[发明专利]一种融合显性度量和隐性度量的多模图像配准方法在审
| 申请号： | 201410613265.9 | 申请日： | 2014-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN104331891A | 公开（公告）日： | 2015-02-04 |
| 发明（设计）人： | 谷雨;徐英;彭冬亮;苟书鑫 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 杜军 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 为解决基于特征映射的图像配准算法初始误差过大容易引起失配的问题，本发明提出了一种融合显性度量和隐性度量的分层图像配准方法。该方法首先采用互信息作为显性度量，利用粒子群算法获得初始的图像变换参数，对待配准图像进行变换后采用基于特征映射的配准算法进一步优化获取更精确的图像配准参数。为加快图像配准速度并提高配准精度，采用了图像金字塔结构进行分层优化求解。本发明提出的方法适用于多模图像配准，能够提高图像配准的成功率，减小了图像配准误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 显性 度量 隐性 图像 方法 | ||
【主权项】：
一种融合显性度量和隐性度量的多模图像配准方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤(1).对原始图像进行一层高斯金字塔分解，获得低分辨率图像；所述的原始图像包括参考图像、待配准图像；步骤(2).在低分辨率图像中，首先采用基于显性度量的方法获得配准参数初始值p0，优化算法选用粒子群优化PSO算法；然后以p0作为初始值，采用基于隐性度量的方法获得配准参数值p1，优化算法选用融合粒子群优化PSO算法和方向加速Powell算法的优化策略；步骤(3).对原始图像进行配准，首先利用步骤(2)中获得的配准参数值p1对待配准图像进行变换，然后再采用步骤(2)中的方法基于参考图像和经过变换后的待配准图像计算得到更精准的配准参数值p2；步骤(4).根据p1和p2计算最终的配准参数值p3，并对待配准图像进行仿射变换，采用双线性插值法得到最终的配准图像。
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