基于梯度相位互信息的多模态图像配准研究

123456aa · 发表于 2022-4-30 21:53:00

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雅宝题库解析：
图像配准技术是指对同一场景的不同时间、不同视场、不同成像模式的两幅图像或多幅图像进行空间几何变换，以使代表相同结构的像素或者体素在几何上能够匹配对应起来。图像配准是图像融合的前提。该技术是一项极其重要的技术。基于互信息的配准方法是基于灰度的配准方法中具有代表性的方法之一，它具有人工干预小、精度高和可靠性高等优点，但是由于忽略了像素的空间信息、没有考虑不同像素的不同效用，如边缘处的像素比平坦区域内的像素更有效、容易陷入噪声或者插值误差引起的局部极值、作为一种统计测度需要图像的重叠区域较大、计算量大且耗时等缺点，它的配准效果受到了限制。为了克服互信息的以上缺点，在分析总结现有基于经典互信息及其改进的配准方法的基础上，本文主要做了如下两个方面的工作： (1) 提出了互信息与相位一致性相结合的配准方法，并应用于多模医学图像的配准中。介绍了相位一致性作为一种新的图像特征对图像进行边缘检测的原理。实现了改进定量定性互信息与相位一致性结合的多模医学图像配准算法，和区域互信息与相位一致性的时刻分析结合的多模医学图像配准算法。通过实验验证了算法的有效性，并从理论上分析了改进算法的优缺点。(2) 将经典互信息与相位一致性相结合应用于红外与可见光图像配准中。首先分析了红外图像和可见光图像的特点，然后对红外与可见光图像进行预处理，最后将经典互信息与相位一致性相结合的方法应用于红外与可见光图像配准中，取得了初步的实验结果。

基于梯度相位互信息的多模态图像配准研究

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