遗传算法和Poweli法结合的多分辨率三维图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点，成为近年图像配准研究的热点，但基于互信息的目标函数存在许多局部极值，为配准的优化过程带来了很大的困难。本文以互信息作为相似性测度，采用基于小波变换的多分辨率策略，将遗传算法和Powell法结合起来对三维CT、MR图像进行了配准。实验结果表明，这种方法能够有效地克服信息函数的局部极值，配准精度达到亚像素级。     

遗传算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点,成为近年图像配准研究的热点,但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难。本文以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将遗传算法和Powell法结合起来对三维CT、MR图像进行了配准。实验结果表明,这种方法能够有效地克服信息函数的局部极值,配准精度达到亚像素级。     

多模态图像配准的配准测度和性能分析

该文考察了多模态图像配准中几个典型的配准测度,揭示了它们之间的关系,通过实验对它们进行了全面的分析比较．实验中考察的测度主要包括：基于熵的测度、PIU测度以及PIU测度的改进形式等．实验结果显示了这几个典型配准测度在有效性和适应性方面的差异,为实际应用中合理选择这些测度提供可靠的参考．     

基于多分辨率的多模态医学图像配准

提出了一种多分辨率多模态医学图像配准方法来提高图像的配准速度与精度。利用小波函数对图像进行多层分解,采用改进的Powell优化算法寻找待配准图像间的最大互信(MMI),配准首先从图像金字塔中分辨率最低的0层图像开始,将0层图像配准获得的变形参数作为1层图像配准的起始参数,重复该过程直到完成最高精度层的图像配准。CT/MRI和CT/PET图像配准结果证明基于小波分解的多分辨率配准方法具有避免优化算子陷入局部极值、算子收敛速度快和配准精度高等优点。     

蚁群算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高,鲁棒性强的特点,成为近年来图像配准研究的热点.但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难.该文提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法.该算法以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将蚁群算法与Powell法结合起来对三维的CT,MR图像进行了配准.实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大地提高了配准精度,达到亚像素级.     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

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。     

基于混合粒子群优化算法的医学图像配准

提出了一种基于粒子群算法PSO和Powell的混合优化算法,将PSO算法的全局搜索能力与Powell算法的局部寻优能力有机地结合起来.即在PSO算法每步迭代后对当前的局部最优解增加一步Powell局部寻优算法,进而保证了解的精确性的同时提高了求解的速度.将其应用于配准过程中对目标函数的最优化,取得了比较好的效果.     

基于Hausdorff距离的图像配准研究

针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换,推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比,缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时,根据Hausdorff距离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面,节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算Hausdorff距离时,剔除琐碎的边缘,仅使用较长的边缘计算。试验结果表明,这些改进方法较大地提高了基于Hausdorff距离的图像配准的计算速度。     

基于ITK实现多模态医学图像配准

多模态医学图像配准是医学图像配准领域的一项关键技术.目前,医学图像配准技术已经拥有了不少成熟的算法,但因其算法本身的复杂性或编程的复杂性,给许多致力于医学图像的分析处理和应用研究但又缺乏软件开发经验的研究人员增加了研究工作的难度.以基于互信息的多模态医学图像配准算法为例,将ITK有关类库函数应用于医学图像配准中.给出了基于ITK实现图像配准的处理流程、数据输入输出方式以及算法的编译和运行方法.实例表明,基于ITK的配准算法简化了医学图像配准程序的开发工作,为医学图像引导临床诊断的研究应用提供参考.     

结合NGVF信息和互信息的图像配准方法

对传统的互信患配准方法进行改进,提出一种新的结合灰度信息和空间信息的配准方法.该方法分为粗略和精确配准两个阶段,首先利用图像的空间信息进行粗配准,再利用ACMI进行精确配准.文中利用的空间信息不同于一般的图像梯度信息,它是归一化的GVF矢量场信息(NGVFI),把它用于粗配准,抗噪性能良好.试验证明该方法鲁棒性很好,特别是对大噪声图像,配准效果突出,精度能达到亚像素级.     

基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼图研究

提出一种基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的图像拼图方法。图像拼图是将不同时间段、不同视点获取的2幅或多幅图像拼接在一起。算法首先利用手动选取的对应点,基于线性最小二乘算法,估计出射影变换矩阵,然后利用LM优化算法,基于平方误差累加和目标函数进行最小化,当获得最优射影矩阵,利用最采样技术,将两幅图像拼图。基于真实图像实验,说明算法是简单可行的。     

基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准

提出了一种基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准方法,并将粒子群优化算法(PSO)和Powell算法相结合以一种组合的全局优化算法(PPSO)来求取最优配准变换参数.实验结果表明,该方法具有配准精度高、速度快、鲁棒性强等特点,是一种有效地全自动配准方法.     

Mean Shift的渐进无偏变换图像配准

基于标志点对应关系的图像配准方法不能保证变换的无偏性,一般不适用于大形变配准问题。该文提出了一种基于标志点对应关系的渐进式无偏变换图像配准方法,该方法利用少量的初始标志点对,通过Mean Shift迭代寻找对应标志点对,构造无偏性较好的变换函数,逐步得到一致的配准结果。文中详细讨论了标志点的分布对变换函数无偏性的影响,实验结果表明该文方法可以同时适用于大形变和小形变配准,是一种简单、有效的配准方法。     

一种改进的基于互信息的自动图像配准算法

提出了改进图像配准的基于互信息的算法,首先将参考图像和待配准图像分解到小波域并二值化,以归一化互信息作为相似性测度进行配准.配准参数搜索作用SPSA算法和鲍威尔算法相结合的优化策略.实验证明本算法可以快速、精确且不需要人工干预地实现两幅图像的配准.     

基于小波变换的红外图像配准方法

图像配准是图像融合、目标探测识别和计算机视觉等技术中的重要步骤和环节,用于 消除来自不同传感器的图像中目标的位置差异。本文在研究基于特征相关算法的基础上,提出了一种基于小波变换的可见光与红外图像的快速算法,仿真结果表明此算法准确有效。     

一种非特征的3D图像快速刚性配准方法

3D图像刚性配准旨在将一个图像映射到另一个具有相同场景的图像上,已经在医学诊断和其它领域中得到了广泛的应用.已有的方法大都基于特征点和针对特定的约束条件,带来了特征选择耗时多,随机性强,而且约束条件使用不灵活等问题.针对这些问题,提出直接使用图像灰度值的无特征3D刚性配准方法.该方法使用泰勒展开式和最小二乘法直接计算待配准图像的变换参数,并且使用较少的数据点完成快速的配准.实验结果表明,提出的算法获得较高的精度,并且使用少量的数据仍可以有效计算,这一特性使得它在大数据3D图像应用中更有吸引力.     

一种图像快速配准算法的研究

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。     

基于多参数配准模型的脑核磁影像分割算法

配准技术在基于多图谱的分割方法中能有效地将医学图谱的先验知识融入分割过程,再结合以高效的标记融合算法,最终实现精确地自动分割.针对图谱配准的较大误差及其对标记融合的重要影响,本文建立了一种新的概率图模型框架并以此提出了基于多参数配准模型的分割算法,将此方法与高效的标记融合算法相结合,可以提高目标图像中特定组织区域的分割精度,更使其在少量图谱分割的情形下具有重要应用.首先,使用多种配准参数对所有目标图像进行配准;然后,分别采用不同的算法对配准图像进行灰度融合和标记融合,实现训练图像的重构过程;最后,利用高效的标记融合算法对重构后的图像进行融合得到最终精确的分割结果.实验结果表明该方法均优于本文其他分割算法,能够有效提升脑部组织分割精度.     

红外与可见光图像自动配准算法的研究

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.