基于归一化互信息与模糊自适应PSO的图像自动配准方法

提出了一种基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算(particle swam optimization,PSO)作为搜索策略的图像自动配准方法.由于互信息方法不能解决图像缩放的问题,该方法在计算图像互信息之前,先对图像进行尺寸相同化操作;同时针对互信息方法中目标函数易陷入局部极值及搜索速度慢的问题,该方法采用归一化互信息作为相似性准则,并提出以模糊自适应PSO算法作为优化策略来提高配准速度和精度的方法.实验表明,采用归一化互信息作为配准测度,可提高配准的鲁棒性,而且,引入了模糊推理机之后,配准效率得到大幅提高,用该方法对具有仿射变换的图像进行配准能得到快速、精确的配准结果,证明了该算法的可行性和有效性.     

滑轨CT在宫颈癌图像引导放射治疗中的应用

目的 比较宫颈癌图像引导放射治疗(IGRT)中滑轨CT(CT on rail)与电子射野影像(EPID)测量的摆位误差,评价CT on rail在宫颈癌IGRT中的应用价值.方法 选取进行宫颈癌IGRT的病人15例,每周扫描一次EPID正侧位片和CT on rail图像,将EPID拍摄的正侧位片与数字重建影像系统(DRR)进行配准,CT on rail图像进行灰度配准和骨性配准,得出三组X(左右)、Y(头脚)、Z(腹背)方向上的线性摆位误差,最终对三组数据进行统计学分析.结果 CT on rail灰度配准组所测摆位误差均明显小于EPID组 (P<0.05);骨性配准组Y、Z轴的摆位误差明显小于EPID组(P<0.05),灰度配准组在X、Y轴的摆位误差较骨性配准组缩小,尤其在Y轴上(P<0.05).结论 在宫颈癌IGRT中,CT on rail较EPID 能更好地测量摆位误差,使放疗靶区更精准;在采用CT on rail引导宫颈癌IGRT时,灰度配准优于骨性配准.     

一种亚像元遥感图像的小波复原方法

为了复原在轨卫星拍摄的退化遥感图像,以达到精确的对地观测的目的,利用交错半个像素的"亚像元"图像进行交错采样,重建成分辨率更高的的网格,然后对新建出的空格点进行小波插值估计.对插值后图像的高频进行中值滤波,融合两幅错半个像元的图像信息,最后复原成一幅地貌信息更丰富、分辨率更高的遥感图像.试验的仿真图像证明了这种小波复原方法的有效性.     

基于Gabor小波和监督等距映射的人脸识别

提出了一种基于Gabor小波变换和监督等距映射(supervised isometric feature mapping,S-ISOMAP)的人脸识别方法.针对流形学习算法不能消除图像特征向量中高阶相关信息的缺点,引入Gabor对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征(Gabor magnitude feature,GMF),然后使用具有提取鉴别子流形的S-ISOMAP算法对GMF特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类.该方法综合运用了Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、S-ISOMAP的非线性维数约简能力,使得该方法对光照和表情变化等具有良好的鲁棒性.在YaleB和PIE人脸库上的实验表明了该方法的有效性.     

应用千伏级锥形束CT研究鼻咽癌调强放疗中不同配准区域的摆位误差

目的 通过比较不同配准区域的摆位误差,探讨这3个配准区域在鼻咽癌放疗摆位验证中的应用价值.方法 对鼻咽癌调强放疗(IMRT)患者220例首次治疗扫描的锥形束CT (CBCT)图像做离线配准,分别设置靶区配准区、头部配准区、颈部配准区3个配准区域行自动骨配准,获得3组左右、头脚、前后方向的线性误差和绕此3个方向形成的旋转误差,分别以X、Y、Z、θx、θv、θz表示.对3组数据行随机区组方差分析,并以靶区配准区为参照组行Dunnett-t检验.结果 靶区配准区在X、Y、Z、θx、θY、θz 6个方向上的摆位误差分别为(0.93±0.72) mm、(1.23-0.92) mm、(1.24±0.94) mm、(1.17±0.82)°、(1.57±1.17)°、(0.98±0.75)°;头部配准区为(1.07±0.96) mm、(1.25±0.93) mm、(1.51±1.18)mm、(1.21±0.92)°、(1.72±1.34)°、(1.09±0.85)°;颈部配准区为(1.60±1.56) mm、(1.71±2.09)mm、(2.01±1.60)mm、(1.23±1.15)°、(1.32±1.15)°、(0.97±0.92)°.3组在上述方向上的比较P=0.000、0.000、0.000、0.708、0.000、0.094.头部配准区在Z方向上的摆位误差大于靶区配准区(P=0.048);颈部配准区在X、Y、Z方向上的摆位误差大于靶区配准区(P=0.000、0.001、0.000).结论 鼻咽癌调强放疗进行图像引导时,以整个靶区为配准区域得出的摆位误差并不能完全反映出头部和颈部区域各自的摆位误差情况.     

基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法

为了有效克服小波变换难以准确捕获图像特征、而Contourlet变换存在冗余等不足,本文提出了一种基于视觉特性的Contourlet域图像压缩编码算法.该算法首先对原始图像进行小波分解,并对中高频小波子带进一步实施自适应方向分解;然后根据人眼视觉特性(HVS),对变换系数进行加权处理;再结合小波分解与方向分解特点,构造扩展的空间方向树结构;最后采用SPIHT编码思想完成图像的压缩.实验结果表明,本文提出的Contourlet域图像编码方法是一种高效的图像压缩算法,不仅其压缩效果明显优于SPIHT、WBCT等图像压缩方案(特别是低比特率下),而且具有比较强的通用性与适应性(SPIHT与WBCT对于Barbara之类纹理图像压缩效果较差,然而本文算法的压缩效果却较理想).     

基于混沌特性的小波数字水印技术及实现

本文讨论了利用混沌序列对图像信号加密和解密的方法,提出了基于混沌特性的小波数字水印技术,具体包括水印嵌入算法与实现步骤、水印提取原理与过程、算法参数分析等;设计了基于混沌特性的小波数字水印仿真系统并进行了相关实验.结果表明,本文提出的数字水印技术具有良好的隐藏性、稳定性和鲁棒性.水印检测时不需要原始载体和原始水印图像,是一种比较理想的变换域盲水印算法.     

基于Q位移二分树复数小波变换算法的图像特征提取

为了提高图像特征的识别率,研究并设计了基于Q位移二分树复数小波变换算法的图像特征识别系统.论述了Q位移二分树复数小波变换算法的基本原理及滤波器的工作原理.在设计中保留了复数小波的优点,满足完全重构条件,同时具有良好的对称性.实验样本采用农作物黄瓜霜霉病叶部病斑图像,在Visual C 软件平台上对样本进行了训练和学习的仿真实验,仿真结果验证了系统的有效性.     

基于动态自适应蚁群算法的MRI图像分割

MRI图像分割在医学图像分析中具有极其重要的理论和应用价值.蚁群算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法.对目标边界模糊、目标灰度不均匀及目标不连续等情况的图像(如医学图像)分割,蚁群算法是一个比较好的选择.本文针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的特性,提出了一种动态自适应蚁群算法,通过自适应的初始聚类中心调整策略和动态更新局部信息素浓度,使其收敛性和稳定性有一定的提高.实验证明改进的蚁群算法能够有效地分割MRI图像.     

非刚性医学图像配准算法的设计与实现

非刚性图像匹配问题已成为医学图像分析中一个非常具有挑战性的问题。基于薄板样条插值方法,引入实匹配矩阵,并给出相应配准变换算法,该算法将薄板样条参数表示成仿射分量和非仿射分量,并分别进行求解。与其它非刚性匹配算法相比,该算法不仅保证了对应特征点的双向对应,也实现了自动特征点选择,实验结果令人满意。