基于特征的图像配准算法研究
Matlab中的图像配准算法解析
Matlab中的图像配准算法解析图像配准是计算机视觉和图像处理领域中一项重要的任务，它可以将多幅图像进行对齐，使它们在几何和视觉上更加一致。
在Matlab中，有多种图像配准算法可以使用，包括基于特征匹配的方法、基于区域的方法以及基于相位相关的方法。
本文将对这些算法进行解析，并探讨它们的原理和应用。
一、基于特征匹配的图像配准算法1.1 SIFT算法尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种常用的特征提取算法，它通过检测图像中的稳定特征点，并计算这些特征点的描述子来实现图像匹配。
在Matlab中，可以使用vl_feat工具包实现SIFT算法。
1.2 SURF算法加速稳健特征（Speeded-Up Robust Features，SURF）是一种基于尺度空间的特征提取算法，它可以在不同尺度下检测图像中的稳定特征点，并计算这些特征点的描述子。
在Matlab中，可以使用图像拼接工具箱中的SURF函数实现SURF算法。
二、基于区域的图像配准算法2.1 形态学图像配准形态学图像配准是一种基于区域的图像配准算法，它通过对图像进行分割和形态学变换，在不同尺度下提取图像的结构信息，并将其对齐。
在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的形态学变换函数实现形态学图像配准。
2.2 相关性图像配准相关性图像配准是一种基于相似度测量的图像配准算法，它通过计算图像之间的相似性来实现图像对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数实现相关性图像配准。
三、基于相位相关的图像配准算法相位相关图像配准是一种基于相位信息的图像配准算法，它通过计算图像频率域中的相位相关性来实现图像对齐。
在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的相位相关函数实现相位相关图像配准。
四、图像配准算法的应用图像配准在很多领域都有广泛的应用，例如医学影像配准、遥感图像配准和计算机视觉中的对象追踪等。
基于特征点的凝胶图像配准方法研究
（ １ ） 输入 原 图像 和 待配准 图像 ， 同时定 义一个 统 一的坐标
确定两幅图像 的空间坐标变换公式； 取， 并能够在一定程度 上利用代 表图像相似的特征作为配准依 系， （ ２ ） 分 别对两幅 图像 进行低通滤波， 确定初始搜索点和初始 据， 大 大压缩 了所需处理 的信息量 ， 使得 配准方 法 的计算量减 小、 速度较快 ， 因此得到了广泛应用。 本文 对基于互信息配准算法和 基于ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算 子配准算法 的搜索方向； （ ３ ） 通过 对待配准 的图像进行空 间变 换来计 算待配准 图像
角点特征 提取 的算 ； Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角点检 测是最经典 的角点检 测， 具 有旋转和仿射不变性 。 其处理过程表示如下 ：
（ ２ ）
Ｉ （ Ａ ， ） ＝ ∑Ｐ Ｂ （ 口 ， ｂ ） ｌ ｏ ｇ ［ ｐ 口 （ 口 ， ｂ ） ／ （ ｐ （ 口 ） （ ６ ） ） ］ ｆ １
性较 强。 但是 由于互信息的计 算量较大 ， 所以配准 过程 耗时较
示两个数据集 之间 的统计关 系 。 两幅灰度 图像 Ａ 、 Ｂ 的互信 息 长 。
２ ． ２基于Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子的图像配准方法
Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子是Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 和ｓ ｔ ｅ ｐ ｈ ｅ ｎ ｓ 提 出的一种基于信号 的
ｆ ＝ａ ｒ ｇ ｍ ａ ｘ Ｉ （ Ａ ， 厂 （ ） ）
ｆ 表示 图像的空间变换 。
（ ６ ）
互信息反应了两幅 配准 图像的相关性 ， 基于互信息的图像
使得两幅图像 经过这个空间 算法的复杂度也较高 。 两者组合型配准 方法是综合利用灰度 配准就是寻找一个空间变换关系 ， 它们的互信息达到最大， 基本过程如下： 和特 征点信息 ， 实现 蛋 白质点的配准 。 在实 际的图像 配准 过 变换后，
生物医学工程中的多模态图像配准算法研究
生物医学工程中的多模态图像配准算法研究1. 引言随着生物医学图像数据的迅猛增长，多模态图像配准成为了生物医学工程领域中一个重要的研究方向。
多模态图像配准是指将来自不同模态的图像进行空间上的对准，以便进行进一步的分析和挖掘。
本文将对生物医学工程中的多模态图像配准算法进行深入研究。
2. 多模态图像配准的意义多模态图像配准在生物医学工程领域中具有重要的意义。
首先，不同模态的图像可以提供互补的信息，通过对不同模态的图像进行配准，可以将这些信息融合起来，使得图像的信息更加完整和准确。
其次，多模态图像配准可以有效地进行病灶检测和分类。
通过将来自不同模态的图像进行配准，可以更好地辅助医生进行病灶的定位和诊断。
最后，多模态图像配准可以在手术导航中发挥关键作用。
通过将来自不同模态的图像进行配准，可以更准确地指导手术，提高手术的安全性和成功率。
3. 多模态图像配准的挑战多模态图像配准面临着一些挑战。
首先，不同模态的图像在像素分辨率、图像强度和对比度等方面具有较大的差异。
这些差异给图像配准带来了一定的困难。
其次，多模态图像往往存在变形和缺失等现象，这也增加了图像配准的难度。
此外，多模态图像配准需要在保持图像的准确性的同时尽量减小配准过程中引入的变形和伪影。
4. 多模态图像配准算法4.1 基于特征的配准算法基于特征的配准算法是多模态图像配准中常用的一种方法。
该算法通过提取图像的特征点，并将这些特征点进行匹配，从而实现图像的配准。
常用的特征包括角点、边缘和纹理等。
该算法具有计算效率高、鲁棒性强的优点，但在特征提取和匹配过程中对图像质量和噪声具有一定的依赖性。
4.2 基于互信息的配准算法基于互信息的配准算法是一种广泛应用的多模态图像配准方法。
该算法通过计算不同图像之间的互信息来度量它们的相似性，并利用优化方法将图像进行配准。
该算法具有较好的鲁棒性和准确性，但计算复杂度相对较高。
4.3 基于形变场的配准算法基于形变场的配准算法是一种通过构建形变场来实现图像配准的方法。
医学图像配准与分割算法的研究与改进
医学图像配准与分割算法的研究与改进一、引言医学图像在临床医学中起着至关重要的作用，它们被广泛应用于疾病诊断、治疗规划和研究等方面。
然而，由于医学图像的复杂性和多样性，我们面临着许多挑战，其中最重要的是图像配准和图像分割。
本文将对医学图像配准和分割算法进行研究和改进，以提高准确性和可靠性。
二、医学图像配准算法医学图像配准是将不同位置或不同时间获取的医学图像对齐的过程。
常见的医学图像配准算法包括基于特征的配准算法和基于区域的配准算法。
基于特征的配准算法通过提取图像中的特征点或特征描述子，并计算它们之间的匹配关系来实现图像配准。
而基于区域的配准算法则通过计算图像中相似区域的相似性来实现图像配准。
为了改进医学图像配准算法的准确性和稳定性，我们可以采用深度学习方法，例如使用卷积神经网络来学习特征提取和匹配的过程。
三、医学图像分割算法医学图像分割是将医学图像中具有相同属性或特征的区域分割出来的过程。
医学图像分割的准确性对于疾病预测、定量分析和手术规划等应用非常重要。
目前常见的医学图像分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于机器学习的方法等。
然而，传统的医学图像分割算法在处理复杂情况下仍然存在一定的局限性。
因此，改进医学图像分割算法成为当前研究的热点。
可以采用深度学习方法，如使用卷积神经网络来实现医学图像分割。
此外，引入先进的图像处理和机器学习方法也可以提高医学图像分割算法的准确性和可靠性。
四、医学图像配准与分割算法的融合医学图像配准和分割是紧密相关的任务，它们之间相互依赖。
医学图像配准的准确性对于医学图像分割的结果具有决定性的影响。
因此，将医学图像配准和分割算法进行融合是非常重要的。
可以通过使用配准结果来引导分割算法，提高分割的准确性。
同时，可以使用分割结果来优化配准算法，提高配准的稳定性。
深度学习方法在医学图像配准与分割的融合中起着重要作用，可以使用深度学习模型来联合优化配准和分割的过程。
五、改进医学图像配准与分割算法的挑战与展望然而，改进医学图像配准与分割算法仍然面临着一些挑战。
基于SIFT算法在图像配准上的应用研究和实现
组网 结构 简单 ，系 统稳 定性 高， 网络适 应 能力强，在系统功能 、需求发生 重大变 好石 可 以灵 活应对 ，且该承载技术具备 良好 的扩展 能力 。在 建设初期可 以为设备 留足端 口，基于 多点对 点的接入方式确保 了监控系统具有 良好 的扩 容 性 。
３．３ Ｐ０Ｎ传输 大大节约了建设 成本
描 述 子 具 有 非 常 强 的 稳 健 性 ｓＩＦＴ特 征对 应尺 度 、旋 转 和亮度 都 具 有 不 变性 ， 因此 它 可 以 用 于 可 靠 匹配 。图像 配 准 时对 图像 进 行 变换 ，使得 变换后 的 图像 能 够 在 常见 的 坐标 系中对 齐。 配准 可 以是严 格 配准 ，也可 以是 非严格 配准 ，为 了能够 进行 图像 对 比 和 更精 细的 图像 分析 ， 图像 配准是 一 步 非常 重要 的操 作 。本文 针对
近 些年 来 ，随着 科技 的不 断 飞速 发展 ，
准方法三大类方法 。在基 于特 征的图像配准方 法 中 ，１９９９年 由 Ｌｏｗｅ提 出 并 在 ２００４年 改 进
图像拼接技术 成为计算机图像处理、计算机视 完 善 的 ＳＩＦＴ算法对 图像旋转 、 比例缩 放、光 觉等领域 的研 究热点。图像拼接在虚拟现实 、 照变化表现 出较 强的鲁棒 性，并能提 取出较多 遥感技术和军 事领域 都有很多的应用。获取到 的特征点 。
＜＜上 接 １０１页
效和无 丢帧传 输，为监控 中心数据 的完整 获取 用 于安防行业监控视频及 图形信息的传输 ，不 范 围内减 少改 造难 度， 降低工 程 造价 。基于
刨造 了 良好 的条件 。
仅 能够 加快 数据的传输速度， 同时也能够满足 ＰＯＮ 网 的传 输技 术方 案适用 新建 全新视 频 网
基于特征相关的图像配准与拼接算法研究
８ ８・
科
韩 禹 王 港
（ 河北工业大学 控 制科 学与工程学院 ， 天津 ３ ０ ０ １ ３ ０ ） 摘 要： 图像 拼接技 术现在应 用的范围已经愈加广泛 ， 无论在计 算机视 觉 ， 三维重建 ， 医学图像 处理 ， 全景建设等领域都得 到了广泛 应用。 作为图像 处理领域的一门科学 ， 已经受到越 来越 多的重视。 本文对图像拼接的基本原理进行说 明介绍 ， 同时介绍一些基本的拼接 算 法， 主要是基于特征点的研究。并且对 图像拼接 未来的发展进行一个展望。 关键词 ： 图像 拼 接 ； 图像 配 准 ； 图像 融 合 １图像预处理
法 — — 几 何 校正 。 出现畸变后 ， 我们需要校正 。几何校正的一般思路是 以一 幅没
有失真的图像为准， 对 它的各个像素点进行分析 ， 建立一个模型。 然 后对失真图像的像素点 的数据信息和标 准的图像进行 比较 ， 找出两 者之间的关系 ， 然后进行校 正。我们最终 目的是为了找到校正后图 像 中每个像素的亮度值 。 具体操作为 ： ①对图像像素进行坐标变换 ， 找到一种数学关系 ， 建立图像像素点坐标和参考图对应点坐标 间的 图 １得到的角点提取 图像 关系， 根据这 一数 学关系校正所选 的图像各个控制点 的坐标 ， 即在 提取角点之后 ， 下一步是将这些角点进行 匹配 ， 找到相似的点。 图像 的行上逐点计算 出校正后每个控 制点 所对应的原始 图像 的位 我们使用 Ｎ Ｃ Ｃ最大相关法 的算法来完成 。 置。 ② 计算灰度 内插用 ｘ ， ｙ ） 表示几何基 准图像的坐标 系 ， 用ｇ （ ｘ ’ ， ３ 图像 融 合 在完成预处理和配准的准备工作之后 ， 将要融合图像 。通 过前 Ｙ ’ ） 表示校正后 的图像坐标系 ， 设两个 图像坐标系之间关系如下 ： ｙ ｈ ２ （ ｘ ， ｙ ） 面对 图像的预处理 以及配准 ， 两张 图片重合的部分可 以匹配的特征 以及相关的信息都 已获取 ，下面就是要将两 张图的重合部分融合 ， ｈ ｉ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ∑ ∑ａ ｉ ｊ ｘ ｉ ｙ ￣ 变为一张图片。这张新的图片将集 合两张 图共有 的场景 ， 并且具有 较 高的清晰度。 为此 ， 我们需要合适正确的算 法。 下面介绍两种常用 的图像融合方法 。 ｈ （ ｘ ＇ ｙ ） ＝ ∑ ∑ｂ ｉ ｊ ｘ ｌ ｙ ￣ ３ ． １加权平 均法 。加权平均法 是对重合 区域 的像 素值进行 加 如果假设基 准图像为 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ， 失真图像为 ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） 对 于同一控 权， 之后进行叠加平均 。这种方法 和平均值法比较接近。 制点它的灰度不变 ， 则有如下关系 ｆ （ ｘ ， ｙ ） ＝ ｇ （ ｘ ’ ， Ｙ ’ ） Ⅲ 。 ３ ． ２欧 氏距离法 。由于一幅图像 中的每个 像素的权重不 同， 它 ２ 图像 配 准 与到图像边沿 的距离成正 比 ， 离重叠 区域越近 ， 像素点 的光 强贡献 经过预处理之后 ， 图像可以开始进行 配准 。每 张图片都有其与 应该越大。 因此 ， 欧 氏距离法就是要计算 出距离 ， 来辨别出不同的像 众不 同的特征 ， 正确选取特征是完成好此项工作的前提 。选择特征 素点 ， 将不 同的权重分配给各个像素。融 合算 法中计算距离映射 ｄ 要遵循明显 ， 易于操作 的特征 。因此 ， 我们要选择 的特征就是角点 ， （ Ｘ ， Ｙ ） ， 利用块距离和欧式距 离 ， 计算 到最近 的透 明点或边 的距离 。 角点是指图像 中明显不 同的两种图案交界处 的点 ， 角点 的周 围有 明 融合变形 图像 的公式为 ： 显变化和差异的特征 。 角点是指沿 图像边缘曲线上 的曲率局部极大 值点 ， 或 者在一定条件下可 以放宽为 曲率大于一定 阈值 的点 。也就 ｃ ｃ ｘ ， ｙ ） ＿ 是说 ，角点是指图像上在二维空 间内灰度 和边 缘方向变化剧烈 的 ４ 图像 拼 接 缝 的 消 除 点， 和周围的邻点有着明显差异 。如 图 １ ， 水杯 ， 水笔 ， 键盘 ， 桌 面之 但 由于各种原 因及客观条件 的限制 ， 在某些情 况下 ， 当拍摄 照 间的交界处都是角点。本文所说 的角点主要指 Ｈａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角点 ， 下面对 明的环境条件 不好 的下 ， 两 幅图像 的一些属性会发生改变 ， 如果不 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子 的原 理做 一个简单 的介绍 ， Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角 点检 测算法 只涉 及 做理会而强行 拼接的话 ， 会使拼 接位置上产生明显的拼接缝 ， 甚 至 到图像 的一阶导数 ， 首先定义矩 阵 Ｍ： 出现模糊失真的情况 。 这样的话我们很难说拼接获得了成功 。因此
基于区域特征的图像配准方法研究
其特 点是 不需对 图像 进行 预处 理 ，但 计算机 量较 大 ； 后者 需要 图像特 征 点的提取 ，计算量 较少 ，但 容易产
生误 匹配 。本 文将 二者有 效地 结合起 来 ，通过 提取 图
像 的特 征 点和分 析特 征点邻 域 图像 信 息 ，并采用 区域 结构相 似度 双 向最 大 的原则 提取 出特征 点对 ，再利用 三 角形 相似 的原理 去 除伪匹 配点 ，这 样大 大减少 匹配 点对 的数 目，从而提 高 图像 配准 的速 度 、精度 ，能够 满 足较 大旋 转角度 、缩 放系 数 图像 的配准 。
ＣＨＥＮ ｕ－ｈｅ Ｍ ｓｎｇ
（ ｐ ｒ ｅ ｔｆ ｈｓ ｓＱｕｎｈ ｕＮ ｒ ａ ｎｖｒｉ， ｕ ｎｈ ｕ３ ２ ０ ， ｈｎ ） Ｄｅａｔ ｎ Ｐ ｙ ｉ ， ａｚ ｏ ｏｍ ｌ ｉ ｓｔ Ｑ ａｚ ｏ ６ ０ ０ Ｃ ｉ ｍ ｏ ｃ Ｕ ｅ ｙ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａ ｕ ｃ ，ａ ｃ ｒ ｔ ｎ ｕ ｏ ｔ ｄ ｉ ｇ ｅ ｉ ｒ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ａ ｐ ｉｄ ｔ ａｇ ｏ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｅ ｉ ｓｒ ｃ ： ｑ ｉｋ ｃ ｕ ａ ｅ ａ ｄ ａ ｔ ｍａ ｅ ｍａ ｅ ｒ ｇ ｓ ａ ｉ ｔ ｏ ｐ ｌ ｏ ｌｒ ｅ ｒ ｔ ｔ ｎ ｌ ｓ ｔ ｏ ｅ ｏ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ｉ ｂ ａｎ ｄ ｆ ａ ｕ ｅｐ ｉ ｔ ｓ ｇｔ ｅｏ ｅ ｌｐ ｆｅ ｇ ｅ ｔ ｒ ｓａ ｄ ｃ ｍｅ ｆ ａｕｒ ｓ ｗｈ ｃ ａ ｖｏ ｄ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｔ ｔ ｉ ｅ ｅ ｔ ｒ ｏ ｎ ｓ ｉ ｖ ｒａ ｓ ｅｆ ａ ｅ ｎ ｏ ｒ ｅ ｔ ｅ ， ｉｈ ｃ ｎ ａ ｉ ｏ ｕ ｎ ｈ ｏ ｄ ｕ
医学图像配准算法研究及其应用实现
医学图像配准算法研究及其应用实现在医学领域中，绘制出高精度的图像是进行诊断和治疗的重要环节。
但是由于人体结构的多样性和形态的变化，对于同一个人体结构在不同时间、不同条件下采集的多幅图像之间，存在着位置、朝向、形态等差异，这给医学图像处理带来了巨大困难。
因此，医学图像配准成为了医学图像处理中的重要环节。
医学图像配准是将不同来源、不同时间、不同方向的医学图像据理复原，使之在空间上完全重合，以进行比较和分析。
本文主要介绍医学图像配准算法研究及其应用实现。
一、医学图像配准算法介绍医学图像配准算法在医学图像处理中扮演着重要的角色，通常采用以下两种配准算法：1. 基于特征点的匹配配准算法基于特征点的匹配配准算法是一种基于特征点的配准算法。
其原理是在不同的图像中提取相应的特征点，然后将这些特征点进行匹配，从而获得两幅图像之间的对应关系，最终完成医学图像的配准。
2. 基于形变的医学图像配准算法基于形变的医学图像配准算法是一种基于形变的配准算法。
通过对两幅图像进行形状分析，寻找两幅医学图像之间的形变关系，并通过几何变换或非线性变换来实现医学图像的配准。
二、医学图像配准应用实现医学图像配准广泛应用于医学图像处理中，下面主要介绍医学图像配准在分割、仿真、诊断和手术治疗中的应用实现。
1. 分割医学图像配准可用于实现多模态图像的分割。
例如，在MRI分割中，针对脑部的各个部位进行分割、统计和分析，配准精度是关键因素之一。
2. 仿真医学图像配准可以让病人拥有更真实的体验。
在医学仿真中，医学图像配准可以将多个医学图像进行配准，并实现三维仿真，帮助医生更好地理解疾病病程和手术方案。
3. 诊断医学图像配准可以使医生更加准确地进行疾病诊断，提供更好的医疗服务。
在深度学习的应用中，医学图像配准可以将多个不同角度和不同类别的医学图像进行配准，从而提高深度学习模型的精度和鲁棒性。
4. 手术治疗医学图像配准可用于手术治疗中的手术规划、导航和操作过程中的监测。
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法一、引言介绍多视角深度图配准算法的意义及研究现状，阐述SIFT图像特征匹配在图像配准中的重要性。
二、SIFT图像特征提取介绍SIFT算法的基本原理及其实现方式，包括尺度空间构建、关键点检测、局部特征描述等。
三、基于SIFT的多视角深度图配准介绍基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法，包括图像对齐、深度图对齐、三维点云生成等步骤。
四、实验与结果分析通过实验证明算法的有效性和准确性，采用定量和定性分析的方式比较不同方法的优劣，并讨论其应用场景。
五、结论与展望总结全文工作，归纳出本文的贡献和不足，并展望未来相关研究方向及改进措施。
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，多视角深度图配准成为了一个研究热点。
多视角深度图配准是指将来自不同视角的深度图或结构光扫描等信息融合在一起，生成三维模型或场景，以便进行三维重建、机器人导航、虚拟现实等应用。
在多视角深度图配准算法中，图像配准是其中一个非常重要的环节之一。
快速准确地对于多视角的深度图进行配准就可以产生高质量的三维场景。
目前，对于多视角深度图中的配准问题，已有许多相关研究和算法。
这些算法一般采用从应用程序中收集多个图像来进行拍摄的传统摄影的方法。
然而，在图像进行配准时存在许多困难，例如光照条件的变化、图像中存在重复的物体、不同视角的误差不同等。
因此，开发一种快速准确的图像配准算法仍然是一个具有挑战性的问题。
SIFT算法是一种基于图像特征的配准方法，常常被用来进行特征提取和匹配。
它通过对图像进行尺度空间分析，检测出关键点并生成其局部特征描述符，用于图像匹配和目标识别。
由于其对于尺度和旋转不变性以及对于干扰性和噪声的抵抗能力，SIFT算法被广泛应用于图像配准的领域。
其中，SIFT算法通过关键点的检测和局部描述符的生成，将图像从二维坐标空间转化到高维向量空间中，利用向量空间的距离度量法来计算两幅图像之间的相似度，从而获得图像的配准结果。
图像处理中的图像配准算法研究
图像处理中的图像配准算法研究引言：在当今数字图像处理领域，图像配准是一个重要的研究领域。
图像配准是指将一组图像或多个图像从不同的角度，不同的尺度或不同的时间点获取的图像进行对齐，以便于进行图像融合、特征提取、目标识别等后续处理。
目前，针对图像配准问题的算法有很多，包括基于特征的配准算法、基于区域的配准算法等。
本文将重点介绍几种常见的图像配准算法及其应用。
一、特征点匹配算法特征点匹配是图像配准中的一项关键任务。
特征点是图像中具有显著性特征的点，如角点、边缘点等。
特征点匹配算法通过比较不同图像中的特征点坐标，并寻找匹配点对，从而实现图像的对齐。
1.1 SIFT算法尺度不变特征转换（SIFT）是一种经典的特征点提取算法，它通过检测图像的极值点来生成特征点，并提取这些点的局部特征描述子。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性，对图像的噪声和变形具有较好的鲁棒性。
在图像配准中，可以通过对两幅图像提取SIFT特征点，并使用特征点匹配算法寻找匹配点对，进而实现图像的配准。
1.2 SURF算法加速稳健特征（SURF）是一种在SIFT算法基础上发展起来的特征点提取算法，它采用积分图像技术加速特征点检测和特征描述子计算过程。
SURF算法相比于SIFT算法具有更快的计算速度和更好的旋转不变性。
在图像配准中，SURF算法也被广泛应用于特征点匹配过程。
二、基于区域的配准算法除了特征点匹配算法外，基于区域的配准算法也是一种常用的图像配准方法。
该方法通过选择图像中的区域并对其进行拟合，实现图像的对齐。
2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种用于图像增强和对比度增强的方法，它通过对图像中像素值的分布进行调整，使得图像的灰度级均匀分布。
在图像配准中，可以通过对需要配准的图像进行直方图均衡化处理，从而实现图像的对齐。
2.2 模板匹配模板匹配是一种基于区域的图像配准方法，它通过选择一个参考图像和一个待配准图像，并在待配准图像中搜索与参考图像最相似的区域。
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基于特征的图像配准方法是目前比较流行的图像配准方法。它包括特征提取和特征匹配两个主要内容。本文以人脸图像作为配准研究对象。文章首先介绍了图像配准的相关基础知识,其后介绍了小波变换的基础知识并对小波的多分辨率分析的特性进行了分析,在此基础上提出了基于小波多分辨率特性的在尺度上进行特征提取的算法。该特征提取算法利用了小波的多分辨率特性,在不同的分辨率下利用小波变换提取边缘特征点,然后根据分辨率不同逐步实现由粗到精的匹配过程。在图像匹配相似度测试算法上,本文首先分析了各种不同的相似度测试算法,重点对归一化相似度测试进行了分析并对其在经过较大角度旋转情况下的匹配失误进行了分析,然后提出了一种改进的相似度测试算法。该匹配算法原理是基于对搜索窗口进行旋转然后进行相似度测试。在进行了基于特征的配准知识介绍之后,文章对图像配准后重建中使用的图像插值算法进行了介绍和分析。最后本文以一个计算机实现的实验模型对该算法的配准效果和算法性能进行了全面的测试并对测试结果进行了分析。总结展望部分对全文内容进行了总结并对本配准算法在人脸三位重建方向的应用价值进行了分析展望。
”这一课题。本文对医学图像配准的关键技术与核心算法进行了深入广泛的研究,并且在图像配准算法的评价方面做了许多研究工作。本文的主要工作如下:
(1)提出了基于局部特征和互信息相结合的方法。通过图像自身的局部特征直接计算出“粗”配准矩阵,然后以互信息作为尺度将粗配准的结果进行最优化,得到“精”配准结果。特征的引入有效的减少了全局匹配中互信息的计算量,提高了图像配准的时间效率和配准精度,减少了互信息自身存在的误配。
(3)提出一种基于边缘拟合的图像配准方法。以边缘为基本特征,通过可变精度拟合算法将边缘拟合成方便表达的直线特征。根据边缘直线与图像配准的关系,对其进行筛选和可信度赋值,并利用加权投票算法实现图像配准,保证配准的稳定性和实时性。
(4)根据图像配准特点,将Hausdorff距离转换成归一化的相似度值。改进边缘曲率计算,更稳定地提取边缘角点。并利用“Local jet”、边缘及距离约束,提高计算效率。利用改进Hausdorff距离和形态学实现快速稳定的图像配准。将上述方法应用于AGVS系统路标识别、SAR图像和航拍图像配准中,结果表明该方法有效可行。
(2)本文提出了可以从图像配准结果和配准算法性能两方面进行评价,并在此基础上,提出了一种基于距离误差的配准结果客观的评价算法,并给出了五种形式的距离误差。
最后,本文实现了一个全自动的图像配准系统,包括配准评价算法。
7.会议论文铙俊基于金字塔配准和特征提取插值的超分辨率重建2008
为了实现多帧超分辨率重建,必须从图像序列中提取子像素信息并进行配准,本文采用金字塔法进行图像配准.对于图像插值,本文采用了特征提取.在特征提取之前,引入了置信度和适用度的概念用于对原始图像序列的各种特征进行加权处理.实验表明,将金字塔配准和特征提取的图像插值结合起来,能得到很好的超分辨率重建效果.
,在人类接受到的信息中图像等视觉信息所占比重达到75%,图像中蕴涵着丰富的信息,如何获取这些信息并采用有效的手段进行综合利用是图像模式识别领域中的重要课题。
本文利用多源信息融合思想,全文围绕如何融合多图像信息以实现图像边缘特征稳定提取,及利用边缘及其二次特征进行图像配准为主线展开研究。其中图像边缘检测与图像配准是文中两个联系紧密的主要部分。图像边缘是一种重要的视觉信息,边缘检测是计算机视觉后续工作的基础和前提。图像配准属于图像模式识别研究领域,主要用于多图像融合,在遥感和军事领域有着重大的现实意义。
4.学位论文李少波基于特征的图像配准技术研究2007
图像配准是将两张或多张在不同时间,从不同角度,来自不同传感器以及在不同条件下拍摄到的图像进行匹配的过程。图像配准的目的就是寻找两幅图像之间的变换关系,它在计算机视觉,图像导航,三维重建和医学图像处理等方面具有广泛的应用前景。人脸的三维重建是近年来计算机图形图像学研究的一个热门方向。图像配准是进行人脸三维重建的前提基础和核心技术。
3.学位论文王巍眼底图像配准与特征提取2006
本文的工作是“眼底图像处理系统”的重要组成部分。眼底循环障碍疾病以及全身性疾病导致的眼底改变均可以不同程度地显征于视网膜和脉络膜。因此,眼底检查不仅对眼科疾病,而且对其他系统及全身性疾病的诊断也有着重要的意义。“眼底图像处理系统’’可以为眼科医生提供全面准确的眼底信息,并能够辅助医生诊断和定位病灶。全文的工作主要集中在三个方面:
体相关脏器和组织的不同信息。如CT具有较高的空间分辨率,有利于定位病灶,MRI对软组织成像清晰,有利于确定病灶范围。而PET和SPECT虽然空间分辨率较差,但却提供了脏器的功能和代谢信息。所以临床医生迫切希望对不同图像所提供的信息进行适当的整合,使之可以更有效的服务与临床诊断。然而不同模态的医学图像成像原理不同,分辨率不同,成像参数等不同,因此在信息融合前必须先对图像的位置进行校正。由此产生“医学图像配准
图像校正:根据眼球的解剖学和生理学特征建立了适于医学可视化的眼底数学模型,并且分析了眼底成像技术某些先验知识,提出了一种新的系统校正法消除眼底图像的几何畸变,从而得到了几何矫正后的图像。同时,针对配准后的图像存在灰度差异这一现象,利用灰度调整法和灰度渐变法进行了灰度矫正,消除了配准后的眼底图像灰度不均匀的现象。其中,灰度调整法主要用于消除周围减光、光斑等等由成像造成的灰度畸变,用于单幅图像的调整。而灰度渐变法主要用于消除图像拼接时,由于接缝处两幅图像灰度差造成的灰度畸变,用于图像配准拼接后。
2.期刊论文史励新.李昌华.SHI Lixin.LI Changhua基于边界特征增强的模糊图像配准-现代电子技术
2006,29(21)
二维特征点的检测和提取是进行图像配准的关键技术.由于不同传感器的成像机理不同,检测和提取的方法也有所不同.针对模糊图像的弱点,分析了通过增强象素模糊属性对比度来提取边界特征的基本原理,实现了两幅图像的配准.计算机模拟实验结果也表明了在实现模糊图像配准的过程中,采用增强象素模糊属性对比度的方法可有效解决图像的边界特征提取问题而且具有较高的配准精度.
本文对边缘检测、边缘二次特征提取及图像配准做了一定研究,以提高视觉检测、目标识别及图像合成的稳定性和实时性为研究目标。并将研究应用于AGVS系统、SAR图像处理及数字字符识别等领域。本文的主要工作和创新点如下:
(1)提出一种改进鲁棒Fisher降维方法,通过引入权值函数和调整因子降低“外点”对降维方向计算的干扰,对多维特征向量进行降维,克服了应用贝叶斯理论进行统计推理时,特征维数与小训练样本、特征相关性及计算效率的矛盾。根据边缘的本质特点,构造多级尺度上的绝对梯队和相对梯度作为多维图像信息,降维后利用贝叶斯理论加以融合完成边缘检测。并将该算法运用于复杂场景边缘检测及AGVS系统导引线检测中。
本文的工作还包括对信息可视化技术及其应用的研究。信息可视化技术在现实世界中的许多领域有着广泛的应用,例如Web浏览,商业金融和环境监测。本文中,从信息可视化的角度出发,对当前的图可视化技术进行调研。在总结前人方法的基础上,根据实际应用的特点,提出一个综合的气象数据可视化系统。气象数据是一种多元数据其中包括风速和风向。本研究不但把一些现有的有可视化技术,如平行坐标和极系统集成到该系统中,还提出若干新的方法,其中包括把circularpixelbarchart嵌入到极系统,在平行坐标中加入改进的S形轴以及加权完全图等。气象专家已开始使用该系统对香港空气污染的问题进行分析,并对该系统的表现给予了充分肯定。
作者:陈贤巧
学位授予单位:中国科学技术大学
1.学位论文张浩多信息融合图像边缘特征提取及图像配准研究与应用2008
多源信息融合技术是协同利用多源信息以获得对同一事物或目标更客观、更本质认识的信息综合处理技术,最早出现于20世纪70年代。从诞生起
,多源信息融合技术就吸引了人们越来越多的关注,对整个信息科学产生了极大的影响,图像融合是多源信息融合技术主要应用领域之一。研究表明
(5)图像匹配是图像配准的一种特殊形式,针对钢坯标号和AGVS系统工位号识别,分别提出两种数字字符识别方法。针对钢坯标号,利用隶属度概念改进传统模板匹配方法,对字符和模板进行隶属度分配,提高识别稳定性。对于AGVS系统工位号,则提出一次倾斜校正和二次自校正,使失真字符接近正常字符,并利用两级模板匹配方法对字符进行快速稳定识别。
中国科学技术大学
硕士学位论文
基于特征的图像配准算法研究
姓名:陈贤巧
申请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:吴秀清
20090501
基于特征的图像配准算法研究
8.学位论文徐安邦图像配准与可视化中的算法研究2008
图像处理是可以看作信号处理的一种,其中的输入是单幅图像或一组图像。图像处理的输出,可以图像或与其相关的参数。图像处理是无处不在
,其应用包括从电视到体层摄影术,从摄影到印刷,从机器人研究到遥感领域。图像配准是图像处理的基础,大多数图像处理技术都把把其作为预处理的一部分。特征提取作为图像配准的主要问题已经在模式识别领域中被广泛的研究和很多方法已提出。在本论文中,提出了一种新的特征提取方法,完备两维主成份分析,并把其应用于图像配准和识别。完备两维主成份分析是基于二维图像矩阵的方法。在这个方法中,两个图像协方差矩阵由原图像矩阵所构建,其特征向量被用于图像的特征提取。相比原来的两维主成份分析,完备两维主成份分析不仅获得较高的人脸识别率,而且识别所需的时间也大大地降低。在图像配准时,使用完备两维主成份分析进行图像的特征提取,提取出来的特征作为输入向量输入到前馈神经网络中。前馈网的输出是配准参数。利用正规化的方法来提高前馈网的泛化能力。另外,把该方法在刚性图像配准的基础上扩展到非刚性图像配准。实验结果表明,完备两维主成份分析是一种有效的特征提取技术,它有效地提高人脸识别率和图像配准精度。