[发明专利]基于稀疏有向图的图像集配准方法

权利要求书

1.一种基于稀疏有向图的图像集配准方法，包括以下步骤：

S1：输入一组包含n个图像的图像集{I_i|i＝1，L，n}；

S2：利用基于图像集全局信息和图像分布流形的稀疏流形编码方法，计算图像集的图像相似度；

对图像集中每幅图像计算稀疏表示结果，且用于表示该图像的所有近邻图像都与该图像处于同一流形；计算图像集中每幅图像稀疏表示的公式为：

其中||·||₁表示L1范数，该项是为了得到稀疏解；参数λ＞0，作用是平衡稀疏解和表示误差；稀疏系数中，s_ij≠0，表示图像I_j与图像I_i处于同一流形；参数Qi是一个正定对角矩阵，其元素取值为是{I_j-I_i}_j≠i的归一化向量；约束条件1^TS_i＝1表示稀疏系数向量S_i中各元素之和等于1；稀疏系数向量S_i是稀疏流形编码方法的计算结果；

S3：根据相似度计算结果建立以图像为节点、以图像相似度的倒数为权重的有向图；

S4：基于有向图确定两两节点间最短路径以及根节点图像，并进一步确定非根节点图像到根节点图像的最短路径即配准路径；

S5：根据确定的配准路径，将所有非根节点图像及其依据配准路径配准得到的结果图像依次配准到其直接父节点图像，直至配准到根节点图像，融合所得形变场并作用于非根节点图像，完成非根节点图像到根节点图像的配准。

2.根据权利要求1所述的基于稀疏有向图的图像集配准方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤包括：

对于中不为零的元素对应的图像使用有向边连接，若元素s_ij≠0，则建立一条从图像I_i指向图像I_j的有向边，且边上的权重值为s_ij的倒数，即1/s_ij。

3.根据权利要求1所述的基于稀疏有向图的图像集配准方法，其特征在于，在步骤S4中，根据步骤S3所建立有向图中有向边的权重值，使用Dijkstra算法计算各节点间的最短路径，并根据如下公式计算根节点：

公式中d(I_j，I_i)表示图像I_j到I_i的最短路径，n表示图像个数，确定根节点后，非根节点到根节点的最短路径即是其配准到根节点图像的配准路径。