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圖像識(shí)別匹配技術(shù)原理要點(diǎn)-在線瀏覽

2024-09-15 04:29本頁(yè)面
  

【正文】 配準(zhǔn)廣泛用于多模態(tài)圖像分析,是醫(yī)學(xué)圖像處理的一個(gè)重要分支,也是遙感圖像處理,目標(biāo)識(shí)別,圖像重建,機(jī)器人視覺等領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)之一,也是圖像融合中要預(yù)處理的問題,待融合圖像之間往往存在偏移、旋轉(zhuǎn)、比例等空間變換關(guān)系,圖像配準(zhǔn)就是將這些圖像變換到同一坐標(biāo)系下,以供融合使用。 圖像配準(zhǔn)的步驟圖像配準(zhǔn)的基本過程可以分為三個(gè)步驟:第一步是為每一個(gè)圖像信息模式各定義一個(gè)坐標(biāo)系,然后再定義這些參考特征之間的失調(diào)或相似函數(shù);第二步是分割出圖像的參考特征,再定義這些參數(shù)特征之間的失調(diào)或相似函數(shù);第三步是應(yīng)用優(yōu)化算法,使第二步中失調(diào)(相似)函數(shù)達(dá)到全局最?。ㄗ畲螅┲担_(dá)到兩幅圖像的配準(zhǔn)。 圖像配準(zhǔn)的相關(guān)概念 配準(zhǔn)基準(zhǔn)通常,圖像配準(zhǔn)中根據(jù)配準(zhǔn)基準(zhǔn)的特性,可分為基于外部基準(zhǔn)的配準(zhǔn)和基于內(nèi)部基準(zhǔn)的配準(zhǔn)[5],外部基準(zhǔn)是指強(qiáng)加于待配準(zhǔn)對(duì)象的各種人造標(biāo)記,這些標(biāo)記必須在各種配準(zhǔn)模式中都清晰可見且可準(zhǔn)確檢測(cè)到。 映射變換與配準(zhǔn)區(qū)域設(shè)和表示兩幅待匹配的圖像,和分別表示兩幅圖像的密度函數(shù),其中和分別表示在圖像和中的像素坐標(biāo)。這種映射變換有剛體變換、仿射變換、投影變換以及曲線變換等。局部變換一般很少直接使用,因?yàn)樗鼤?huì)破壞圖像的局部連續(xù)性,且變換的雙映射性會(huì)影響圖像的再采樣。 配準(zhǔn)的交互性與優(yōu)化根據(jù)人的參與程序配準(zhǔn)又可分為全自動(dòng)式,交互式和半自動(dòng)式三種。配準(zhǔn)變換的參數(shù)可以是直接計(jì)算出的,也可以是搜索計(jì)算出的。搜索計(jì)算的最優(yōu)化方法大多都可以用待優(yōu)化的變換參數(shù)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)函數(shù)來表達(dá)配準(zhǔn)實(shí)例,此函數(shù)力圖使圖像在某一變換時(shí)兩幅圖像可達(dá)到最大相似。我們可以通過使用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的、合適的最優(yōu)化方法使相似函數(shù)達(dá)到最優(yōu)。多分辨率(如金字塔)和多尺度方法可以加速最優(yōu)化的收斂速度。 圖像成像模式與配準(zhǔn)方法的分類有單模式和多模式等,單模(monomodality)圖像配準(zhǔn)是指待配準(zhǔn)的兩幅圖像是同一種成像設(shè)備獲取的?;诨叶刃畔⒌膱D像配準(zhǔn)方法一般不需要對(duì)圖像進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)先處理,而是利用圖像本身具有灰度的一些統(tǒng)計(jì)信息來度量圖像的相似程度。經(jīng)過幾十年的發(fā)展,人們提出了許多基于灰度信息的圖像配準(zhǔn)方法,大致可以分為三類:互相關(guān)法(也稱模板匹配法)、最大互信息法和基于小波變換的圖像配準(zhǔn)法。在互相關(guān)法中互相關(guān)值的大小反映了配準(zhǔn)的效果。該方法通過優(yōu)化兩幅圖像間的相似性測(cè)度來估計(jì)空間變換參數(shù)(剛體的平移和旋轉(zhuǎn)參數(shù)),采用的相似性測(cè)度可以是多種多樣的,例如相關(guān)系數(shù),差值的平方和及相關(guān)函數(shù)等。由于要對(duì)每種變換參數(shù)可能的取值都要計(jì)算一次相似性測(cè)度,互相關(guān)法的計(jì)算量比較龐大,因此近年來發(fā)展了快速搜索算法,例如,用相位相關(guān)傅立葉法估算平移和旋轉(zhuǎn)參數(shù);用遺傳算法和模擬退火技術(shù)減少搜索時(shí)間和克服局部極值問題。對(duì)于條件不好或曲線不完全閉合的圖像配準(zhǔn),Kaneko等提出了一種選擇性相關(guān)系數(shù)法(selective correlation coefficient,即),實(shí)際上是的擴(kuò)展,在每次為其計(jì)算時(shí)間僅僅依靠?jī)煞鶊D像灰度的比較過程,故其代價(jià)非常小甚至可以忽略不計(jì)。最大互信息法幾乎可以用在任何不同模式圖像的配準(zhǔn),特別是當(dāng)其中一個(gè)圖像的數(shù)據(jù)部分缺損時(shí)也能得到很好的配準(zhǔn)效果。因此最大化的互信息量可以作為圖像配準(zhǔn)準(zhǔn)則。該方法采用整幅圖像的所有像素共同組成特征空間,再根據(jù)特征空間確定一種空間變換,使一幅圖像經(jīng)過該變換后和另一幅圖像的互信息最大,最終實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。熵表達(dá)的是一個(gè)系數(shù)的復(fù)雜性和不確定性。設(shè)它們的邊緣概率分布分別為、聯(lián)合概率分布,則它們的互信息為:, ()當(dāng)兩幅圖像的空間位置達(dá)到一致時(shí),其中一幅圖像表達(dá)另一幅圖像的信息,即其互信息應(yīng)為最大。設(shè)在平面內(nèi)的二維圖像,基于二維離散小波變換的圖像分解是將該原始圖像在某一尺度上分別在方向上進(jìn)行小波分解,每次分解后的低頻部分用表示,高頻部分用表示。低頻子圖像給出了原圖像的概貌,高頻子圖像給出了原圖像的細(xì)貌。基于小波變換的圖像配準(zhǔn)方法有多分辨率分析的優(yōu)勢(shì),能夠提高配準(zhǔn)的速度。主要特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但應(yīng)用范圍較窄,不能直接用于校正圖像的非線性形變,在最優(yōu)變換的搜索過程中往往需要巨大的運(yùn)算量。 互相關(guān)法是最基本的基于灰度統(tǒng)計(jì)的圖像配準(zhǔn)[9]方法,通常被用于進(jìn)行模板匹配和模式識(shí)別。序貫相似度檢測(cè)匹配法(Sequential Similarity Detection Algorithms,)是由Barnea等人提出來的。該方法先選擇一個(gè)簡(jiǎn)單的固定門限,若在某點(diǎn)上計(jì)算兩幅圖像殘差和的過程中,殘差和大于該固定門限,就認(rèn)為當(dāng)前點(diǎn)不是匹配點(diǎn),從而終止當(dāng)前的殘差和的計(jì)算,轉(zhuǎn)向別的點(diǎn)去計(jì)算殘差和,最后認(rèn)為殘差和增長(zhǎng)最慢的點(diǎn)就是匹配點(diǎn)。所以對(duì)于大部分非匹配點(diǎn)來說,只需計(jì)算模板中的前幾個(gè)像素點(diǎn),而只有匹配點(diǎn)附近的點(diǎn)才需要計(jì)算整個(gè)模板。 交互信息法最初是Viola等人于1995年把交互信息引入到圖像配準(zhǔn)的領(lǐng)域的,它是基于信息理論的交互信息相似性準(zhǔn)則。交互信息用來比較兩幅圖像的統(tǒng)計(jì)依賴性。交互信息是兩個(gè)隨機(jī)變量和之間統(tǒng)計(jì)相關(guān)性的量度,或是一個(gè)變量包含另一個(gè)變量的信息量的量度。比如將交互信息和梯度結(jié)合起來改善其極值性能的算法、多分辨率圖像金字塔法等等。 本文接下來將要陳述灰度相關(guān)的幾種配準(zhǔn)方法,大致可分為:線匹配法、比值匹配法和塊匹配法。比值匹配法是從一幅圖像的重疊區(qū)域中部分相鄰的兩列上取出部分像素,然后以它們的比值作為模板,在另一幅圖像中搜索最佳匹配,這種算法計(jì)算量較小,但精度低;塊匹配法是以一幅圖像重疊區(qū)域中的一塊作為模板,在另一幅圖像中搜索與此模板最相似的匹配塊,這種算法精度較高,但計(jì)算量過大。第3章 線匹配法 線匹配法基本介紹及原理針對(duì)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變換等整體匹配,提出了一種圖像線性變換的匹配算法[11]。為減少計(jì)算量與提高收斂速度提出了三種改進(jìn)策略:增加權(quán)函數(shù)、圖像網(wǎng)格點(diǎn)采樣和增加加速運(yùn)動(dòng)量。 線性變換圖像匹配模型令待匹配的兩幅二維圖像為和,兩幅圖像中任意一對(duì)匹配點(diǎn)的坐標(biāo)滿足線性變換關(guān)系。上式中上標(biāo)表示轉(zhuǎn)置運(yùn)算。 線匹配法具體的算法實(shí)現(xiàn)如果給定條件,兩幅圖像內(nèi)容整體間存在某種線性變換,則通過求解變換系數(shù)能實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)?;谶@一思想,為解決圖像整體匹配問題,本
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