基于提升格式小波变换的医学图像融合技术

图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程,主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上,提出了一种新医学图像融合算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明,新方法高效精确。     

一种时间序列图像自动配准算法

提出了一种快速易行的时间序列图像自动配准算法：首先对两幅图像分别进行离散小波变换，然后对分解后的两幅低频网像计算联合直方图，最后采用改进的联合直方图区域计数方法来设计目标函数并进行配准参数优化。实验结果与对比分析表明：在基本不影响图像配准精度的情况下，算法大大加快了图像配准速度。     

结合模型限制和灰度信息的图像配准算法

由于噪声和成像条件的不同,准确得到两幅图像中提取的点特征之间的对应性是基于点特征的图像配准方法的一个难点.为此,文中提出了一种新的基于点特征的图像配准算法.该方法结合图像之间的拓扑关系和点特征之间的相似性,并利用变换模型限制求解点特征之间的对应性,然后根据对应的点特征求解变换模型参数,配准两幅图像.实验结果表明,所提出的方法对传感器相近的图像之间的配准是正确有效的.     

基于小波的遥感图像全局配准算法研究及其并行实现

随着遥感技术的发展,遥感图像处理领域对自动图像配准技术的需求越来越迫切. 首先提出了点匹配和全局配准相结合的自动图像配准算法;从实现快速配准的途径出发，提 出了利用多分辨率小波缩小搜索空间及进行全局配准的自动算法;详细设计了逐级求精的搜 索策略,并比较总结了算法的特点;在此基础上,提出了两种可行的数据并行方案;最后在一 个小规模的机群系统上实现了上述串、并行算法,给出了客观的性能评价.实验结果表明文 中提出的算法达到了预期的目标,即针对多传感器、大数据量的遥感图像,在保证精度的前 提下,进行快速高效的自动配准.     

基于互信息和模拟退火--单纯形法的多谱段图像配准

不同传感器获得的图像往往没有进行空间配准,或需要融合的图像是传感器在不同时段获得的图像,因此在进行融合之前必须进行图像的配准。论文采用互信息作为相似性测度,同时针对互信息方法目标函数的局部极值问题,选用合适的直方图级数,以降低局部极值,并提出以改进的模拟退火——单纯形算法作为优化策略进行图像配准。实验证明该算法取得了较好的效果。     

一种新的自动图像配准算法

图像配准是图像处理的一个重要技术,被广泛的用于遥感图像、医学影像、视频监控等诸多领域中。提出了一种新的配准算法,首先分析两幅图像的联合直方图点集的分布情况,基于此定义了直方图点集的散度公式,并将其作为两幅图片的相似性测量。为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用Powell算法来优化搜索策略。实验证明相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优。     

基于边缘相关的红外热像配准

图像配准是图像处理领域的一个热点.图像配准技术可以将多幅有重叠区域的配准成为一幅图像,以便更好地增强监视和侦察之类的视觉感知.由于红外成像具有被动工作、抗干扰性强、目标识别能力强、全天候工作等特点,红外检测诊断技术应运而生.已被多数发达国家用于军事、工业等各行各业.文中针对红外热像配准技术,结合红外热像的特点和目前较为常见的图像配准算法,应用边缘相关算法对红外热像进行配准,使得诊断结果更精确、更有说服力,并且实验说明了方法的可行性和有效性.     

基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法

为提高基于小波的配准算法对于像平移的鲁棒性,研究和分析图像平移影响此类配准算法的机理,推导小波子带相关函数在各个尺度上的关系,指出相关函数的频谱混叠是造成配准算法受平移影响的原因,提出解析小波进行图像配准的方法,分析表明基于解析小波的配准算法对于图像平移是鲁棒的。通过实例仿真验证了分析的正确性。     

SAR图像多尺度配准的小波域等周割方法

研究在同一场景中不同时间和角度的图像配准问题,针对保证配准的精确性,给出了基于合成孔径雷达(SAR)图像小波域等周割多尺度分割的SAR图像多尺度配准方法.为了抑制噪声和配准精度,提出了SAR图像小波域等周割模型并给出模型的多尺度分割算法,以得到较为精确的轮廓特征,结合轮廓修正过程对每个小波分解层进行多尺度配准;并且,配准过程决定了分割中尺度因子的变化程度.小波分解的应用可有效降低搜索空间,在一定程度上加快配准速度,且使用修正后的轮廓特征信息,提高了配准精度.实验结果表明了方法的有效性,为图像配准技术提供了参考.     

基于小波金字塔和轮廓特征的医学图像配准

提出一种快速而精确的自动医学图像配准算法.先提取图像的轮廓,根据力矩主轴法计算初步配准变换参数的值,实现参考图像和待配准图像的初步配准;然后在此基础上,利用小波分解图像,提取图像的边缘特征点,采用小波金字塔分层搜索的策略在一个相对较小的范围对变换参数进行迭代搜索,最终实现图像的精确配准.不但提高了配准的精度,而且可减少精配准过程中所需的时间,有效地降低了配准过程所需的计算量.由实验结果可以看出,配准结果精确,实现速度快,因此是一种实用的多模态配准算法.     

基于小波分解和互信息测度的图像配准方法

提出了一种利用小波分解和互信息测度的图像配准方法。利用小波分解的近似分量来进行配准可以大大提处理速度。讨论了原图像与其小波分解图像之间的坐标变换问题,证明了该方法的可行性;然后利用图像的互信息测对图像进行配准。与传统方法相比,该方法配准精度高、可靠性好、不需要进行图像分割和特征提取,并能够大大减少算量。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

图像配准的小波分解方法

提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性，进行图像配准的一种方法．首先利用仿射变换和小波分解的理论，证明了该方法的正确性，并对求配准参数的运算量进行了分析；然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤；最后结合MRI图像的配准，对该方法进行了实验验证．该方法能提高配准的速度，对实时图像配准具有实用价值．     

一种基于边缘特征的图像配准方法

采用一种基于边缘特征的图像配准方法,首先通过小波变换来提取图像的边缘,然后将人工选择的边缘点代入仿射变换模型,得到配准参数（每选择一组不同的边缘点,就会得到不同的配准参数）。在不同的配准参数条件下,计算两幅图像的交互方差。取交互方差最小时所对应的配准参数为最终的配准参数。最后再利用仿射变换模型对待配准图像进行平移、旋转、缩放得到最终的配准图像。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

一种用于视频超分辨率重建的块匹配图像配准方法

图像配准是超分辨率重建中的一个关键问题,直接影响超分辨率重建图像的质量.本文在自适应十字搜索(Adaptive rood pattern search,ARPS)块匹配算法的基础上,根据小波域中各图像之间的相关性,提出一种分层块匹配算法-基于小波变换的改进的自适应十字模式搜索算法(Improved adaptive r...     

基于相位相关的小波域图像配准方法研究

小波变换是一种多尺度信号分析方法,近几年在图像处理领域受到广泛关注,它克服了傅立叶变换的固定分辨率的弱点,既可分析信号概貌,又可分析信号的细节。相位相关是一种频率域的图像配准参数估计方法,是利用傅立叶变换的平移、旋转等特性进行参数估计的。在研究多尺度小波分析和相位相关理论的基础上,提出基于小波系数的像素级相位相关图像配准方法：首先对待配准图像进行小波分解,获得低频小波系数后,再对小波系数应用相位相关进行配准参数估计。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于移动向量估计的图像配准技术

图像配准在遥感图像处理,计算机视觉,模式识别,医学图像处理等领域有着广泛的应用。配准的目的就是将同一场景的不同图像对齐或匹配,消除:配准的目的就是将同一场景的不同图像对齐或匹配,消除存在的几何畸变。介绍一种基于移动向量估计的图像配准技术,它利用复小波变换相对传统小波的一些优点,如位移不变性、多方向选择性,对移动向量进行估计。实验结果表明,使用这种方法对消除几何畸变有很好的效果。     

基于多分辨率和Powell算法的医学图像配准

针对基于互信息和Powell算法存在局部收敛的问题,在改进的Powell算法的基础上,提出了一种基于多分辨率策略的医学图像配准算法。首先通过小波变换对源图像进行分层,然后在最低频带使用改进的Powell算法进行搜索,并利用搜索结果来指导上一层的搜索,逐层细化,由粗到细,最终实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法较传统方法速度快、精度高、鲁棒性好,同时能有效避免局部收敛。     

基于轮廓特征匹配的数字人多模态图像配准

医学多模图像配准技术是实现非同源图像的信息融合的前提条件和关键步骤。数字人断层影像学的3种图像数据(彩色切片数据、CT和MRI数据)本质上都是医学图像。基于多模图像信息互补的思路,通过将数字人的两种源图像(彩色切片和MRI图像)进行统一分辨率、维数和去噪等预处理后,提取有效轮廓信息,计算图像的周长、质心和主轴作为配准参数,利用仿射模型实现数字人多模图像的配准,为信息融合工作提供准确的图像信息,解决了关键的技术难题。由实验结果可以看出,配准算法准确,实现处理速度快,图像特征精确,图像配准的目标已达到。