首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。  相似文献   

2.
刚性或近似刚性图像配准的研究已在神经导航领域获得了实际意义的临床应用。相比之下,非刚性图像配准的研究则比较薄弱,尤其是像超声和MR/CT图像配准等多模态非刚性图像配准。本文总结了各种非刚性图像配准方法,着重于近年来用于超声和MR/CT图像配准的新方法,归纳这些方法的原理、创新性和优缺点,并展望超声和MR/CT图像配准技术的发展。  相似文献   

3.
现了管纱的检测、定位及抓取任务。首先利用深度相机获取RGB D图像,通过训练深度学习网络Yolov4 Tiny,生成预测结果;然后利用预测框信息将原始点云进行裁剪,采用快速点特征直方图与RANSAC算法进行配准;最后利用手眼标定的方法将深度图像坐标信息转换到机械臂坐标系下完成抓取。实验结果表明:系统管纱平均抓取成功率达到65%,在非结构化的环境中具有良好的抓取结果,满足管纱抓取的实际生产需求。  相似文献   

4.
高精度的图像配准是SAR图像融合的前提条件之一.针对相位相关匹配方法用于强相干斑噪声的多波段、多极化SAR图像匹配时存在的缺点,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法.首先,利用图像问的中心频谱值之比实现尺度预估计;然后,在相位相关过程中,针对强噪声图像的互功率谱的逆傅里叶变换图存在多峰的情况,通过脉冲值的局部搜索得到最佳的匹配参数;最后,校正待配准图像,达到精确配准.实验结果表明,文中算法对于多波段、多极化SAR图像具有良好的匹配效果.  相似文献   

5.
针对红外图像拼接存在速度慢、精度低的问题,将常用的几种可见光图像配准算法用于红外图像配准对比实验。选择其中 实时性和准确性较好的SURF算法进行优化改进,采用的方法是图像区域分块、阈值化处理和特征点匹配对两级筛选(筛选条件根据不同对象可实时调整)。在 不牺牲准确性的前提下,改进方法有效地提高了红外图像拼接的实时性。实验证明笔者提出的红外图像拼接改进方法的有效性。  相似文献   

6.
图像配准中角点检测算法的研究与比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
特征点的提取是基于点特征图像配准算法的一个关键步骤,在所有的特征点检测方法的研究中,以角点检测方法的研究最受关注。文章对图像配准中角点检测算法进行了理论研究,并进行了对比实验和分析。  相似文献   

7.
为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用,分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像。本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤,说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试,对该算法进行实验验证,利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取。对实验结果进行分析得出结论,Canny算子检测出的边缘完整、连续且细锐。从实验结果中可以看出,这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用,对于利用计算机进行医学图像处理有着重要的现实意义。  相似文献   

8.
局部特征在航拍图像拼接中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对航拍图像的特点和难点,提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法,以提高拼接的质量和速度。该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准。通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程。采用渐入渐出的图像融合算法,消除拼接痕迹,实现了色彩和亮度的平滑过渡。实验结果表明,该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好,具有较高的实用价值。  相似文献   

9.
利用投影技术,针对功能磁共振时间序列图像,介绍了一种新的自动图像配准方法。该方法将序列图像二值化后沿着水平方向或垂直方向进行投影,根据投影向量元素的位置和大小,快速地计算出图像的旋转、平移运动的变化参数。仿真实验和实际的功能磁共振应用证实了该方法的有效性。  相似文献   

10.
利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。  相似文献   

11.
针对目前工业印刷品表面缺陷检测时误判率高、检测效率较低以及缺陷区域信息有限等问题,笔者提出一种基于改进Perona Malik(P M)非线性扩散模型与图像差分模型配准的印刷品表面缺陷检测方法。该方法首先利用非线性扩散模型,在维持非缺陷区域平滑程度保持不变的情况下,对待测图像进行平滑处理,将原始图像与扩散后图像做差分运算以增强缺陷区域的对比度,从而得到差分图像;然后,将差分图像与标准模板图像进行配准,检测得到缺陷所在的区域的特征值,以便对印刷品印刷质量进行分析;笔者搭建了实验平台,来验证本方法的可行性。实验结果表明:该方法能够快速并且有效地将印刷品表面的缺陷检测出来,准确率高达99.97%。该项研究能够满足印刷品生产质量需求。  相似文献   

12.
不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。  相似文献   

13.
边缘检测是SAR图像解译的基本问题之一。固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于SAR图像,因此研究针对SAR图像的边缘检测方法具有重要的意义。本文对SAR图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了SAR图像边缘检测问题,讨论了现有的SAR图像边缘检测方法,总结了SAR图像边缘检测中存在的两个问题——边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。最后在总结现有研究成果的基础上展望了SAR图像边缘检测的发展方向。  相似文献   

14.
医学图像边缘检测在医学图像处理中起着非常重要的作用,基于克隆技术提出一种医学图像边缘克隆算法,首先分析克隆技术并进行数学建模,在此基础上,分析医学图像边缘克隆原理,提出激活因子猜想,通过激活因子,构造出权重因子函数。然后,利用复制理论,得到克隆函数。结合人类视觉特性,给出边缘克隆的阀值选取方法。最后给出仿真结果,并与Canny算子检测的边缘进行比较,证明算法具有更好的边缘识别性能。  相似文献   

15.
为了能对获取的精细图像进行自动识别,需要对其图像边缘进行检测提取.而边缘检测提取的模糊方法可克服经典方法的不足,比较适合精细图像边缘的检测和提取;特别是改进的模糊算法,检测速度快、精度高.  相似文献   

16.
图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。  相似文献   

17.
基于核聚类的MRI和PET医学图像分割方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高MRI、PET等医学图像分割的精度和速度,提出了基于核聚类的MRI和PET医学图像分割方法,通 过利用Mercer核,将原本简单的样本特征映射到更复杂的高维空间中去,放大了样本特征间的差异,这样能快速 准确地分割样本。实验表明,基于核聚类的分割方法在医学图像处理中具有重要的应用价值。  相似文献   

18.
精确可信三维重建受图像配准与矫正误差严重影响,为此,提出一种勿需矫正的高精度窄基线三维重建算法。先结合相位相关与曲线拟合原理获得高精度亚象元视差:对两幅图像傅里叶变换的归一化交叉能量谱进行傅里叶逆变换得到一峰值明显的矩阵,用高斯函数对峰值附近数据进行曲线拟合计算配准关系;再将视差累加并进行单位化寻找基线在成像面上的投影(主方向);最后把视差在主方向投影,根据像点深度与该投影成正比例,进行场景三维欧氏重建。无矫正误差与高高精度视差计算使重建结果精确可信,对多类场景进行实验,证明该方法有优良的效果。  相似文献   

19.
提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘。仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来。  相似文献   

20.
遥感图像在进行几何精校正时,需采用地面控制点(GCPs),这些控制点一般来源于地形图,因此,校正后遥感图像的坐标和精度主要决定于地形图.本文以遥感图像作为校正空间,对研究区内Quick Bird﹑SPOT-5﹑ETM+和TM多源遥感图像采用分辨率由高至低分级校正.对分辨率最高的Quick Bird图像校正所需的地面控制点坐标采用静态GPS地面实测的方法,使校正后的图像具有较高精度.研究结果表明:用高精度的图像作为校正空间具有较好的校正效果,研究所涉及的4个时相﹑5种分辨率和4个遥感平台的多源遥感图像,分级校正后的精度均较高.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号