基于Nystrm低阶近似和谱特征的图像非刚性配准

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.然而存在的非刚性配准算法对严重扭曲变形的图像配准精度和效率都比较低.针对该问题,提出基于Nystr¨om低阶近似和谱特征的图像非刚性配准算法.算法首先提取像素的谱特征,并将谱特征与空间特征、灰度特征融合形成具有扭曲不变性的全局谱特征;然后在微分同胚配准的框架内使用全局谱匹配,确保算法产生的变形场具有光滑性、可逆性、可微性,以提高配准的精度;其次采用Nystr¨om抽样方法,随机抽取拉普拉斯矩阵的行与列,低阶逼近该矩阵,降低高维矩阵谱分解的时间,从而提高配准的效率;最后提出基于小波分解的多分辨率图像配准方法,进一步提高配准的精度和效率.理论分析和实验结果均表明,该算法的配准精度和配准效率都有明显的提高.

基于分数阶梯度驱动的主动Demons算法研究

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.

公路工程施工中的沥青路面施工技术探讨

目前我国公路建设环节,沥青路面实用性能好,且运用方便的相应的优点在一定程度上能够满足并适应我国工作建设的基本要求和国情。尤其经济社会的快速发展下,研究关于沥青路面的施工技术的相关研究者日益增多。本文主要针对当前沥青路面施工技术应用情况进行分析,探讨公路工程施工中的沥青路面施工技术的应用特点,以便加强对于沥青路面的质量监控问题。