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时间:2019-02-07
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1、一西北:C业人学硕L沦义摘要特征匹配是医学成像,计算机视觉和模式识别领域中的一个基本问题。以点的位置表示的点特征是一种最简单的特征。点匹配是要找到两个点集之间的对应关系和空间映射。点匹配问题由于噪声,出格点和复杂的非刚性映射等因素丽变得不容易解决。本文考虑空问映射是仿射变换或薄板样条的情形,给出两种实用的点匹配算法,具体工作如下:(1)对基于确定性退火技术的点匹配算法进行了改进。这类算法为了控制匹配矩阵元素的熵,通常在目标函数中JJl3A.xlogx形式的阻尼项,其缺点是需要用Sinkhom交替归一化
2、方法或其它方法使匹配矩阵满足双向的行列约束。这是一种迭代逼近方法,有可能降低该算法的整体匹配精度。本文提出采用x(x一1)形式的阻尼项.这样目标函数成为匹配矩阵的正定二次式,可以通过Karush.Kuhn-Tucker必要性条件在每一步求解出使目标函数最小的匹配矩阵。仿真结果表明该算法不但计算量少,而且其精确性和稳定性都有显著的改善。(2)对现有的模糊匹配算法进行了改进:首先将匹配矩阵满足的单向约束改成双向的行列约束,从而可以处理模板点集和目标点集都有出格点的情形。其次采用确定性退火技术作为优化框架,
3、从而可以实现全局寻优。仿真结果表明了这种算法的有效性。关键词:Karush.Kuhn-Tucker条件,阻尼项,二次式,确定性退火,熵ABSTRACTFeaturebasedregistrationproblemsfrequentlyariseinthedomainsofmedicalimaging,computervisionandpatternrecognition.Pointfeatures,representedbasicallybythepointlocations,arethesimple
4、stformoffeatures.Pointmatchingistofindthecorrespondenceandtransformationbetweentwopointsets.Pointmatchingproblemcanbequitedifficultbecauseofthreemajorfactors:theexistenceofnoise,outlierandcomplicatedROD-rigidmapping.Thisthesisdiscussesthecaseswherethetr
5、ansformationsareaffineorthinplatespline,andpresentst,a’0practicalpointmatchingalgorithms.Themaincontributionsageasfollows:Firstly,weimprovethedeterministic·annealing-basedpoint·matchingalgorithms.Theexistingalgorithmsusuallyadddampingtermoftheformxlogxi
6、ntotheirobjectivefunctioninordertocontrolmatchingmatrix’Sentropy.Theshortcomingisthatthetwo—wayconstraintsneedtObeenforcedbyusingSinkhommethod.Thisisalliteratedapproximatingmethod,andhasthedangerofloweringtheaccuracyofthematchingresult.Weproposethatthef
7、ormofx(x—I)beusedasbarriertenn,indoingSO,wecanuseKarush-Kuhn—Tuckernecessaryconditionstosolxeformatchingmatrix,andtheoptimalityoftheresultineachstepisguaranteed.ExperimentsShowthatthealgorithmissignificantlybetterthantheexistingdeterministic—amealing·ba
8、sedalgoritlmasintermsofaccuracy,robustness.andalsohaslesscomputation.Secondly,twoimprovementsaremadeinthefuzzypoint—matchingalgorithms肠8firstisconvertingmatchingmatrix‘Sone—wayconstraintstotWO.Hayconstraints。SOthesituationofmodal
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