间长、收敛性能和抗噪声能力差的缺点,提出了一种新的医学图像配准测度,Jensen-Schur测度.从理论上分析了该测度可用于图像配准的性质,并构造了三类Jensen-Schur测度:Jensen-Schur-alpha、Jensen-Rényi-alpha、JenserrSchur-w测度.通过对人体脑部MR/CI"和MR/PET图像的刚体配准实验,从运算时间、收敛性能、抗噪鲁棒性方面,对这三类测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析.实验结果表明,Jensen-Schur-alpha(alpha=2或3)和Jensen-Schur-w测度的收敛性能优于其它测度,运算速度快于其它测度,对噪声有很强的鲁棒性.最后用Jensen-Sehur-alpha(alpha=2)测度进行多模态医学图像的配准实验,结果表明效果良好. 相似文献
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基于改进自适应遗传算法的图像配准方法 总被引:1,自引:1,他引:0
采用遗传算法进行图像配准时,存在收敛速度慢、易早熟的问题,可能导致误配。为克服这些缺点,提出了改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm,IAGA)。该算法以互信息作为相似性测度,通过对遗传参数设置的改进,自适应的调解进化过程中的交叉概率和变异概率,既提高了遗传算法的收敛速度,又有效地防止了早熟。实验结果表明,改进算法具有更好的有效性和精确性。 相似文献
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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. 相似文献
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文中研究了在医学图像处理中基于最大互信息的图像配准的理论和实现的算法,并在此基础上给出了并行模型BSP下的实现算法。通过实验数据可以分析得出,文中提出的算法可以很好地解决医学图像处理中的图像配准的速度。 相似文献
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医学图像配准中的数据抽样方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在基于灰度的医学图像配准中,传统数据抽样方法在过抽样时产生较多的局部极值点问题,提出了基于浮动图像灰度概率分布和其梯度信息的抽样方法.通过对人体脑部的刚体配准实验,从函数曲线和收敛性能方面,对比分析了五种数据抽样方法.实验结果表明,新抽样方法可以有效地减少局部极值点,提高归一化互信息测度的收敛性能. 相似文献
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