基于互信息的图像配准技术研究及应用

介绍了图像配准的基本框架和方法,提出了一种基于灰度信息的配准算法,利用互信息作为图像相似性度量的准则,通过Matlab实验证明了该算法的有效性。     

基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出了一种基于尺度不变特征的眼底图像自动配准与拼接算法.该算法分别提取同态滤波增强后的待配准眼底图像的尺度不变特征点,并用向量进行描述,确定相邻两图像特征点的匹配关系,在MLESAC算法中使用透视变换模型去除误匹配点对,计算匹配点对之间的变换矩阵,进行图像空间变换,完成配准和拼接.对实际眼底照相机获取的多幅图像配准与拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,配准精度达到像素级,可以实现眼底图像的高精度自动配准与拼接.     

全方位全景图像技术(英文)

论述一种从图像序列中重建出全方位全景图像的技术 ,旨在克服镜头只是纯粹的摇摄时许多成像条件限制。在块匹配算法中 ,如何选取最佳配准基本块对于增强算法的鲁棒性和性能是非常重要的。本文在包含主要视觉特征的高频图像中自动选取最佳配准基本块 ,为了能够减少累积的配准误差 ,采用了基于相位相关的、带旋转校正的全局配准算法 ,从而得到解决了平移和旋转的优化图像块。然后 ,采用了基于 Levenberg-Marquardt非线性递归型最优化算法 ,解决由于镜头的视差和不规则变形带来的局部误差。文中还采用平滑滤波器解决了在两幅图像镶嵌出可能由于累积配准误差而出现明显的条缝     

基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。     

基于SURF和光流场的医学图像配准技术研究

提出了基于SURF算法和光流场模型相结合的多模态医学图像配准算法。由于传统光流场模型具有灰度一致性的约束条件以及多模态医学图像的结构差异较大,导致算法对于多模态医学图像无法取得较好的配准结果。首先引入直方图规定化算法作为医学图像预处理,解决多模态医学图像中灰度差异较大的问题;然后根据多模态医学图像结构差异较大的特点,本文采用分级配准的思路,将SURF算法和传统光流场算法结合起来可以获得较好的配准结果;最后采用CUDA并行加速的方法对本文算法进行GPU加速。研究结果表明:本文算法具有较高的准确性和更好的鲁棒性。     

压敏漆图像数据处理技术

针对压敏漆工程应用的迫切需求,开发了压敏漆图像数据处理软件.采用了两种图像配准方法,并对二者的配准效果进行了对比.介绍了两种图像数据三维还原方法,采用直接线性变换将二维图像坐标与模型空间坐标联系起来,得到了模型表面的真实压力分布数据.引用作者在超声速风洞中完成的三角翼模型压敏漆试验的部分结果,验证了图像数据处理程序的有效性.     

基于对极几何约束的景象匹配研究

提出了一种图像配准方法来解决实时图与基准图空间不对准问题。它是利用随机采样算法估计基本矩阵，恢复实时图与基准图之间对极几何．然后基于对极几何约束．剔除误匹配点．得到精确匹配控制点，计算出全局仿射变换，从而对实时图进行校正。该方法的特点是精确、稳定和全自动。采用真实图像实验结果表明，该方法是行之有效的。     

基于自适应分数阶微分的SIFT图像配准

针对传统SIFT(Scale Invariant Feature Transform)配准算法中存在的特征点正确匹配率低,配准效果较差的问题,提出了一种新的自适应分数阶SIFT算法用于图像配准。首先根据图像的梯度模值和信息熵构建自适应分数阶的数学模型,自动计算每个像素点的最佳分数阶阶次;其次基于最佳分数阶阶次构造自适应分数阶微分掩模,并将其融入到SIFT算法中,提取到更多精确有效的关键点,从而提高了SIFT算法的精度;在SIFT算法的特征点匹配阶段,进行相似性度量时,增加了余弦相似性约束,解决了欧式距离不能够判定特征向量的空间位置关系的问题,进一步提高特征点匹配的准确率;并使用改进的随机样本一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)进一步减少误匹配的特征点对;最后根据匹配的特征点对求解空间变换矩阵,从而实现图像配准。验证结果证明:本文算法的匹配精度较高,配准的质量也得到较明显的提升。     

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题,来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题,在考虑随机量测噪声影响的基础上,提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法,然后针对多条配准航迹,给出了该算法的扩展形式,即ERTKF误差配准算法,并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计,尤其是当系统偏差发生变化时,配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。     

双能图像的亚像素匹配方法

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级。针对X射线双能图像的特点,以双能图像为研究对象,构建了基于标准化互相关算子的相似度函数,纠正双能图像在竖直方向上存在的若干像素的偏差;建立二次插值迭代模型精确计算亚像素配准位置;最后,基于双线性插值算法实现对双能图像的亚像素平移。试验结果表明,这种方法能有效消除双能图像竖直方向上存在的若干像素偏差,精度能达到0.1级别的亚像素配准要求。     

基于色彩恒常性的彩色图像增强改进算法

将色彩恒常性算法应用于彩色图像增强中,在分析McCann Retinex算法的基础上．针对迭代参教的选取问题作出了改进。改进的算法基于一种迭代截止条件,对参数进行自适应选取,避免了人工设定,并同时减少了整个算法的运算量。实验结果表明,改进后的算法对彩色图像的颜色、亮度、对比度处理的结果符合人眼视觉系统的感知特性,应用于彩色人脸检测的预处理后,人脸正确检测率提高了1．5%。     

一种改进的数字图像置乱算法

图像置乱技术以有效地保护数字图像的内容为目的,结合常见的几种置乱方法,提出了一种新的图像置乱算法-GEMMER算法。该算法首先将水印图像进行小波分层,得到一个环形向量,然后经过旋转置乱后,嵌入到宿主图像中。经实验分析证明,该方法有良好的周期性,经旋转置乱后的图像能量分布均匀,使水印信息的保密性有了很大提高。     

基于图像处理技术的自动报靶系统设计和实现

提出了一种通过图像处理技术设计和实现的自动报靶系统。针对靶图像背景颜色对比度大的特点,采用一种基于灰度期望值的图像二值化算法,通过逐步分离的方法,将靶环从背景中分割出来;针对影响靶数精度的主要因素（图像的非线性畸变）,将靶数分解为整数与小数两部分。整数部分根据靶图像的物理意义确定,对靶数精度不会造成任何损失;小数部分根据弹孔最内侧点在两条靶环之间的相对位置确定。试验结果表明,用该系统确定的靶数可以     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。