基于SURF算法的脑部医学图像融合研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：俺，拯墨论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：堕堑墨导师签名：本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学

2、术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：丝望导师签名摘要图像融合是把多个不同的图像传感器获取的同一场景的多幅图像，或同一传感器在不同时间段获取的多幅图像融合成一幅包含更多图像信息的过程。多年来，由于图像传感地迅速进步，图像融合变为很多领域中的一个研究热点。本文重点研究基于surf算法的图像融合算法。主要工作可总结为以下几个方面：首先，本文对图像成像的原理进行了详细的阐述并介绍了图像融合的过程和各种方法，并且还介绍了图像配准的一些算法。以此本文研究了以

3、特征点匹配源图像并得到图像融合的SURF算法。其次，对SIFT算法和SURF算法这些常用的图像特征检测算法进行了仔细的介绍，同时提出了一种依据SURF算法的改进算法。本文所提出的改进算法有两个方面：一方面是对特征点检测的个数进行控制，另一方面是限制检测特征点的区域。由于图像融合是在某些可能重叠的区域寻找具有相同特征的像素点，所以可以首先限制特征点可能出现的区域，然后还可以在特征点聚集的区域内选择其中一点，以这个点作为圆心取一个半径，以此形成一个圆形区间来控制特征点的数目。最后，将通过匹配的图像用RANSAC算法来消除错误的特征匹配对，之后将匹配好的图像变换矩阵利用最小二乘法进行求解优化，将得到

4、的变换矩阵参数用渐进渐出加权平均的方法进行图像融合。之后结合主观和客观评价，研究了本文中的融合算法的性能优劣。关键宇：SURF特征检测．图像匹配，图像融合AbstractImagefusionisthemultipleimagesofthesamescenetoobtainapluralityofimagesensorofdifferent，ormultipleimagesofthesamesensoracquisitionindifferentperiodoftimeintoacontainmoreimageinformationprocess．Overtheyears，duetothera

5、pidprogressofimagesensoLimagefusionbecomesaresearchhotspotinmanyfields．Thispaperfocusesonimagefusionalgorithmbasedonsurfalgorithm．Themainworkcanbesummarizedasfollows：Firstofall，thispaperexpoundsindetailtheprincipleofimageimagingandimagefusionprocessandavarietyofmethodsareintroduced，andsomeimageregis

6、trationalgorithmisintroducedinthepaper．Sothispaperstudiesthefeaturepointmatchingsourceimagesandgetthesurfalgorithmofimagefusion．Secondly，theSIFTalgorithmandSURFalgorithmofthecommonlyusedimagefeaturedetectionalgorithmWascarefullyintroduced，atthesametime，thispaperproposedanimprovedalgorithmbasedonSURF

7、algorithm．Theimprovedalgorithmproposedinthis‘paperhastwoaspects：oneistocontrolthenumberoffeaturepointdetection，ontheotherhand，istolimitthefeaturepointdetectionarea．Theimagefusionislookingforpixelswith