基于多特征融合的图像匹配模式
融合多特征的图像检索算法
融合多特征的图像检索算法图像检索算法是一种应用于计算机视觉领域的技术，它通过对图像特征进行提取和匹配，能够实现从海量图像中快速检索到指定图像的目的。
然而，由于图像特征的多样性和复杂性，单一特征方法往往存在诸多限制，难以满足实际应用需求。
为此，融合多个特征的图像检索算法应运而生。
融合多特征的图像检索算法通过将多种特征信息结合起来，形成更全面、更多样化的图像描述符，从而增强了检索算法的鲁棒性和准确度。
常见的图像特征包括颜色、形状、纹理等，融合多特征的图像检索算法可以采用以下几种方法：一、特征加权融合特征加权融合是将每个特征的重要性进行统计分析，对每个特征赋以不同的权重，进而对多个特征向量进行线性组合，形成一个加权的综合特征向量。
获得加权特征向量后，可以将其输入到分类器中进行训练，并进行图像检索。
二、特征串联融合特征串联融合是将每个特征的向量按特定顺序进行串联，形成一个综合的特征向量。
具体地说，可以将不同特征的向量连接或封装在一起，形成一个“超级向量”，作为最终的特征表示，供分类器使用。
三、特征层级融合特征层级融合是将各个特征分别提取出来，进行多层次、多尺度的融合处理。
它主要思想是利用特征的不同抽象层次，将相对低层的特征信息与相对高层的特征信息相结合，形成更加具有鲁棒性的特征。
典型的特征层级融合算法包括卷积神经网络（CNN）和金字塔方法等。
在实际应用中，融合多特征的图像检索算法具有广泛的应用场景。
例如，在人脸识别、车辆识别、风格识别等方面，该算法都具有重要的研究和应用价值。
随着深度学习技术的发展和计算机硬件的提升，多特征融合图像检索算法将有更加广泛的应用前景和研究发展空间。
基于特征匹配的非刚性图像配准方法
实验结果与分析
结果
实验结果表明，基于特征匹配的非刚性图像配准方法 在模拟数据集和实际医学影像数据集上均取得了较好 的配准效果。在模拟数据集上，该方法取得了平均误 差小于1.5像素的配准结果；在多模态图像配准任务上 ，该方法取得了平均误差小于3像素的配准结果。在 医学影像数据集上，该方法取得了平均误差小于3像 素的配准结果，且在关键结构区域保持了较好的一致 性。
感谢您的观看
THANKS
弹性映射模型
该模型假设两幅图像之间的对应关系可以由一个弹性映射 函数来表示。这个函数通过对图像的每个像素点应用一种 可变形变换来得到新的图像。
参数化对应模型
该模型通过参数化对应关系来建立源图像和目标图像之间 的映射。常用的参数化方法包括多项式拟合、样条插值等 。
非刚性配准算法
01
基于特征点的配准算法
基于CNN的图像配准方法通常采用多尺度特征提取和注意力机制，以增强配准效果 。
循环神经网络（RNN）在图像配准中的应用
循环神经网络（RNN）是一种 适用于序列数据处理的任务， 包括时间序列和图像序列。
在图像配准中，RNN可以用于 处理具有时间顺序的图像序列 ，如视频中的连续帧。
RNN具有记忆能力，可以捕捉 图像序列中的长期依赖关系， 从而更准确地配准图像。
分析
基于特征匹配的非刚性图像配准方法能够有效地处理 非刚性图像配准问题，适应于不同类型和质量的图像 。该方法通过提取图像的特征点并利用特征点之间的 匹配关系来估计图像的变换参数，能够实现精确、稳 健和可靠的配准效果。同时，该方法还具有较好的鲁 棒性和可扩展性，能够广泛应用于不同领域的图像配 准任务中。
过优化这个模型来得到最佳的配准变换。常用的模型包括刚性模型、仿
图像检索系统中的多模态特征匹配算法
图像检索系统中的多模态特征匹配算法随着图像技术的快速发展，图像检索系统的需求也越来越广泛。
图像检索系统是利用计算机技术对大规模的图像数据库进行搜索和定位的重要工具。
然而，在现实的应用场景中，单一的视觉特征往往难以满足复杂的检索需求。
所以，多模态特征匹配算法应运而生，它结合了多种模态的特征，提高了检索的效果和准确性。
多模态特征匹配算法是通过将不同模态的特征进行合并和匹配来实现对图像数据库的搜索。
多模态通常指的是图像和文本、音频或其他形式的附加信息。
在多模态特征匹配中，我们需要解决以下几个关键问题：首先，如何提取图像和文本的特征？对于图像，常用的特征提取方法有色彩直方图、纹理特征、形状特征等。
对于文本，可以使用TF-IDF、word2vec等方法进行特征提取。
提取的特征应具有区分度和稳定性，能够准确地描述图像和文本的内容。
其次，如何进行特征匹配？特征匹配是指在多个模态的特征空间中寻找相似度高的图像和文本。
常用的特征匹配方法有基于距离的匹配方法和基于模型的匹配方法。
基于距离的匹配方法通过计算特征向量之间的欧氏距离或余弦相似度来衡量相似性。
而基于模型的匹配方法则通过训练模型，建立模型之间的对应关系。
特征匹配的目标是寻找到最佳匹配的结果，以实现准确的检索。
然后，如何融合多模态的特征？在多模态特征匹配中，我们需要将不同模态的特征进行融合，以获取更全面和准确的信息。
常用的融合方法有特征级融合和决策级融合。
特征级融合是将不同模态的特征向量进行拼接或加权求和，得到一个综合的特征。
决策级融合是将不同模态的匹配结果进行权衡和组合，得到最终的匹配结果。
融合的目标是提高检索系统的性能和效果。
最后，如何评估多模态特征匹配的性能？多模态特征匹配的性能评估是衡量算法准确性和效率的重要指标。
常用的评估方法有召回率、准确率、F值等。
另外，还可以使用ROC曲线和P-R曲线来综合评估算法的性能。
综上所述，多模态特征匹配算法在图像检索系统中扮演着重要角色。
基于局部特征匹配的图像配准与图像融合研究
基于局部特征匹配的图像配准与图像融合研究图像配准与图像融合是计算机视觉领域的重要研究方向，对于医学影像、遥感影像等领域具有重要的应用价值。
本文基于局部特征匹配的方法，对图像配准与融合技术进行了深入研究。
首先，介绍了图像配准与融合的基本概念和应用场景。
然后，详细介绍了局部特征匹配算法，并分析了其优缺点。
接着，提出了一种基于局部特征匹配的图像配准与融合方法，并进行了实验验证。
最后，总结了本文工作，并对未来研究方向进行展望。
1. 引言随着计算机视觉技术影响处理技术的快速发展，人们对于高质量和高精度的图像处理需求越来越高。
而在实际应用中，经常需要将多幅图片进行拼接或者叠加，以获得更全面、更准确的信息，这就需要进行图像配准和图像融合。
图像配准是指将多幅图片进行对齐，使得它们在空间上具有相同的位置和方向。
在医学影像领域，图像配准可以用于将不同时间或不同设备拍摄的图片进行对齐，以便于医生对疾病的变化进行观察。
在遥感影像领域，图像配准可以用于将不同时间或不同角度拍摄的遥感影像进行对齐，以便于地理信息系统的建设和应用。
图像融合是指将多幅图片合成为一幅图片，使得合成后的图片具有更全面、更丰富的信息。
在医学影像领域，图像融合可以用于将不同模态或不同成分拍摄的影像进行融合，以便于医生全面地观察病情。
在遥感影响领域，图像融合可以用于将多个波段或多个角度拍摄的遥感影响进行融合，以便于地理信息系统分析和应用。
2. 局部特征匹配算法局部特征匹配算法是一种常用的图像配准与融合方法。
该方法通过提取图像中的局部特征点，并计算特征点之间的相似性，从而实现图像之间的对齐和融合。
常用的局部特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB 等。
SIFT（尺度不变特征变换）算法是一种基于尺度空间和梯度方向直方图的局部特征提取算法。
该算法通过在不同尺度和不同方向上搜索关键点，并计算关键点周围区域的梯度直方图，从而得到具有尺度不变性和旋转不变性的局部特征描述子。
基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型
基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型1. 内容综述随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域中的情感分类模型已经取得了显著的成果。
现有的情感分类模型在处理跨模态数据时仍然面临一些挑战，例如文本和图像之间的语义不匹配、特征提取不足等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。
该模型首先将输入的文本和图像分别进行特征提取，然后通过多尺度特征融合的方式将不同尺度的特征进行整合。
本文采用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的方式进行特征提取。
CNN 主要用于提取图像特征，而RNN则用于处理文本序列。
在特征融合过程中，本文采用了注意力机制(Attention Mechanism)来实现不同尺度特征之间的关联性。
通过一个全连接层将整合后的特征进行分类，得到最终的情感分类结果。
为了验证本文提出的模型的有效性，我们在多个公开的情感分类数据集上进行了实验，并与其他经典方法进行了比较。
实验结果表明，本文提出的基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型在各个数据集上均取得了较好的性能，有效解决了现有方法在处理跨模态数据时面临的问题。
1.1 背景与意义随着互联网的普及和多媒体技术的发展，图文信息在人们生活中占据了越来越重要的地位。
情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，旨在识别和分析文本中的主观信息，对于理解用户需求、调整产品和服务以及维护用户关系具有重要意义。
传统的基于文本的情感分析方法往往忽略了图文之间的关联性，导致对情感的判断不够准确和全面。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。
该模型通过结合文本和图像信息，充分利用跨模态特征，提高情感分类的准确性。
多尺度特征融合能够捕捉不同尺度下的信息，使得模型具有更强的表征能力。
本文的研究不仅有助于提高图文情感分析的性能，而且对于丰富和完善自然语言处理技术具有重要的理论意义和应用价值。
基于特征点匹配的图像配准与融合算法
基于特征点匹配的图像配准与融合算法作者：杨小青来源：《电脑知识与技术》2020年第34期摘要：图像重建技术是图像处理领域中的重要环节，将不同视角下的多重图像重建为高清完整全方位目标像需要进行图像配准、拼接以及融合，以最大限度保留原场景的完整性。
本文主要研究在拼接过程中的图像配准和融合算法，应用SIFT算法查找确定特征点、特征向量进行特征匹配，采用RANSAC算法直线拟合优化重叠区域较多的目标图像，同时对连接缝进行平滑处理，以人工湖图像拼接验证，算法实现良好融合效果。
关键词：图像拼接;SIFT算法;RANSAC算法;图像融合中图分类号： TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）34-0198-02在图像处理领域，将不同视角下的多重图像重建为全方位目标像是一个重要研究内容，要对不同目标像依次进行配准、融合，以最大限度保留原场景完整性，获得全视野图像。
图像重建[1]技术对多种行业发展起到重要作用，对图像拼接融合技术研究具有应用价值。
本文主要研究在拼接过程中的图像配准的算法以及图像拼接和融合的算法，主要应用尺度不变特征转换SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[2]查找确定特征点、特征向量进行图像之间特征点匹配，以及随机抽样一致性RANSAC（Random Sample Consensus）算法[3]对重合区域较多的不同目标像进行直线拟合，消除无关点，精简高效实现图像配准与拼接。
1图像特征向量提取图像配准是将不同时间、视角、拍摄环境下获取到的两幅甚至多幅图像进行叠加、去重、匹配等过程处理，以得到单一目标像。
在图像数据信息中，特征点保留了图像关键信息，通过扫描搜索，根据特征性质查找提取待拼接图像的特征点，生成特征向量表，对比待匹配图像之间的特征集合，对提取的关键信息进行特征处理，同时借鉴其他信息符号，有利于提高算法匹配速度和效果，适用范围较广，增强了匹配准确性。
多模态图像配准与匹配技术研究
多模态图像配准与匹配技术研究图像处理是计算机科学的重要分支，主要用于人工智能、机器学习、视觉识别、医学图像分析和地球遥感等各个领域。
其中，图像配准和图像匹配是图像处理中的关键问题之一，旨在将多张图像对齐并在其上进行特征提取和分析。
近年来，随着各项技术的推进，多模态图像配准与匹配技术也在逐渐发展壮大。
多模态图像配准技术在图像处理中，多模态图像配准是指将具有不同成像特征的多张图像进行对齐，使得它们在同一空间坐标系下，具有一致性的几何变换关系。
常见的多模态图像包括：光学图像、红外图像、超声图像、CT 图像等。
多模态图像配准技术的主要目的是为了更好的提取各种图像信息并进行数据融合。
传统的多模态图像配准方法通常是通过寻找一个变换矩阵将两张图像对齐。
其中，最常见的配准方法是基于相似性度量的方法，包括互相关函数、归一化互相关函数、方差最小化方法和互信息法等。
互相关函数是一种基于点对应的方法，其主要思想是在两张图像之间建立相应关系，使得两张图像上的同一点具有相同的像素值。
归一化互相关函数在计算过程中加入了归一化比较，使得得到的结果更加稳定。
方差最小化方法则是利用方差的最小化来进行配准的，其中的关键是对均值的估计。
互信息法指的是在两张图像之间建立一种基于直方图的度量方法，它不仅考虑了像素之间的空间变换，还考虑了像素之间的像素值的变化。
现在，还有一些先进的多模态图像配准方法，如变形模板法、局部相似性匹配算法、角点匹配法等。
这些方法一般都结合了多种方法，可以更加完善的进行配准，并提高了图像配准的精度和鲁棒性。
多模态图像匹配技术与多模态图像配准技术不同，多模态图像匹配技术是指多张图像之间的相似性匹配。
多种图像信息是可以融合的，但是由于不同的成像特征、噪声干扰和图像质量等问题，多种图像之间也会存在着不同程度的差异，所以需要对多种图像进行匹配，以减少差异并提取更加具有代表性的特征信息。
多模态图像匹配技术常见的方法有相关随机域匹配算法、局部二值模式匹配算法、SIFT 特征点匹配法、深度学习等技术。
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法
基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法一、引言介绍多视角深度图配准算法的意义及研究现状，阐述SIFT图像特征匹配在图像配准中的重要性。
二、SIFT图像特征提取介绍SIFT算法的基本原理及其实现方式，包括尺度空间构建、关键点检测、局部特征描述等。
三、基于SIFT的多视角深度图配准介绍基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法，包括图像对齐、深度图对齐、三维点云生成等步骤。
四、实验与结果分析通过实验证明算法的有效性和准确性，采用定量和定性分析的方式比较不同方法的优劣，并讨论其应用场景。
五、结论与展望总结全文工作，归纳出本文的贡献和不足，并展望未来相关研究方向及改进措施。
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，多视角深度图配准成为了一个研究热点。
多视角深度图配准是指将来自不同视角的深度图或结构光扫描等信息融合在一起，生成三维模型或场景，以便进行三维重建、机器人导航、虚拟现实等应用。
在多视角深度图配准算法中，图像配准是其中一个非常重要的环节之一。
快速准确地对于多视角的深度图进行配准就可以产生高质量的三维场景。
目前，对于多视角深度图中的配准问题，已有许多相关研究和算法。
这些算法一般采用从应用程序中收集多个图像来进行拍摄的传统摄影的方法。
然而，在图像进行配准时存在许多困难，例如光照条件的变化、图像中存在重复的物体、不同视角的误差不同等。
因此，开发一种快速准确的图像配准算法仍然是一个具有挑战性的问题。
SIFT算法是一种基于图像特征的配准方法，常常被用来进行特征提取和匹配。
它通过对图像进行尺度空间分析，检测出关键点并生成其局部特征描述符，用于图像匹配和目标识别。
由于其对于尺度和旋转不变性以及对于干扰性和噪声的抵抗能力，SIFT算法被广泛应用于图像配准的领域。
其中，SIFT算法通过关键点的检测和局部描述符的生成，将图像从二维坐标空间转化到高维向量空间中，利用向量空间的距离度量法来计算两幅图像之间的相似度，从而获得图像的配准结果。
医学图像配准中基于特征点的算法的使用方法与匹配精度分析
医学图像配准中基于特征点的算法的使用方法与匹配精度分析医学图像配准是医学影像处理中的一项重要任务，它将多个不同时间或不同成像设备获取的医学图像进行对齐和融合，提供给医生更准确的诊断和治疗指导。
基于特征点的算法是医学图像配准中常用的一种方法，通过寻找匹配的特征点对实现图像的对准。
本文将介绍基于特征点的算法的使用方法，并对其匹配精度进行分析。
一、基于特征点的算法使用方法：1. 特征点提取：基于特征点的算法首先要从医学图像中提取出具有区分度和稳定性的特征点。
常用的特征点提取方法包括Harris角点检测、SIFT、SURF等。
选择适合的特征点提取算法根据应用场景和数据特点进行选择。
2. 特征描述：提取到的特征点需要进行描述，以便进行匹配。
常用的特征描述算法包括SIFT描述符、SURF描述符、Haar小波等。
这些描述算法能够将特征点的局部特征抽取出来，并表示为一个向量。
3. 特征点匹配：特征点的匹配是整个算法的核心步骤，通过在多个图像中匹配特征点对实现图像的对准。
常用的特征点匹配算法包括基于最近邻的匹配、RANSAC算法等。
在进行特征点匹配时，需要考虑到匹配的唯一性和稳定性，剔除错误匹配。
4. 配准变换：通过对匹配的特征点进行配准变换，实现不同图像的对齐。
常用的配准变换包括仿射变换、透视变换等。
根据实际情况选择合适的变换模型。
二、匹配精度分析：匹配精度是评价医学图像配准算法性能的指标之一，它反映了算法对医学图像进行对齐的准确程度。
匹配精度的计算方法主要基于特征点的配准误差。
1. 平均误差：平均误差是匹配精度的一个重要指标，它反映了匹配后的特征点对之间的平均距离。
平均误差越小，表明匹配的特征点对越准确。
2. 标准差：标准差是匹配精度的另一个指标，它衡量了匹配后的特征点对的分布情况。
标准差越小，表明匹配的特征点对越稳定。
3. 匹配正确率：匹配正确率是匹配精度的一种度量方式，它反映了匹配的特征点对中与实际情况相符的比例。
基于多特征融合的图像中人物交互检测方法
基于多特征融合的图像中人物交互检测方法摘要本发明公开了一种基于多特征融合的图像中人物交互检测方法，利用目标检测算法检测出图片中所有实例信息，包括人体位置信息以及物体位置和类别信息等，然后输入训练好的人物交互行为识别网络，检测待测图片中人物对之间的交互行为。
本发明在利用位姿捕获交互关系的全局空间配置的基础上，关注于人与物体交集区域提供的有效信息，学习更加精细的局部特征，增加了正确人物交互对匹配的概率，并借助短期记忆选择模块对人和物体及其背景区域信息进行有效的筛选利用，通过各类特征的融合，提高了人物交互检测的精度。
权利要求1.一种基于多特征融合的图像中人物交互检测方法，其特征在于：其操作步骤为：步骤1：输入原始图片；步骤2：目标检测；步骤3：构建人物交互识别网络；步骤4：检测待测图片人物交互行为；在所述步骤2中，利用目标检测算法检测出图片中所有实例信息，包括人体位置信息以及物体位置和类别信息后，输入训练好的人物交互行为识别网络，检测待测图片中人物对之间的交互行为；在所述步骤3中，人物交互识别网络采用多支流神经网络结构，包括成对支流、交集支流和短期记忆选择支流，网络对图片中＜人-物体＞实例对各类特征进行了学习训练。
2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的人物交互检测方法，其特征在于：在所述步骤2中，目标检测的过程为：采用训练好的目标检测器对输入图片进行目标检测，得到人的候选框b h以及人的置信度s h和物体的候选框b o以及物体的置信度s o，其中下标h表示人体、o 表示物体。
3.根据权利要求1所述的基于多特征融合的人物交互检测方法，其特征在于：在所述步骤3中，构建人物交互识别网络包括以下步骤：1)提取整张图片卷积特征：使用经典残差网络ResNet-50对原始输入图片进行卷积特征提取，得到整张图片的全局卷积特征图F，与目标检测结果的人体位置b h、物体位置b o一起作为人物交互检测网络的输入；2)构建成对支流：根据给定的人物边界框生成一幅具有两个通道的二进制图像B h,o，将其输入包含两个卷积层两个池化层的浅层卷积神经网络，两个卷积层卷积核大小都是5×5，卷积核的数量分别为64和32，池化层均为最大池化；然后经过平铺位置特征图，得到位置特征向量f sp，其中下标sp表示人和物体相对位置，之后将向量输入全连接层分类器和sigmoid激活函数得到位置特征支流在各交互类别上分类结果其中上标a∈{1,...,A}是所对应的交互类别，其中A是所有交互类别数；3)构建交集支流：首先根据人与物体位置求取人物对交集边界框坐标b inter，其中下标inter表示人与物体的交集，并利用感兴趣区域池化操作ROI Pooling在全局卷积特征图F上截取交集区域卷积特征，之后使用残差块Res对特征进行优化，并通过全局平均池化层GAP后得到人物对交集区域特征f inter；同时，对图片人体关键点检测结果进行编码，在每个人物对的最小外接矩形框中，模型对不同关节点之间按COCO数据集提供的骨架模型用不同灰度值的连线连接，用于表征身体的不同部位，其中COCO数据集是由微软公司制作的适用于各类计算机视觉任务的大型公开数据集；矩形框内其余区域像素值都设为0，并且将矩形框调整至一个固定尺度64×64，得到位姿特征图；然后通过两个卷积池化层提取位姿特征f pose，其中下标pose表示人体位姿，两个卷积层卷积核大小都是5×5，卷积核的数量分别为32和16，池化层均采用最大池化；然后将交集区域特征f inter与位姿特征f pose进行拼接并通过两个全连接层进行特征融合得到f inter-pose，将其输入全连接层分类器和sigmoid函数得到交集特征支流A维分类结果4)构建短期记忆选择支流：首先根据人体位置坐标b h在全局卷积特征图F上进行ROI Pooling操作提取人体区域特征，之后再利用残差块Res优化特征并通过全局平均池化GAP得到池化后的人体特征向量f h；根据物体位置坐标b o在全局卷积特征图F上进行ROI Pooling操作提取物体区域特征，之后利用残差块Res优化特征并通过全局平均池化GAP得到池化后的物体视觉特征向量其中上标vis表示语义特征，并选取Google-News数据集上预训练后的可公开使用的Word2vec向量作为物体语义特征，针对每一个物体类别的标签可提取一个300维的语义特征向量其中上标sem表示语义特征；之后将物体的语义特征向量与视觉特征向量拼接后经过一个全连接层，最终获得1024维的物体特征向量f o；对于共同区域的视觉特征，首先根据人和物体的边界框计算最小外接矩形，即两个边界框的并集区域b union，其中下标union表示人与物体并集，之后在卷积特征图上通过共同区域边界框坐标进行ROI Pooling操作规范化到7×7固定大小，之后经过残差块和全局平均池化提取得到2048维的视觉特征向量之后与成对支流输出的位置特征向量f sp硬连接，并送入全连接层得到1024维融合后的共同区域特征f union；最后将人体特征f h，物体特征f o和人和物体共同区域特征f union输入短期记忆选择模块，短期记忆选择模块由两个门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)单元组成，将共同区域特征f union作为短期记忆模块的初始状态，第一个GRU单元输入为人的表征f h，第二个单元输入为物体的表征f o，最后经由短期记忆选择模块的输出状态得到表征f hoi，经过全连接层分类器和sigmoid函数得到短期记忆选择支流分类结果5)训练人物交互识别网络：三个支流共同构成整个人物交互识别网络，将训练集中的样本作为人物交互行为识别网络的输入，计算三支流的交叉熵损失函数之和，利用梯度下降法更新网络参数，直到优化达到最大次数，则终止训练，得到训练好的人物交互行为识别网络。
医学图像配准与融合算法研究
医学图像配准与融合算法研究一、引言在医学领域中，图像配准与融合技术起到了至关重要的作用。
医学图像是医生进行疾病诊断与治疗的重要依据，而不同来源、不同模态的医学图像可能存在位置、形态上的差异。
图像配准与融合算法能够通过对多幅医学图像进行处理与整合，提高医生对病情的诊断准确性，并且在医学影像导航、手术引导、治疗评估等方面发挥重要作用。
本文将对医学图像配准与融合算法的研究进行探讨。
二、医学图像配准算法1. 刚体变换配准算法刚体变换配准算法是一种常用的医学图像配准方法，它通过对两幅图像中的特征点进行匹配，计算出旋转、平移和缩放的参数，以实现两幅图像的精确对齐。
该方法适用于解决位置变化较小的图像配准问题。
2. 弹性变形配准算法弹性变形配准算法是一种能够解决图像形态差异较大的医学图像配准方法。
该算法基于物理模型，通过对图像进行网格划分，并在每个网格点上计算出弹性变形场，以实现对图像的形态变换。
弹性变形配准算法可以广泛应用于不同部位、不同模态的医学图像配准。
三、医学图像融合算法1. 像素级融合算法像素级融合算法是一种将两幅或多幅医学图像像素级别进行整合的方法。
该算法通过对不同图像的像素进行加权平均或逻辑运算，以生成一幅融合后的医学图像。
像素级融合算法能够有效整合不同模态、不同特征的医学图像信息。
2. 特征级融合算法特征级融合算法基于图像处理和机器学习技术，通过提取不同图像的特征，并将其融合起来，以实现对医学图像的融合。
该算法能够加强图像的边缘信息、纹理信息等，并提高医生对疾病的识别能力。
四、医学图像配准与融合算法的研究进展随着计算机技术和医学影像设备的不断发展，医学图像配准与融合算法在疾病诊断与治疗中的应用越来越广泛。
目前，研究者们将深度学习、人工智能等技术引入医学图像配准与融合算法的研究中，取得了较好的效果。
例如，利用深度学习算法对医学图像进行特征提取和匹配，可以提高医学图像配准的准确性和效率。
此外，还有一些新的医学图像配准与融合算法被提出，如基于图像分割的配准算法、基于形变场的融合算法等，这些算法能够更加精确地对医学图像进行处理与分析。
图像匹配算法研究
图像匹配算法研究一、本文概述图像匹配算法研究是计算机视觉领域中的一个重要课题，旨在从大量的图像数据中找出相似或相同的图像。
随着数字化时代的到来，图像数据量呈现出爆炸性增长，因此，如何高效、准确地从海量图像中找出目标图像成为了迫切需要解决的问题。
图像匹配算法的研究不仅对于图像检索、目标跟踪、场景识别等应用具有重要意义，也对于推动和计算机视觉技术的发展起到了关键作用。
本文将对图像匹配算法进行深入研究，首先介绍图像匹配的基本概念、原理和应用场景，然后重点分析几种经典的图像匹配算法，包括基于特征的匹配算法、基于灰度的匹配算法和深度学习在图像匹配中的应用。
本文还将探讨图像匹配算法的性能评价标准以及在实际应用中的挑战和解决方案。
通过本文的研究，旨在为读者提供一个全面、深入的图像匹配算法知识体系，也希望为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、图像匹配算法的基本原理图像匹配是计算机视觉领域中的一项关键任务，其主要目标是在不同的图像中找到相同或相似的部分。
图像匹配算法的基本原理可以概括为特征提取和特征匹配两个步骤。
特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程。
这些信息可以是图像中的边缘、角点、斑点等局部特征，也可以是图像的纹理、颜色、形状等全局特征。
特征提取的目的是将原始图像转化为一种更紧凑、更易于比较和处理的形式。
常用的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）和ORB（带方向的BRIEF和旋转不变的描述子）等。
特征匹配是将提取出的特征进行比较和配对的过程。
特征匹配的目的是找出两幅图像中相似或相同的特征点，从而建立图像之间的对应关系。
特征匹配算法可以分为暴力匹配和基于距离的匹配两种。
暴力匹配是将一幅图像中的每个特征点与另一幅图像中的所有特征点进行比较，找出最近邻特征点作为匹配对。
而基于距离的匹配则是利用距离度量函数（如欧氏距离、汉明距离等）计算特征点之间的距离，将距离最近的特征点作为匹配对。
多模态医学影像配准与融合技术的研究
maD x1((i,j),D2(i,j)) hhma1xhma2x
DF(i,j)D D12((ii,,jj))
hhma1,xhhma2x (3.6)
hhma1,xhhma2x
DF H(i,j)
hhma1,xhhma2x
所提算法
2.0598 19.9356 48.5486 0.7964
23
基于区域模糊熵和区域亮度细节占优的融合算法 设计
LFL L12
HK1(x)HK2(x) HK1(x)HK2(x)
(3.20)
HK(x)M N 1ln2iMjNSn(ij(xij))
(3.21)
24
❖ 仿真实验
(a) CT图像
度系数；
LFω 1L1ω 2L2
(3.1)
11
i
Ei E1 E2
(3.2)
Ei Pi2(m,n) (m,n)w
(3.3)
对于小波系数，首先使用下式确定医学源图像高 频分量的边缘点和非边缘点，保护边缘点对应的 小波系数；
M 1 G (f B ) (f B )
(3.4)
12
对非边缘点用式(3.5)进行小波系数融合。然后用 式(3.6)获得融合图像的小波系数。
和 I k A ,ij
I
k B
,
i分j 别表示第k对子图像中像
素(i,j)的灰度值，将其归一化到0～1范围内，令内
部链接输入矩阵、内部行为矩阵和阈值矩阵的初值
分别为: 于熄火状态: 刻记录矩阵
，
，L此kij(0时)，Uikj所(0)有0神经ikj (0元) 都1 处
，Nmax为最大迭代次数Yijk，(0)点 火0 时
基于多特征融合与分类的图像检测方法研究
基于多特征融合与分类的图像检测方法研究基于多特征融合与分类的图像检测方法研究摘要：随着计算机视觉和机器学习的快速发展，图像检测技术在各个领域得到了广泛应用。
为了提高图像检测的准确性和鲁棒性，本文针对传统图像检测方法的不足之处，提出了一种基于多特征融合与分类的新的图像检测方法。
该方法采用了SIFT特征、HOG特征和LBP特征三个特征描述子，通过特征融合和分类器的训练来实现对图像的检测。
为了验证方法的有效性，我们进行了多组实验，并与其他图像检测方法进行了对比。
实验结果表明，本文提出的方法在各种图像检测任务中具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：图像检测；特征融合；分类器；SIFT；HOG；LBP 1. 引言图像检测是计算机视觉领域的一项重要研究内容，它可以识别和定位图像中的目标物体。
图像检测在交通监控、视频分析、人脸识别等领域有着广泛的应用。
传统的图像检测方法主要基于特征匹配和分类器的训练，例如SIFT特征、HOG特征和LBP 特征等。
然而，这些方法存在着特征描述不准确、计算量大和鲁棒性差的问题。
为了提高图像检测的准确性和鲁棒性，本文基于多特征融合与分类的思想，提出了一种新的图像检测方法。
2. 方法本文提出的图像检测方法主要包括特征提取、特征融合和分类器训练三个步骤。
2.1 特征提取本文选取了SIFT特征、HOG特征和LBP特征三个特征描述子作为图像的特征提取方法。
SIFT特征可以描述图像的局部领域特征，并具有旋转和尺度不变性。
HOG特征可以提取图像的边缘和纹理信息，用于描述目标物体的形状和结构。
LBP特征可以提取图像的纹理信息，它通过统计图像中像素点的灰度差异来表示图像的纹理特征。
2.2 特征融合在特征提取后，我们将得到每个图像的SIFT特征、HOG特征和LBP特征。
为了利用这些特征描述子更好地表示图像，我们采用了特征融合的方法。
首先，将三个特征描述子进行归一化和降维处理，以减小计算复杂度和消除特征之间的尺度差异。
计算机视觉中的图像配准方法
计算机视觉中的图像配准方法在计算机视觉领域，图像配准是一项重要的技术，用于将两幅或多幅图像对齐以便进行比较、融合或者其他后续处理。
图像配准可以用于医学影像、遥感图像、安防监控等众多领域，其准确性对于后续分析的结果至关重要。
本文将介绍几种常用的图像配准方法。
一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常见且广泛使用的图像配准方法。
该方法基于图像中的特征点，通过在两幅图像中提取特征点并找到对应关系，从而将两幅图像对齐。
对于特征点的提取，常见的算法包括SIFT、SURF、ORB等。
这些算法通过局部特征的描述，将图像中的特征点提取出来，并计算特征点的描述子。
在匹配过程中，可以使用暴力匹配算法或者基于FLANN 的快速匹配算法。
特征点匹配法的优点是可以在图像具有较大变形的情况下保持较好的配准性能，而其缺点是对于纹理缺乏明显特征或存在视差较大的区域，会出现匹配错误的情况。
二、基于区域的图像配准方法基于区域的图像配准方法以图像的一些特定区域为基础进行配准。
该方法在医学影像领域较为常见，如脑部MRI图像的配准。
在这种方法中，通常首先选择一些显著的图像区域作为配准参考，可以是人眼识别的解剖结构或者其他特征明显的区域。
然后，通过提取这些区域的特征并进行匹配，实现图像的配准。
基于区域的图像配准方法的优点是可以更好地处理缺失纹理或大面积变形的情况，而其缺点是对于纹理稀疏或者不连续的区域，可能无法找到有效的配准特征。
三、基于图像变换的配准方法基于图像变换的配准方法通过对图像进行变换和变形，实现图像的对齐。
常用的变换包括平移、旋转、缩放、仿射变换等。
在这种方法中，首先需要确定变换模型，根据具体需求选择适当的变换模型。
然后，通过优化匹配误差，估计出最优的变换参数，使得两幅图像尽可能一致。
基于图像变换的配准方法的优点是可以在图像中存在较大形变或者变形的情况下实现配准，同时可以控制图像变换的参数进行精细调整。
然而，该方法也存在计算复杂度高和模型选择的挑战。
基于点特征匹配的电力多模态图像配准方法
基于点特征匹配的电力多模态图像配准方法在电力系统的维护和监控中，图像处理技术起着至关重要的作用。
如同一位细心的医生通过X 光片诊断病情，电力工程师们依赖精确的图像来评估电网的健康状况。
然而，随着技术的发展，单靠一种模态的图像往往无法满足复杂多变的检测需求，这就需要我们像拼图高手一样，将不同模态的图像拼接起来，形成一幅完整的电网“全息图”。
基于点特征匹配的电力多模态图像配准方法，正是实现这一目标的关键所在。
首先，我们要理解什么是点特征匹配。
想象一下，你手中有两张不同时间拍摄的城市地图，虽然整体轮廓相似，但细节上却有所不同。
点特征匹配就像是寻找这两张地图上共同的标志物——比如一座独特的桥梁或者一个显眼的广场——然后根据这些标志物的位置关系，将两张地图精准对齐。
在电力图像处理中，这些“标志物”可能是输电塔的一个特殊节点，或是绝缘子上的一个独特痕迹。
接下来，我们来谈谈多模态图像配准的挑战。
这就好比是要求一个画家用油画和水彩画出同一座山，虽然色彩和笔触迥异，但最终的作品必须能够无缝对接。
电力系统中的不同模态图像，如可见光图像、红外图像、紫外图像等，它们各自揭示了电网的不同信息层面。
将这些图像融合起来，就像画家调和颜料一样，需要极高的技巧和精细的操作。
那么，如何进行有效的点特征匹配呢？这就需要我们的“数字侦探”出场了。
通过算法，我们可以识别出图像中的关键点，并提取它们的特征描述符。
这些描述符就像是侦探手中的线索卡，记录了每个关键点的独特信息。
然后，通过比较不同图像中的描述符，我们可以找到对应的匹配点对。
这一过程就像是侦探通过线索卡找到了两个案件之间的联系。
一旦找到了匹配点对，我们就可以开始进行空间变换，将不同模态的图像对齐。
这就像是调整两幅画作的角度和位置，直到它们的边缘完美对接。
在这个过程中，我们需要用到数学上的几何变换知识，包括平移、旋转、缩放等操作，确保图像在空间上的一致性。
最后，但并非不重要的是，我们需要评估配准的结果。
图像配准及多源图像融合技术研究
图像配准及多源图像融合技术研究一、图像配准技术介绍图像配准是指将两个或多个图像通过某种方法进行对齐，使得它们在空间位置上对应一致。
图像配准技术在医疗影像、遥感图像、地质探测等领域得到了广泛应用。
常见的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准、基于相位相关的配准等。
1.基于特征点的配准基于特征点的配准方法是指通过在图像中提取出关键点，并将其对应起来的方式进行图像配准的方法。
常见的特征点包括角点、边缘、斑点等。
该方法可以应对图像位置、形状、大小、光照等变化，因此具有较高的准确性和可靠性。
2.基于区域的配准基于区域的配准方法是指通过选择图像中相似的区域进行匹配的方法。
该方法可以较好地消除由于图像噪声、光照不均等产生的误差，但对于图像的变形较大时效果较差。
3.基于相位相关的配准基于相位相关的配准方法是指通过对两幅图像进行傅里叶变换后，进行相位相关计算的方法。
该方法可以较好地应对图像的位移、旋转等变化，因此被广泛应用于医学影像等领域。
二、多源图像融合技术介绍多源图像融合是指将多幅具有不同特征的图像融合成一幅新的图像。
多源图像融合技术可以提高图像的信息含量和品质，广泛应用于军事目标检测、环境监测、物体跟踪等领域。
常见的多源图像融合方法包括基于像素的融合、基于特征的融合、基于深度学习的融合等。
1.基于像素的融合基于像素的融合方法是指通过对多幅图像的像素进行加权平均、最大值、最小值等操作，得到一幅新的融合图像。
该方法简单易行，但缺乏对图像特征的有效提取，因此精度较低。
2.基于特征的融合基于特征的融合方法是指通过对各幅图像的不同特征进行提取，并进行特征融合的方法。
常见的特征包括颜色、边缘、纹理等。
该方法能够提取图像的细节信息，因此具有较高的融合精度。
3.基于深度学习的融合基于深度学习的融合方法是指通过使用卷积神经网络等深度学习模型对多个图像进行特征提取和融合的方法。
该方法具有较高的融合精度和泛化能力，但需要大量的图像数据和模型训练时间。
基于多特征融合的图像修复算法
基于多特征融合的图像修复算法目录1. 内容概括 (2)1.1 图像修复的必要性和发展趋势 (3)1.2 现有图像修复算法的不足 (4)1.3 论文目的和创新点 (5)2. 相关工作 (6)2.1 基于卷积神经网络的图像修复方法 (7)2.2 多特征融合的图像修复方法 (8)2.3 图像填充和超分辨率的应用 (10)3. 算法设计 (11)3.1 图像缺陷类型分析 (12)3.2 多特征提取模块 (13)3.2.1 低层次特征提取 (15)3.2.2 高层次特征提取 (16)3.3 特征融合策略 (17)3.3.1 加权融合 (17)3.3.2 全连接条件融合 (18)3.3.3 注意力机制融合 (20)3.4 图像修复网络结构 (21)3.4.1 网络架构设计 (22)3.4.2 损失函数选择 (23)4. 实验结果和分析 (24)4.1 数据集及评价指标 (26)4.2 算法性能评估 (27)4.2.1 定量评价 (28)4.2.2 定性评价 (29)4.3 消融实验分析 (30)4.4 与现有算法的比较 (31)5. 结论与展望 (33)1. 内容概括在数字图像处理领域，图像修复是一个至关重要的任务，它涉及到从受损的图像中恢复原始信息，使得修复后的图像尽可能接近原始图像。
随着技术的发展，越来越多的算法被提出以提高修复质量，包括基于深度学习的修复模型，多特征融合算法，以及其他传统和现代的方法。
本论文将介绍一种新的图像修复算法，该算法利用了多种特征融合技术来提高图像修复的准确性。
该算法的核心在于结合多种不同的特征提取技术，这些技术可根据图像的不同区域和受损模式的复杂性提供互补信息。
首先，我们将概述基于深度学习的特征提取器，这些模型能够从原始图像中自动学习复杂的特征表示。
然后，我们将讨论传统特征提取方法，如边缘检测和纹理分析，它们能够捕捉图像的结构信息。
我们将介绍一种联合学习策略，该方法结合邻域特征、全局特征和丢失图像内容的信息，以实现更全面的图像内容概括，并提高修复算法的鲁棒性。
基于多尺度特征融合的自主巡检视频识别摄像头图像配准方法
基于多尺度特征融合的自主巡检视频识别摄像头图像配准方法胡延国;牛亚东;李子龙;张程亮;李游
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2024(40)5
【摘要】针对自主巡检视频识别摄像头图像受结构相似性影响导致配准精度低的问题,本文提出基于多尺度特征融合的自主巡检视频识别摄像头图像配准方法。
在图像增强的基础上,采用Harris角点检测方法获取自主巡检视频识别摄像头图像结构特征,并基于特征向量构建结果,对图像特征进行多尺度融合。
设计图像配准变换估计模型实现自主巡检视频识别摄像头图像配准。
结果表明:在特征匹配时,本文所提方法可以有效缩短匹配时间使得融合结果更为精确,具有良好配准效果。
【总页数】4页(P51-54)
【作者】胡延国;牛亚东;李子龙;张程亮;李游
【作者单位】中国光大环境(集团)有限公司;光大环保能源(博罗)有限公司;光大环保(中国)有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN249
【相关文献】
1.基于多尺度特征融合的视频人体动作识别
2.基于多尺度加权特征融合的网络信息安全风险识别方法
3.基于单模态的多尺度特征融合人体行为识别方法
4.基于深度
迁移学习与多尺度特征融合的场景识别方法5.基于多尺度卷积和自注意力特征融合的多模态情感识别方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第16卷 第3期强激光与粒子束Vol.16,No.3 2004年3月HIGH POWER LASER AND PARTIC LE BE AMS Mar.,2004 文章编号: 100124322(2004)0320281205基于多特征融合的图像匹配模式Ξ彭真明1,2, 张启衡2, 魏宇星2, 张覃平2(1.电子科技大学光电信息学院,四川成都610054;2.中国科学院光电技术研究所,四川成都610209) 摘 要: 常规图像匹配模式主要利用了像素的灰度信息和形状信息,而弱小目标检测与跟踪过程中,这两种信息都缺乏明显特征,难于满足高精度、稳定跟踪的要求。
提出一种新的匹配模式,即从图像数据里提取包括灰度、形状在内的多种特征信息。
寻找一种简单有效的信息融合手段,进而获取一种综合特征,利用“综合特征”进行相似度量来确定目标的最佳定位。
仿真计算结果表明,该方法是可行和有效的。
关键词: 图像处理; 多特征融合; K2L变换; 图像匹配; 弱目标检测 中图分类号: O413; T L56 文献标识码: A 图像匹配技术是决定图像中彼此对应的物体相似性度量的过程,即图像匹配总是使相似性度量最大。
图像匹配过程中至关重要的三个因素就是:匹配的数据类型、相似性的度量函数以及搜索方法。
这三个因素都是匹配技术必不可少的环节,每一种因素都有其深入研究的价值所在。
而本文讨论的重点将放在匹配的数据类型上。
从匹配数据类型上看,匹配可初步分为以下几种模式:基于灰度相关的匹配模式,基于特征的匹配模式,基于解释的图像匹配模式。
基于灰度相关的匹配就是逐像素地把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵与参考图像的所有可能的窗口灰度矩阵按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法。
其优点是具有相对较小的计算量,易于硬件实现。
基于特征的匹配模式是首先提取反映图像重要信息的特征,而后以这些特征为模型进行匹配。
一般来说绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配。
而基于解释的图像匹配技术需要建立在图片自动判读的专家系统上,目前尚未取得突破性进展[1～3]。
成像跟踪系统中弱小目标的检测一直被认为是一个难题,主要表现在远距离、低对比度;目标形状为点状或模糊斑点状,点、角、边缘等特征不明显;甚至运动过程中出现目标闪烁、间断等现象。
不言而喻,针对这种灰度差异、几何特征不明显的断续目标的检测跟踪,利用上述的匹配检测模式是难于满足高精度、稳定跟踪的要求的。
为此,本文提出一种新的多特征融合的图像匹配模式。
即综合利用目标的灰度特性、几何特性以及图像中蕴藏的其他典型特性,然后经过一种数学变换,得到其融合特性,以此作为图像匹配的相似度量依据。
仿真计算结果表明,该方法是可行和有效的,尤其适用于低对比度弱小目标的检测与跟踪。
1 多特征提取 特征也称为目标特性,通常是指不同传感器获取的反映同一目标的图像数据,它直接携带的是目标的灰度信息以及点、角点、边缘特征等。
由于图像数据获取过程中的各种干扰,它可能会受到各种畸变,甚至是不可恢复的扭曲。
所以单一特性作为目标识别检测的度量会带来计算结果的不可靠性。
对图像数据进行各种数学变换获取的信息同样可以从侧面反映物体或目标的几何形态、运动学特征和统计学特征,它们也的确蕴藏在图像数据之中,是间接的目标特性。
大量的理论和实践表明,在直接特征不明显的情况下,辅于其间接特征,进而寻找一种综合目标特性,是解决问题的根本,同时也是当代信息技术领域数据融合的重要思想。
通过反复实验验证,这些有效间接特征包括时频特征、分形特征和突变特征。
1.1 时频特征 根据图像信息在时、频域的分布情况,可知能量集中点在频率轴和时间轴的截距分别是信号的主频和群延迟。
信号在时频域中的能量密度函数可表示为ε(t,f)=|u(t)||u(f)|e i[φ(f)-θ(t)+2πft](1)Ξ收稿日期:2003204223; 修订日期:2003210229基金项目:国家863计划项目资助课题作者简介:彭真明(1966—),男,博士后,副研究员,主要从事信号处理、图像处理与成像跟踪技术研究;E2mail:pypzm@。
式中:u (t )=x (t )+i y (t )=|u (t )|e i θ(t )(2)h (f )=|u (t )|e-i φ(f )(3)这样,只需求得ε(t ,f )的能量集中点,就可以得到信号的时频特征。
而在实际应用中t 和f 都是网格化的。
如果某一网格点上的ε值比它周围的8个点的值都大,那么该点就可以认为是能量集中点,能量集中点处的频率值即为主频率,能量最大值点所对应的瞬时相位、瞬时振幅值即为主相位、主振幅值。
1.2 分形特征 在传统理论感到困惑的地方,分形理论往往能运用自如,在越混乱、越无规则、越复杂的领域,分形理论往往越有效。
描述分形的定量参数叫做分形维数或分维数,按不同的计算方法和几何意义可分为计盒维、关联维、信息维、Hurst 指数等,其大小反映了序列的复杂程度。
下面以计盒维为例说明求取图像数据分形特征的基本原理。
M 维欧氏空间上的有界集合X 是自相似的,如果X 是由N 个互不重叠的,由X 经放大或缩小δ倍后所形成的单元构成的,那么集合X 的分形维数D 由D =-lim δ→0lg N (δ)lg δ(4)给出。
实际计算中采用毯子覆盖法,即把图像数据看作是一个三维空间,可用边长为δ的小正方体(盒子)去覆盖波门里的图像数据,可得到完全覆盖需要的盒子的最小个数N (δ)。
然后改变δ,又可得到另一个N (δ)。
重复这一过程,就可得到一张lg N (δ)-lg δ图,用最小二乘法进行直线拟合,其斜率的负值即为图像数据的计盒维数。
1.3 突变特征 目标的边缘本身可看作是一个信息的突变元,它相当于梯度信息,但它比梯度特性更具有广泛的意义。
因此,利用突变理论来研究图像的边缘特征,进行目标复杂性探索是比较切合实际的。
首先对波门内图像数据按行和按列分别进行累加生成(AG O ),得到水平和垂直方向上的新的数据集合X和Y 。
设原图像为(x ,y ),那么经AG O 生成后的新的图像为x ′={x ′1,x ′2,…,x ′k ,…,x ′n }和y ′={y ′1,y ′2,…,y ′k ,…,y ′n },其中x ′k =∑kj =1x j ,y ′k =∑k j =1y j, k ≤n(5)以水平方向为例,将序列x ′k 化成尖点突变模型的标准形式x ′=14Z 4+12aZ 2+bZ +c (6)式中:Z 为状态量;a ,b 为控制变量;c 为剪切项。
这样就建立了目标信号的水平方向的灰色尖点突变模型,按同样的步骤可以得到垂直方向上的突变模型。
在此基础上提取的突变次数反映了图像数据中目标幅值的相对变化。
2 特征压缩与融合 数据融合技术是随雷达信息处理及C 3I 系统的发展而发展起来的。
它对各种数据源进行综合、过滤、相关、识别和融合,得出战场态势图、进行态势威胁与判别,制定出作战行动方案,供指挥员决策参考。
数据融合的过程就是各种信息源处理、控制及决策的一体化过程[4]。
可以看出融合思想就是一种综合分析的思想,因此,对于同源数据的多种特征进行综合分析、评判和决策处理也是某种意义上的融合方式。
而对于作为图像相似度量的数据信息同样可以从以上提取的各种特征中,通过融合得出一种贡献最大、最为典型的综合特征。
融合的方法很多,如加权平均法、表决规则法、线性分类器、人工神经网络模拟等。
本文采用离散K arhunen 2Loeve (以下简称K 2L )变换,对提取的多种特征进行信息压缩,找到最大特征值对应的经过变换的“特征”。
从某种意义上来说,K 2L 变换也是一种信息的自适应融合。
K 2L 变换实际上可理解为对大量数据的统计性质用其均值向量和协方差矩阵来表征,然后对其进行正交282强激光与粒子束第16卷展开。
设X 为N 维随机向量,则X 的K 2L 展开可表示为Y =TX (7)式中:T 为一正交变换矩阵,其元素由X 的协方差矩阵的特征向量组成,即T =(<1,<2,…,<N )=<1<21…<N 1<12<22…<N 2…………<1N <2N …<NN (8)X 的协方差矩阵记作∑x =E{(X - X )(X - X )T }(9)X =E (X )=( X 1, X 2,…, X N )代表均值向量,则存在关系式∑x <i =λi <i (10)式中:λ1>λ2>…>λN ≥0是∑x 的特征值;<i 为对应的特征向量。
对于已经获取的若干组特征数据,首先做归一化处理,然后进行K 2L 展开,得到若干组新的特征数据,其中每个特征点均是原来N 个特征的线性组合,然后在其中选出前K 个数据组成一个子集来刻画被处理对象的特性。
虽然特征个数由N 个降为K 个,但在这K 个特征中,均包含了原N 个特征的影响。
K 2L 变换是一种在均方误差准则下的最优正交变换,具有保熵性、保能量性、去相关性以及能量重新分配和集中等优点。
通过K 2L 变换,既实现了特征的压缩,同时也实现了特征的融合。
3 实验结果与分析 根据以上阐述的方法和思路,对外场采集的实际图像进行了仿真计算。
采集实验数据是典型的弱、小、低对比度目标,具体表现为,目标在成像平面上只占几个像元,成边缘模糊、残缺的斑点状,目标与背景幅值差异小于6个ADU (模拟数字转换单元);其次,背景周围存在杂乱的高频随机噪声,序列图像连续帧间出现目标闪烁、间断、亮度变化大等现象。
图1为连续场景中某帧原始图像数据(128×64),图中的闪烁亮斑为要检测和跟踪的目标,图像信噪比约为4dB 。
图2为原始图像的灰度变化曲面,目标灰度特征微弱,几乎淹没于噪声之中。
外场实际跟踪过程中,目标提取相当困难,常规方法无法实现稳定闭环跟踪。
采用本文方法的主要步骤如下:Fig.1 One of the image sequences for dim target 图1 弱小目标图像序列的某帧原始数据Fig.2 G ray curve of initial image for Fig.1图2 原始图像(图1)的灰度变化(1)针对单帧图像做高通滤波、非线性对比度增强处理;(2)取连续3帧数据且在包含目标的16×16大小的窗口内,加权平均确定初始模板,提取模板数据的上述各种特征属性,对多种特征以及窗口内平均灰度值进行K 2L 变换,取K 2L 变换后λ1(最大特征值)对应的特征数据作为后续相似度量的目标“综合特征”(3)整个区域或限定区域内,对模板“综合特征”的最佳搜索定位,进而确定目标的最佳位置。