同步辐射双能CT图像的高精度配准研究

对双能计算机断层扫描(CT)图像进行三维图像配准是准确获取样品内部元素分布信息的前提。针对同步辐射双能CT成像存在的图像空间失准问题,提出了一种以互信息作为衡量双能CT图像相似度的图像配准方法。采用部分体积(PV)插值算法计算互信息,采用遗传算法进行较优参数的搜索,并以该参数作为Powell算法搜索的起始点,结合基于Hanning窗的部分体积插值(HPV)算法搜索得到最佳配准参数。数值模拟验证了HPV算法的优越性,同时配准精度达到亚像素级。实验结果表明,该方法能够有效配准双能CT图像并获得三维元素分布信息。     

一种结合梯度方向互信息和多分辨混合优化的多模图像配准方法

针对基于传统互信息图像配准容易产生局部极大值,同时结合梯度信息的互信息改进方法不能很好地应用于梯度幅值差异较大的多模图像配准,提出了一种新的结合梯度方向的互信息测度函数.在参量优化过程中,将具有全局优化的遗传算法和Powell局部优化算法动态结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供有效的初始点以抑制局部极值,同时借鉴小波变换中多分辨率的思想,在低分辨率图像中粗略配准后,上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果,增加算法鲁棒性并减少优化时间.多幅红外与可见光图像配准实验结果证明,提出的算法具有配准精度高和鲁棒性强等特点.     

基于混合Powell法的太赫兹/可见光双波段图像配准

提出一种改进Powell法结合遗传算法的混合算法,配准人体安检仪的太赫兹与可见光双波段图像。针对被动式太赫兹图像特征点难以提取的问题,以互信息为相似性测度,通过遗传算法寻优获取7个仿射变换参数的近似解并将其设置为改进Powell算法的初始点,然后利用改进Powell法的局部搜索能力,得到7个变换参数的精确解。利用单一遗传算法、单一Powell算法和本文混合算法分别对两组太赫兹和可见光图像进行配准。以均方根误差为评价标准对配准结果进行评价。实验结果证明,相比于单一遗传算法和Powell算法,该方法达到了更高的配准精度。能进一步用于太赫兹与可见光双波段图像融合,以提高对衣物内藏匿物品的识别精度,增强太赫兹人体安检仪的实用性。     

基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

基于小波变换和混合遗传算法的医学图像配准

为了解决灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题,使参数随图像的NMI计算和多分辨率级数进行自适应调整,采用基于小波变换多分辨率策略,形成多尺度匹配模型,并将粒子群算法(PSO)作为添加算子,提出了以图像归一化互信息(NMI)作为相似性测度的混合遗传算法,对CT与MRI图像进行了配准。实验结果表明,该方法能够解决遗传算法早熟收敛问题,有效地克服信息函数的局部极值,实现图像的自动配准,具有匹配精确、鲁棒性好及效率高等优点。     

基于最大互信息的医学图像配准

研究了互信息配准原理及其计算方法,然后用互信息作为图像配准的判据对实际医学图像进行了配准实验,取得了满意的结果。     

新的Cauchy-Schwarz距离函数与多模态医学图像配准

信息论测度,特别是Shannon互信息是多模态图像配准的一种重要方法,但除了互信息之外,仍然存在其它的函数来实现这一任务。对互信息、Kullback-Leibler距离和Shannon不等式之间相互关系作了分析,根据这些关系和不等式理论,提出了新的Cauchy-Schwarz距离,并将这一距离测度用于多模态医学图像的配准处理。从计算速度、噪声容忍性、测度函数图形的特点和图像窗口大小影响等几个方面,通过MR和PET医学图像的实验分析,对新的Cauchy-Schwarz距离测度和典型的Shannon信息论测度进行了分析比较。实验结果表明,新的Cauchy-Schwarz距离测度函数同样可以用于多模态图像配准,而且有着更强的噪声容忍性和更为节省的计算量。     

基于文化狼群算法的电力设备红外和可见光图像配准

可见光和红外图像是电力巡检机器人检测电力设备健康状态的重要方式,图像配准可以结合两类图像的优势,为后续状态监测提供更好的依据。针对红外图像模糊导致的配准精度下降问题,提出了一种基于显著性梯度的归一化互信息算法。首先,在红外图像视觉显著性检测的基础上,强化了显著性区域的边缘梯度信息;然后,将显著性梯度信息和归一化互信息相结合作为配准的测度函数;其次,为了提高图像配准算法的收敛性,提出了一种文化狼群算法。该算法将文化算法的分层进化特点引入狼群算法,建立信念空间和群体空间。在迭代过程中,通过信念空间的知识指导群体空间的进化。最后,选取变电站巡检图像、标准配准测试图像集和标准测试函数进行对比实验,结果表明,该算法在配准率和配准速度方面的性能较好。     

基于AM测度及混合优化算法的图像配准方法

介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘;然后以AM测度作为配准准则,在优化AM峰值和配准参数的时候,先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,再使用Powell法进行局部搜索;最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值,从而实现图像配准。实验结果表明,此优化方法不仅提高了计算速度,而且提高了配准精度,配准结果达到了亚像素级水平。     

一种稳健的特征点配准算法

为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation,NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。     

基于似然函数最速下降的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参量作为优化变量,利用最速下降方法进行最优变换参量求解,从而实现边缘点集配准.同时,将多分辨...     

基于似然函数最速下降的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参量作为优化变量,利用最速下降方法进行最优变换参量求解,从而实现边缘点集配准.同时,将多分辨率金字塔引入迭代配准框架下,实现了高分辨率图像配准的加速.实验结果表明:该算法精度高,运算速度快,可以很好地完成可见光与红外图像的自动配准.     

基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。     

非刚体配准在肝癌手术中的应用

提出了一种在由MR图像引导的肝癌手术中对癌症肿块定位的方法。该方法采用非刚体配准技术,将手术前获得的含有清晰肝癌肿块的CT图像与手术中实时获得的MR图像配准,从而确定MR图像中的癌症肿块的位置。该方法分为三个步骤:将CT和MR图像中的肝脏部位分割出来;对分割后的图像采用仿射变换进行粗配准;采用自由形变模型对图像进行精确配准。配准后肝脏表面的距离误差在1.5mm之内;通过视觉检查,其结果令人十分满意。     

基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准

为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性.     

一种从粗到精的红外和可见光卫星图像配准方法

气象卫星所携带的多种传感器可以获得可见光、红外、多光谱等多模态的卫星图像,目前处理这些多模态图像的一个重要手段是数据融合分析方法,而获取不同模态图像空间对应关系的图像配准是数据融合分析的前提和基础。针对多模态气象卫星图像的配准问题,重点研究红外图像和可见光图像的配准问题,并根据红外图像和可见光图像的特点,提出了一种由粗到精的两阶段配准方法。在粗配准阶段,将Fourier-Mellin变换应用于红外和可见光图像的边缘图像上,并通过变换图像在频域的关系实现了图像配准仿射变换参数的快速计算;在精配准阶段,基于图像的Harris算子检测红外图像和可见光图像的特征点,并通过特征点局部区域的互相关函数实现特征点的匹配,最终通过匹配特征点求得精确配准的变换参数。文章提出的由粗到精的图像配准方法,有效结合了Fourier-Mellin变换对边缘图像配准的高效性和Harris算子图像配准的准确性,是红外和可见光图像配准的一种新方法。利用FY-2D气象卫星获取的红外和可见光图像进行了配准实验,实验结果表明所提出的方法具有良好的鲁棒性和较高的配准精度。     

利用统计特性进行医学图像配准效果定量评价

研究图像配准算法的客观效果评价。提出利用图像的统计特性,即均方根误差和交叉熵作为医学图像配准效果的定量评价指标,并以基于轮廓提取的图像配准算法和基于最大互信息的图像配准算法为例,就同一目标的两幅不同图像进行配准融合,对某一算法的配准效果、两种算法间的配准效果比较进行了初步的分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性法是一种客观和实用的对图像配准效果进行分析及评价的方法。     

一种基于边缘特征的亚像素投影配准算法

为了提高红外图像配准准确度,充分利用图像的边缘信息,结合线性插值,对原有的投影算法引入新的图像相似性评价函数——均方误差函数(Mean Sequare Erron,MSE),提出了基于边缘特征的亚像素投影配准算法.提取图像边缘特征明显的部分做配准能提高匹配概率,引入积分投影能有效降低算法的计算复杂度.算法中还运用了线性插值,使配准准确度达到亚像素级水平.     

基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准

提出了一种结合全局配准和局部配准技术的眼底图像二级配准算法,该算法采用4个相连的分叉点组成的局部血管结构来代替单独的分叉点作为配准特征,通过减少配对点集,提高了配准效率.同时针对非线性形变造成的局部配准偏移较大的问题,在全局配准基础上进一步采用局部配准技术,提升了配准的准确度.实验结果表明,该算法以很高的配准效率和准确度有效实现了眼底图像的配准.     

一种空域和频域相结合的运动图像亚像素配准技术

针对视频图像运动检测问题,提出了一种结合空域灰度投影和频域相位相关的亚像素图像配准方法。首先,采用灰度投影算法在空域对运动图像进行粗配准,即在图像行和列方向上计算图像灰度投影特征数据,根据灰度相关函数最小化准则,估计像素级运动量;然后,在经过粗配准的两幅图像中心选取尺寸相同的区域,进行快速傅里叶变换,在频域采用扩展的相位相关算法对图像进行精确配准。该方法利用图像的功率谱信息,减少对图像内容的依赖,运用基于最小二乘的曲面拟合法,实现亚像素图像配准参数估计,具有从粗到精的特点,有效提高了图像检测精度。文中最后对样本图像进行了图像配准对比实验,结果表明,该方法可以检测0.01 pixel的运动量,最大配准误差为0.004 8 pixel。