基于改进光流场模型的非刚性图像配准

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1、基于改进光流场模型的非刚性图像配准Non-RigidImageRegistrationUsingImprovedOpticalFlowField工程领域：电子与通信工程作者姓名：闫佳星指导教师：何凯副教授企业导师：李鹏彦高级工程师天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月摘要图像配准的目的是寻找同一物体的两幅或者多幅图像之间的映射关系，以实现图像在物理坐标上的自动对齐。与刚性形变相比，非刚性形变具有局部变形严重，非线性特征明显，各点转换模型不统一等特点。因此，非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点，在模式识别、医学图像处理、机器

2、人视觉、遥感图像分析、图像融合等领域都具有重要的研究意义和实用价值。论文首先分析了非刚性图像配准算法的研究背景及其国内外研究现状，然后介绍了非刚性图像配准算法的基本原理及分类，着重介绍了基于光流场模型的非刚性图像配准算法。同时给出了几种常用的图像配准效果的评价标准。鉴于非刚性图像通常具有较大的位移形变，利用传统的由粗到细的金字塔算法，不能有效实现大位移形变的自动配准。为此，论文提出了一种初始位移场的估计方法，以实现对浮动图像的预处理矫正，再通过光流迭代的方法求解位移场。同时，论文在数据项中加入梯度守恒项，增加模型对光照变换的鲁棒性；在正则项

3、中加入权重函数，以有效避免光流过平滑现象的产生。此外，在能量函数中增加了边缘特征守恒项，以保留图像的细节特征。仿真实验结果证明了本文方法的有效性。最后，论文提出了一种基于特征向量的改进光流场算法。为了实现大位移形变的自动配准，保留图像的细节特征，论文利用特征向量守恒假设代替传统光流模型的亮度守恒假设。同时，论文对分层迭代得到的位移场进行双边滤波，保留图像的边缘细节特征，去除噪声。实验结果表明，本文算法具有较高的鲁棒性，对于复杂的非刚性形变，仍然能够获得比较理想的配准效果。关键词：非刚性图像配准，光流场模型，大位移形变，初始位移场，特征向量I

4、ABSTRACTThepurposeofimageregistrationistofindthemappingoftwoormoreimagesofthesameobject,andthentoachievetheautomaticalignmentjustificationoftheimagesonphysicalcoordinates.Comparedtothedeformationofrigidobjects,thatofnon-rigidobjectshasthecharacteristicsofseverelocaldeforma

5、tion,seriousnon-linearcharacteristicsandinconsistenttransformationmodel.Duetothesereasons,thenon-rigidimageregistrationhasalwaysbeentheresearchfocusincomputervisionfield.Itisofimportantresearchsignificanceandpracticalvalueinpatternrecognition,medicalimageprocessing,robotvi

6、sion,remotesensingimageanalysis,imagefusion,etc.Firstly,thispaperanalyzesthebackgroundofnon-rigidimageregistrationanditsresearchstatus.Then,thebasicprincipleandclassificationofnon-rigidimageregistrationareintroduced.Moreover,thealgorithmsbasedonopticalflowfieldareemphatica

7、llyintroduced.Atlast,severalcommonlyusedimageregistrationevaluationcriteriaaregiven.Thetraditionalcoarse-to-finepyramidalgorithmcannoteffectivelydealwiththelargedeformationdisplacementswhichwidelyexistinnon-rigidimages.Tosolvethisproblem,aninitialdisplacementfieldestimatio

8、nmethodisproposedtocorrecttheoriginalopticalflowfield,andthentoobtainthefinalopticalflowf