基于Fourier-Meliin算法的干涉图像配准

提出了采用Fourier-Mellin算法对大孔径静态干涉成像光谱仪的原始干涉图像进行配准的方法,用于校正由于推扫平台系统姿态不稳所造成的失真.采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取干涉图像的旋转角度和缩放及平移参数,并通过多帧未校正的图像和校正后的图像分别拼接成大面积地域图像来验证算法.实验结果表明,通过人眼判断,可以实现对图像的配准,配准精度达到1Pixel,基本满足将LASIS原始干涉图校正为不失真图像的要求.     

基于几何代数 SURF 的三维医学图像配准研究

三维医学图像可辅助医生的临床诊疗,不同模态三维图像通过配准后,可为医生提供更全面的病患信息,而传统三维多 模态医学图像配准的精度不高、耗时较长且易受干扰。 首先搭建 Hessian 四维尺度空间,将加速稳健特征(SURF)框架拓展至三 维,然后基于几何代数构造了梯度角度不变性的三维特征点描述子,以丰富特征点信息;再设计快速空间寻优算法,不仅可保证 配准精度,且提高配准稳定性;最后,采用数据一致性较好的 RIRE 公开数据集和合作附属医院提供的个性化临床实例数据开 展实验。 实验评估中,以手动配准作为金标准,公开库和临床实例图像的配准均值误差都不超过 3 mm,配准相似性超过 99. 1% ;抗扰实验中混入高斯噪声,均值误差仍不超过 3. 5 mm,相似性超过 98. 9% 。 实验结果表明,基于几何代数 SURF 的三维 配准方法的精度更高且稳定性更强,可为临床适用提供理论基础与诊疗预案。     

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准.首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准.实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越.     

基于图像配准的扫描电镜图像误差校正

扫描电子显微镜(SEM)是表征纳米材料和纳米结构的重要测量仪器。扫描电镜在环境的影响下会产生图像失真,尤其在微纳尺度范围内会产生较大的测量误差。为了修正SEM图像的测量误差,提出基于图像配准的图像误差校正方法。该方法采用基于特征属性的图像配准技术,通过加速稳健特征算法提取图像特征点并构造描述矢量,建立失真图像的空间变换模型,从而恢复样品的真实图像。实验证明该方法能够有效地校正扫描电镜图像,提高样品形貌观测的准确性和精度。     

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形。首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像。然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场。最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准。实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求。     

基于人工免疫系统的医学图像配准

提出了一种基于人工免疫系统的图像配准算法.针对医学图像配准中常用的Powell算法容易陷人局部最优问题,以互信息最大为配准侧度,将体液免疫的思想应用于医学图像配准,较好地解决了局部最优这一难题.针对免疫算法计算量大的问题,对免疫选择算子进行了改进,降低了计算复杂度,并将外推搜索和黄金分割法用于种群初始化,进一步提高了计算效率.实验结果表明,论文提出的算法具有良好的精准性和稳定性,是一种有效的配准算法.     

基于经验模式分解和互信息的多模态图像配准

基于互信息的配准方法是目前多模态图像配准研究中的热点.提出了一种基于经验模式分解后剩余图像和互信息的多模态图像配准方法.首先通过理论分析得出通过求解剩余图像之间的变换参数即可获得原始图像之间的变换参数,从而论证了二维经验模式分解(BEMD)应用于多模态图像配准的可行性,然后给出了图像配准方法的实现步骤.典型多模态图像配准实验结果表明此方法与传统互信息法和基于小波分解结合互信息的方法相比,旋转角度估计误差可以降低1个数量级,缩放参数的估计误差也有很大降低.表明该方法获得了更高的配准精度.     

遥感图像配准技术综述

遥感图像配准是图像融合、多光谱分类、环境监测和图像镶嵌等不可缺少的步骤。本文讨论了遥感图像领域中重要的和最新的配准算法,将配准方法划分为基于区域的配准、基于图像特征的配准、基于混合模型的配准和基于物理模型的配准四类;描述了四类配准方法中的典型算法,并分析了它们的优势和不足,重点概述了基于特征配准中的局部不变特征变换算法。评述了国内外遥感图像配准的发展现状;指出了遥感图像配准技术中存在的问题,即多源遥感图像的配准、遥感图像配准的实时性、遥感图像的非线性配准和遥感图像配准的精度评价,最后展望了遥感图像配准技术的发展前景。     

基于边缘拐点的医学图像配准

利用控制点进行医学图像配准是医学图像处理领域的重要研究内容,其中控制点的选取是重点研究的一点.本文提出先将图像二值化,提取边缘,在边缘处利用边缘信息及其邻域内的信息提取拐点作为控制点.将变形图像和参考图像的拐点坐标分别作为网络学习的输入和输出样本,经过训练得到一组网络连接权参数,利用学习好的网络预测配准图像.以人脑CT图像为例,通过实验验证了算法的有效性.     

逆向工程中基于小波和曲率图像的离散数据配准

提出了基于小波和曲率图像的数据配准算法,用于逆向工程中不同视角测量数据的配准.对原始数据不需要进行预处理,该算法可直接操纵原始数据,并自动检测不同视角数据集的公共重叠部分,进行快速配准.首先采用局部Bezier曲面拟合方法计算测量数据的离散曲率,然后采用主元分析方法对数据进行采样,构造曲率图像.利用小波分析对曲率图像进行匹配后,可求得原数据集的公共重叠数据.在此基础上利用单位四元数法可求得空间旋转和平移矩阵,实现原始数据配准.运行实例证明了此算法的有效性.     

联合Gabor降维特征与奇异值特征的人脸识别

针对传统的Gabor特征表征图像的全局特征能力较差的问题,提出一种采用Gabor多方向降维特征与图像的奇异值特征相联合的人脸特征表征方法。该方法在对Gabor滤波器直流分量补偿的基础上优化滤波器尺度伸缩随中心频率而变化的性能,以提取人脸图像的多尺度、多方向特征;对同一尺度不同方向的Gabor特征相加以降低特征维数。同时分别提取整幅图像的奇异值分解(SVD)全局特征以及分块SVD特征,将Gabor局部特征分别与上述SVD特征联合起来表征人脸图像。为提高计算效率,应用人脸采样图像进行了实验。实验结果表明,所提方法更好地保留了图像的局部细节、降低了特征数据的冗余,在识别率和计算率上都较传统Gabor滤波器更具优势,在ORL人脸库上的识别率高达98.21%。

     

基于快速三维主成分分析的肺CT图像检测

为解决基于二维图像处理的计算机辅助诊疗系统(CAD)仅考虑每幅图像自身包含的信息而忽略不同扫描层之间的联系,以及数据处理过程中的海量计算问题,提出一种新的基于快速三维主成分分析(3DPCA)的有效肺CT病灶检测算法。该算法首先引入高维张量奇异值分解(HOSVD)设计3DPCA;然后以提取出的三维空间特征点为种子点,进行区域增长以获取完整的疑似病灶区域;最后,根据医学图像具体特征,设计了一种HOSVD的简化分解算法。对来自吉林省肿瘤医院的10个典型病例的五百余幅临床CT图像进行了实验,并将实验结果与当前同类算法做了比较。结果表明,检测精确度提高了约10%~21%;另外,快速算法与原算法比较,计算复杂度可降低约1/3。由于快速3DPCA可以挖掘更多存在于不同连续扫描层间的有用信息,更精准提取病灶特征,在一定程度上提高了检测率。     

基于加权奇异值分解截断共轭梯度的电容层析图像重建

针对电容层析成像技术(ECT)中的软场效应和病态问题,提出了一种基于加权奇异值分解(SVD)截断共轭梯度的电容层析(ECT)图像重建算法。阐述了电容层析成像工作原理,提出了12电极ECT系统的测量方法。在分析灵敏度矩阵的奇异值分解理论的基础上,推导出了加权SVD截断共轭梯度的数学模型,并利用Tikhonov方法进行正则化加权处理。最后,分析了算法的收敛性,并将其应用于电容层析成像系统的图像重建中。实验结果表明,对于层流,截断共轭梯度算法的平均误差能达到27.54%,全部流型平均迭代步数达到13步,与LBP、Landweber和CG算法比较,该算法具有成像效果好,成像速度快,易于实现等特点。     

采用轮廓特征匹配的红外-可见光视频自动配准

为了精确地配准近平面场景下的红外-可见光视频序列,本文提出了一种基于轮廓特征匹配的自动配准方法,通过迭代匹配目标轮廓特征来解决异源图像中配准特征的提取和匹配难题。首先,采用运动目标检测技术获取目标轮廓,并由曲率尺度空间(CSS)角点检测算法提取轮廓特征点。此后,建立全局形状上下文描述子和局部边缘方向直方图描述子描述特征,从而实现可靠的特征匹配。来自不同时刻的匹配点对被保存在一个基于高斯距离准则的特征匹配库中。最后,为了克服近平面场景中目标深度变化的影响,本文结合前景样本随机抽样策略计算配准矩阵的损失函数,完成对全局配准矩阵的更新。在LITIV数据库上对方法进行实验验证,结果表明本文方法的配准精度优于当前先进的对比方法,在9个测试视频上的平均重叠率误差仅为0.194,与对比方法相比下降了18.5%。基本满足了近平面场景下红外-可见光视频序列配准的精度要求,且具有较高的鲁棒性。     

基于t分布混合模型的点集非刚性配准算法

考虑高斯混合模型(TMM)的点集非刚性配准算法易受异常点和重尾点的影响,提出了基于t分布混合模型的运动一致性非刚性配准算法.通过期望最大化(EM)框架的完整数据定义将高斯混合模型推广为t分布混合模型,使用EM算法最小化参数的条件期望获得非刚性配准参数的闭合解.在EM算法中计算浮动点集各个点的先验权重,减小异常点和重尾点对配准结果的影响;计算浮动点集各个点的自由度,自适应地改变每个点的概率密度分布模型,提高算法的鲁棒性,并避免了异常点水平估计误差对配准结果的影响.在t分布混合模型的条件期望函数中加入点集位移的正则项,使邻近点具有运动一致性(CPD).仿真数据表明,当噪声水平很高时,TMM-CPD仍可以精确配准点集,且误差仅为对比算法的1/10.真实图像的近似椭圆状分布、管状分布和三维点云状分布的点集配准结果表明,TMM-CPD的配准误差仅为对比算法的42.0％、80.1％和77.5％.实验表明,TMM-CPD配准含有重尾点和异常点的点集,具有精度高、鲁棒性好和受重尾点与异常点干扰小等优点.     

改进的奇异值分解法估计图像点扩散函数

为了提高图像复原算法的性能,提出了一种改进的奇异值分解法估计图像的点扩散函数。从图像的退化离散模型出发,对图像进行逐层分块奇异值分解,并自动选取奇异值重组阶数以减少噪声对估计的影响。利用理想图像奇异值向量平均能谱指数模型,估计点扩散函数奇异值向量的频谱,再反傅里叶变换得到其时域结果。实验结果表明,该方法能在不同信噪比情况下估计成像系统的点扩散函数,估计结果比原有估计方法有所提高,有望为图像复原算法的预处理提供一种有效的手段。     

目标运动轨迹匹配式的红外-可见光视频自动配准

为实现精确的红外-可见光视频序列的自动配准,提出了一种新的基于目标轨迹线匹配的配准方法。首先,利用运动目标检测技术提取目标前景,并由基于相关滤波器(KCF)的多目标跟踪算法对每个前景顶点进行跟踪,进而获取每个目标的运动轨迹。此后,为每条轨迹线建立归一化运动方向描述子与归一化运动幅度描述子,通过时序分析、方向描述子匹配及幅值描述子匹配建立分步约束的匹配机制,完成轨迹线匹配工作。最后,采用迭代更新的方式获取最佳全局配准矩阵,实现对异源视频的配准。在LITIV数据库上的9组视频上进行测试验证,实验的结果表明:本文配准算法的重叠率误差一般小于0.2,接近或已超过手动的Ground-Truth矩阵。通过充分利用目标的运动信息,该算法实现了精确的红外-可见光图像序列配准。