基于改进归一化互相关配准的口腔头侧序列图像全景图拼接算法

在牙科的头颅侧位成像中,使用小视野探测器经过线性扫描获得序列图像。为了得到头侧全景图,设计一种基于改进归一化互相关配准的拼接算法。该文使用高斯混合模型对图像进行分割预处理;将目标区域内的归一化互相关系数作为测度函数,采用基于小波变换的多分辨率策略与粒子群优化算法提高配准精度;对配准后的图像进行图像融合,经过多轮连续拼接得到口腔头侧全景图。实验结果表明,改进后的算法配准误差波动从[-6,8]缩小到[-1,1],配准结果达到亚像素级。主观和客观分析显示,所提算法得到的拼接全景图无拼接缝隙和重影,且质量评价指标为最优。

一种改进的快速归一化互相关算法

根据模板和全局最优子图的特点及其相互关系给出2个判据,对归一化互相关算法进行了改进.首先计算模板自相关值,再利用快速傅里叶变换方法计算互相关矩阵,利用第1个判据大幅缩小可能解的范围,减少匹配时间,然后利用第2个判据生成一个规模更小的候选最优解集合,最后确定全局最优解.实验结果说明,改进的归一化互相关算法能加快匹配速度,且能有效地提高图像匹配的准确率.

一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法

分析了传统归一化互相关算法在红外空中目标匹配定位时失效的原因,提出一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法.该方法将模板和匹配区域之间的纹理相关计算看作一个最优化问题,寻求使图像纹理相关匹配鲁棒性最好的相关基准值,用图像的相关基准函数替代传统方法中的区域均值部分,构造了一种适用于的红外目标匹配的归一化相关算法.实验结果表明,该相关匹配算法对模板中背景部分的变化和非均匀性亮度变化有良好的抗干扰能力,较好地解决了恶劣环境下红外对空目标跟踪中匹配定位出错的问题.

快速归一化互相关算法及DSP优化实现

归一化互相关匹配算法具有较好的鲁棒性和很高的匹配精度,但是计算量很大,不能满足实时性要求较高的系统。为此本文提出了一种快速的归一化互相关算法,通过和表法来减少分母的计算量,通过多模板方案来减少分子的计算时间,并对算法和结构进行优化,移植到DSP平台中,充分发挥了ADSP TS201的优良性能,实验结果表明经优化后算法运行速度得到明显提高但匹配精度不变。

基于快速归一化互相关函数的运动车辆阴影检测算法

视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(sum-table)和设定阴影检测区使传统归一化互相关函数(NCC)算法的复杂度大大降低。实验表明该算法可以实时有效地检测出运动车辆的阴影。

基于归一化互相关成像条件的GPR逆时偏移成像

针对基于零时刻成像条件的探地雷达(GPR)逆时偏移精度低、难以对复杂结构进行高精度成像的缺点,将归一化互相关成像条件应用于GPR叠前逆时偏移成像。从二维GPR电磁波方程出发,采用基于完全匹配层(PML)边界条件的时域有限单元法(FETD)模拟电磁波正向和逆向传播,采用归一化互相关成像条件获取叠前逆时偏移的偏移结果,将空间高通滤波用于压制互相关过程中产生的低频噪声,然后编制相应的GPR叠前逆时偏移程序。在此基础上,建立2个复杂的GPR模型,利用基于归一化互相关成像条件的GPR逆时偏移程序进行计算,并与基于零时刻成像条件的GPR逆时偏移剖面进行对比。研究结果表明:与基于零时刻成像条件的GPR逆时偏移剖面相比,基于归一化互相关成像条件的GPR叠前逆时偏移剖面能更清晰地反映异常体空间形态和内部结构信息,其分辨率和成像精度更高。

归一化互相关灰度图像匹配的多核信号处理器实现

为了满足图像处理对处理器性能的高要求,以基于灰度的归一化互相关(NCC)匹配算法为例,采用高性能、低功耗的多核数字信号处理器(DSP)系统,根据归一化互相关算法中模板图像在源图像中逐个像素搜索并计算相关性的特点,将搜索区域分成六个部分并使TMS320C6472的六个核并行搜索计算这六个区域,并在不同图像存储位置采用不同图像和模板大小实现了多核DSP归一化互相关图像匹配算法。实验结果表明,多核DSP具有作为数字信号处理器的高速信号和图像处理的特点,同时可以根据不同算法通过核间任务分配实现多核并行处理。对于归一化互相关灰度图像匹配算法,TMS320C6472六核DSP和单核DSP比较获得接近单核DSP六倍的性能,对于较大尺寸的图像和PC相比也具有一定的性能加速。

用快速归一化互相关进行缺陷检测

提出用于缺陷检测的快速归一化互相关计算,用和表计算图像均值、图像方差和图像间的相关,使计算对模板窗口的尺寸保持不变,计算复杂度明显降低.

景象匹配中的几何透视校正和归一化互相关模板匹配

几何失真是使景象匹配性能下降的一个很重要的因素,基于参考图与失真实时图中四对对应点,本文采用透视变换方法,对失真实时图进行校正。对校正后的实时图,本文采用归一化互相关方法,进行模板匹配。仿真实验表明,这两种方法简单易行,校正与匹配结果精确。

核磁共振图像归一化互相关非局部自适应去噪

为了更好地去除核磁共振(MR)图像中莱斯(Rician)分布的噪声,首先提出使用图像局部归一化互相关(NCC)作为几何结构相似性的一个表征,对传统非局部算法中使用灰度计算像素相似性权值的方法进行有效补充;然后,将改进方法分别应用于非局部均值算法和非局部最小线性均方误差估计算法,并根据局部信噪比(SNR)动态自适应地计算非局部算法中待滤波像素自身的加权值或者像素之间相似性阈值,达到对核磁图像自适应降噪的目的。实验结果表明,该算法可以更好地抑制核磁图像中的莱斯噪声,有效保留图像中细节信息,对核磁共振图像进一步的分析研究以及应用于临床诊断等具有非常重要的应用价值。

归一化互相关算法在MRI灌注软件的质量稳定性比较中的应用

目的:探讨归一化互相关算法在评价不同后处理软件包得到MR脑灌注图像的稳定性中的应用。方法:随机分析T2/T2*加权动态磁化率对比度成像的患者10例。将各个患者的原始图像数据资料送至三种不同后处理软件包进行后处理。应用归一化互相关匹配算法评价各个灌注参数图像的稳定性。结果:同源数据经Syngo Verio3.0、UIH SW001.001、PMA Ver.3.4.0.6后处理软件包所测得的各个灌注参数图像,经过归一化互相关匹配算法得到结果分别为:对于CBF,其UIH and PMA,UIH and Syngo结果为"Good",PMA and Syngo结果为"Fair";对于CBV,其UIH and PMA,UIH and Syngo结果为"Fair",而PMA and Syngo结果为"Poor";对于MTT,其UIH and Syngo结果为"Good",UIH and PMA结果为"Fair",PMA and Syngo结果为"Poor";对于TTP,其UIH and Syngo结果为"Good",UIH and PMA以及PMA and Syngo结果为"Fair"。结论:三种后处理软件包得到的各个灌注参数图像有良好的稳定性,但UIH软件与Syngo,PMA的稳定性要高于Syngo和PMA之间的稳定性。

基于去均值归一化互相关方法的复合材料板低速冲击定位

为了实现无需先验知识的复合材料结构低速冲击定位,提出了一种基于去均值归一化互相关的冲击定位方法。采用归一化互相关方法,首先对所有冲击样本信号和待定信号进行去均值归一化,然后计算样本信号和待定信号的综合互相关值,最后确定定位参考区域,通过样本信号与待定信号间的互相关结果来评估冲击位置。实验结果表明该方法可以准确评估复合材料板低速冲击位置,其中最大误差为34.76 mm,平均误差为11.07 mm。

去均值归一化互相关最小二乘逆时偏移及其应用

最小二乘逆时偏移相对于常规逆时偏移具有更高的成像分辨率、振幅保幅性及均衡性等优势,在一定程度上可满足岩性油气藏勘探的需求,是目前研究的热点之一.然而由于实际地下介质的黏滞性和变密度,以及无法准确地估计震源子波等,基于振幅匹配的常规最小二乘逆时偏移算法很难在实际资料处理中取得好的效果.此外,实际数据常包含大量噪声,进一步限制了常规算法的应用.为此,本文通过修改目标泛函,提出了去均值归一化的互相关最小二乘逆时偏移算法,并给出了陆上资料的应用实例.研究表明,归一化策略减弱了算法对子波能量的苛求;互相关算法强调相位匹配,进一步弱化了子波的影响,提升了算法的稳定性和可靠性;去均值思想在处理低信噪比资料方面有较大优势.理论模型和陆上实际资料处理都验证了本算法的有效性和对复杂模型的适应性.

基于线性预测与归一化互相关的基音检测

基音是语音信号分析的重要特征参数之一,在众多领域有广泛的应用。由于传统的基音检测算法在信噪比较低时检测效果较差,提出了一种新型的基于线性预测与归一化互相关的基音检测算法,该算法利用线性预测分析,消除噪声和声道冲击响应对基音检测的影响,采用归一化互相关系数选取基音周期,并采取了动态规划算法对基音周期进行平滑。仿真实验表明,方法性能优于传统自相关法和平均幅度差法,尤其在信噪比较低的带噪语音音环境下也具有很好的鲁棒性。

基于归一化互相关的亚像素双目视觉匹配方法

针对当前单一的区域匹配和特征匹配精度不高的问题,提出了基于归一化互相关的亚像素双目视觉匹配方法。该方法首先采用归一化互相关匹配获得目标图像的像素级最佳匹配点;然后根据互相关函数呈现出的特性,用改进的二次曲面拟合法拟合最佳匹配点周围区域,得到费马点,该点即为亚像素级的最佳匹配点;最后对两台相机采集的图像分别处理即可得到亚像素的匹配视差。实验结果表明,该匹配方法具有较高精度,能达到0.01像素。

一种基于TS201的归一化互相关快速算法

归一化互相关算法因其图像匹配稳定性高的特点被广泛应用于SAR成像和红外成像的制导系统中。为增强其应用的实时性,讨论一种基于TS201处理器,在保证全图遍历条件下,结合处理器的自身特性,采用递推与多模板思想构建的归一化互相关快速算法。实验证明,该执行效率常规算法的实现方案有了很大提高,可以实现低对比度条件下的目标精确匹配。

基于归一化互相关的系统误差配准算法

雷达组网巾由于系统误差存在，航迹不能正确关联，因而无法进行有效的误差配准。为了解决这一问题，理论分析了系统误差对目标航迹的影响并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量，结合图像信号时频域特性，提出了一种基于归一化互相关的误差配准算法。该算法采用归一化互相关来估计和补偿组网雷达目标航迹到融合中心航迹的相对旋转参数和平移参数，从而为后面的系统误差配准提供可靠的航迹关联数据。

利用归一化互相关算法去除吸收强度涨落调制血管造影图像模糊

吸收强度涨落调制成像(AIFM)方法是基于血红细胞和背景组织对低相干光照明的吸收差异,通过在频域分离动态的血红细胞信号和静态的背景信号,实现对近透明活体生物样本全场无标记的光学血管造影成像.但此成像方法需采集较长的原始图像序列,系统漂移或生物抖动会造成图像模糊,难以实现对某些特定区域的血管造影成像.本文提出一种结合AIFM成像和归一化互相关算法的新方法来提升血管造影图像的质量:原始的图像序列被分成若干短时序列,每个短时序列先利用AIFM成像算法重构得到全场的血管造影图像;再利用归一化的互相关算法将所有的短时重构图像与第一帧重构图像相匹配,并融合得到最终的血管造影片.我们以活体鸡蛋胚胎为样品,通过实验验证了利用短时归一化互相关AIFM成像方法,能够消除鸡胚胎心跳引起的图像模糊,从而获得高分辨率和信噪比的心血管造影片,对研究活体动物心脑血管疾病具有重要应用价值.

逆时偏移中的归一化加权互相关成像条件及应用

成像条件是决定声波方程叠前逆时深度偏移效果的重要因素。常规的归一化互相关成像条件能补偿深部地层的反射波能量,但无法压制地震波逆时偏移过程中产生的偏移噪声。针对归一化互相关成像条件的主要缺陷,从二维声波方程出发,在交错网格空间中推导了声波方程逆时延拓的高阶有限差分格式和PML吸收边界条件,进而在对常规互相关成像条件分析的基础上对其进行改进,给出了一种加权互相关成像条件,即在成像过程中利用炮检波场的夹角进行加权校正,以实现只利用炮点下行波场与接收点上行波场进行成像的目标。模型数据和实测资料偏移结果表明,归一化加权互相关成像条件成像效果明显优于常规归一化互相关成像条件。

SURF与归一化互相关测度相结合的SAR影像匹配方法研究

合成孔径雷达(SAR)匹配是SAR影像处理的重要环节,但由于SAR影像的特殊成像机理,导致SAR影像在匹配时会出现精度、成功率都较低等问题。特别是山地区域,SAR影像富含纹理信息稀少,影像间几何畸变和辐射变形严重,导致特征点提取困难,匹配精度低。鉴于此,本文提出了采用SURF算法和归一化互相关测度相结合的方法,该方法能够快速获得大量匹配点对,实现SAR影像高效的自动化匹配。首先,应用SURF算法获取影像特征点约束匹配搜索范围;然后,采用归一化互相关和测度筛选提取到的匹配点对;最后,利用双向一致性约束剔除错误匹配点对。本文选取地形复杂区域SAR影像数据进行匹配实验,结果表明,该方法能够获得高精度、特征稳定且分布均匀的匹配点对,可以有效地避免几何变形对SAR影像匹配的影响。