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基于分数阶梯度驱动的主动Demons算法研究

发布时间:2017-09-20 19:31

  本文关键词:基于分数阶梯度驱动的主动Demons算法研究


  更多相关文章: Riemann-Liouville 分数阶梯度 主动Demons算法 非刚性配准


【摘要】:图像非刚性配准在计算机视觉和医学图像有着重要的作用.Demons算法被证明是解决非刚性配准的有效方法,然而存在的Demons非刚性配准算法对灰度均匀和弱纹理区域的图像配准精度低,优化易陷入局部极小导致配准速度缓慢.针对该问题,将R-L(Riemann-Liouville)分数阶微分引入到主动Demons算法中,提出了基于R-L分数阶梯度驱动的主动Demons算法.本文将R-L分数阶梯度代替传统的梯度算子,不但可以增强图像的细节信息,而且可以增强灰度均匀和弱纹理区域的梯度信息,从而提高了图像配准精度和速度.另外,通过实验给出了配准精度与R-L分数阶模板参数之间的关系,从而为模板最佳参数的选取提供了依据.尽管不同类型的图像其最佳参数是不同的,但是其最佳配准阶次一般在0~1之间.理论分析和实验结果均表明,该算法可以用于灰度均匀和弱纹理区域的图像配准,且配准精度和速度都有明显的提高,本文方法是Demons算法应用的一个重要延伸.
【作者单位】: 南昌航空大学航空制造工程学院;加州大学默塞德分校;西华大学机械工程学院;
【关键词】Riemann-Liouville 分数阶梯度 主动Demons算法 非刚性配准
【基金】:国家自然科学基金(No.61462065) 江西省自然科学基金(No.2015BAB207036)
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 1引言近年来,国内外不少学者研究发现分数阶微积分理论在信号分析与处理领域有着重要的应用前景.分数阶微积分理论在图像底层处理是在最近几年才引起学者关注的,并应用到图像增强,边缘检测,图像去噪和图像分割.如文献[1]提出对图像信号进行分数阶处理,既能提升信号的高频部分,

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本文编号:890006

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