發(fā)布時(shí)間：2017-09-20 19:31

  本文關(guān)鍵詞：基于分?jǐn)?shù)階梯度驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)Demons算法研究

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【摘要】：圖像非剛性配準(zhǔn)在計(jì)算機(jī)視覺和醫(yī)學(xué)圖像有著重要的作用.Demons算法被證明是解決非剛性配準(zhǔn)的有效方法,然而存在的Demons非剛性配準(zhǔn)算法對(duì)灰度均勻和弱紋理區(qū)域的圖像配準(zhǔn)精度低,優(yōu)化易陷入局部極小導(dǎo)致配準(zhǔn)速度緩慢.針對(duì)該問題,將R-L(Riemann-Liouville)分?jǐn)?shù)階微分引入到主動(dòng)Demons算法中,提出了基于R-L分?jǐn)?shù)階梯度驅(qū)動(dòng)的主動(dòng)Demons算法.本文將R-L分?jǐn)?shù)階梯度代替?zhèn)鹘y(tǒng)的梯度算子,不但可以增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息,而且可以增強(qiáng)灰度均勻和弱紋理區(qū)域的梯度信息,從而提高了圖像配準(zhǔn)精度和速度.另外,通過實(shí)驗(yàn)給出了配準(zhǔn)精度與R-L分?jǐn)?shù)階模板參數(shù)之間的關(guān)系,從而為模板最佳參數(shù)的選取提供了依據(jù).盡管不同類型的圖像其最佳參數(shù)是不同的,但是其最佳配準(zhǔn)階次一般在0~1之間.理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果均表明,該算法可以用于灰度均勻和弱紋理區(qū)域的圖像配準(zhǔn),且配準(zhǔn)精度和速度都有明顯的提高,本文方法是Demons算法應(yīng)用的一個(gè)重要延伸.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院;加州大學(xué)默塞德分校;西華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： Riemann-Liouville 分?jǐn)?shù)階梯度 主動(dòng)Demons算法 非剛性配準(zhǔn)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61462065) 江西省自然科學(xué)基金(No.2015BAB207036)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言近年來,國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階微積分理論在信號(hào)分析與處理領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景.分?jǐn)?shù)階微積分理論在圖像底層處理是在最近幾年才引起學(xué)者關(guān)注的,并應(yīng)用到圖像增強(qiáng),邊緣檢測(cè),圖像去噪和圖像分割.如文獻(xiàn)[1]提出對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行分?jǐn)?shù)階處理,既能提升信號(hào)的高頻部分,

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：890006