圖像配準(zhǔn)技術(shù)及其MATLAB編程實(shí)現(xiàn)

前言

　　隨著新型傳感器的不斷涌現(xiàn)，人們獲取圖像的能力迅速提高，不同物理特性的傳感器所產(chǎn)生的圖像也不斷增多。由于不同圖像傳感器獲取的圖像數(shù)據(jù)存在明顯的局限性和差異性，所以?xún)H僅利用一種圖像數(shù)據(jù)往往難以滿(mǎn)足實(shí)際需求。為此，需要通過(guò)圖像融合技術(shù)將不同傳感器獲取的圖像綜合起來(lái)使用，達(dá)到對(duì)目標(biāo)更全面、清晰、準(zhǔn)確的理解和認(rèn)識(shí)的目的。而圖像配準(zhǔn)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)圖像融合的重要前提，因此圖像配準(zhǔn)技術(shù)也獲得了迅速發(fā)展?！　”緯?shū)共8章。第1章闡述了圖像配準(zhǔn)的基本概念、分類(lèi)及發(fā)展?fàn)顩r；第2章主要介紹醫(yī)學(xué)圖像和遙感影像的成像原理及特性；第3章詳細(xì)闡述圖像配準(zhǔn)中點(diǎn)、線(xiàn)、邊緣等特征空間的檢測(cè)原理及其Matlab實(shí)現(xiàn)源代碼；第4章詳細(xì)介紹平移變換、旋轉(zhuǎn)變換、縮放變換等搜索空間的基本技術(shù)及其Matlab實(shí)現(xiàn)源代碼；第5章討論最近鄰、雙線(xiàn)性、立方卷積、PV等插值法的實(shí)現(xiàn)機(jī)制及其Matlab源代碼；第6章詳細(xì)介紹進(jìn)退法、黃金分割法、拋物線(xiàn)法、Brent方法等線(xiàn)性搜索算法和Powell算法、遺傳算法、蟻群算法等優(yōu)化算法的主要技術(shù)及其Matlab編程實(shí)現(xiàn)；第7章討論圖像配準(zhǔn)中相似性度量的相關(guān)技術(shù)；第8章給出了一個(gè)多模醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的實(shí)例。此外，在附錄中還以大篇幅詳細(xì)介紹了本書(shū)中使用的工具箱函數(shù)及Matlab 7.0圖像處理工具箱函數(shù)，以方便讀者查詢(xún)使用，從而更加有效地應(yīng)用Matlab進(jìn)行圖像配準(zhǔn)的研究?！　∠抻谧髡咚剑瑫r(shí)間倉(cāng)促，且隨著圖像配準(zhǔn)技術(shù)的不斷發(fā)展及Matlab圖像處理工具箱函數(shù)的不斷更新，書(shū)中難免有錯(cuò)誤或不妥之處，敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。

內(nèi)容概要

本書(shū)重點(diǎn)介紹圖像配準(zhǔn)過(guò)程中涉及到的關(guān)鍵性技術(shù)，包括特征空間、搜索空間、插值技術(shù)、相似性度量和搜索策略五大方面的理論知識(shí)，并給出相應(yīng)的Matlab源代碼。最后，以一個(gè)配準(zhǔn)實(shí)例說(shuō)明圖像配準(zhǔn)的整體實(shí)現(xiàn)過(guò)程?！　”緯?shū)可作為從事圖像配準(zhǔn)、融合研究和應(yīng)用的高校教師、研究生、高年級(jí)本科生及科研人員的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

第1章  緒論　1.1  圖像配準(zhǔn)原理　1.2  圖像配準(zhǔn)的基本框架　1.3  配準(zhǔn)方法分類(lèi)　1.4  常用的圖像配準(zhǔn)技術(shù)　1.5  圖像配準(zhǔn)與融合的意義　1.6  圖像配準(zhǔn)與融合技術(shù)的應(yīng)用第2章  數(shù)字圖像　2.1  X線(xiàn)影像　2.2  CT影像　2.3  MRI檢查技術(shù)　2.4  SPECT成像　2.5  PET成像　2.6  超聲成像　2.7  SPOT影像第3章  特征空間　3.1  點(diǎn)檢測(cè)　3.2  線(xiàn)檢測(cè)　3.3  Hough變換　3.4  邊緣檢測(cè)第4章  搜索空間　4.1  平移變換　4.2  旋轉(zhuǎn)變換　4.3  縮放變換　4.4  綜合變換第5章  灰度級(jí)插值技術(shù)　5.1  最近鄰插值法　5.2  雙線(xiàn)性插值法　5.3  立方卷積插值法　5.4  PV插值法第6章  搜索策略　6.1  一維搜索算法　6.2  Powell算法　6.3  遺傳算法　6.4  蟻群算法第7章  相似性度量　7.1  最大互信息測(cè)度　7.2  AM測(cè)度第8章  圖像配準(zhǔn)實(shí)例　8.1  配準(zhǔn)算法　8.2  Matlab編程實(shí)現(xiàn)　8.3  程序運(yùn)行界面及結(jié)果附錄A  本書(shū)使用的工具箱函數(shù)附錄B  Matlab 7.0圖像處理工具箱函數(shù)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　最近鄰插值法的實(shí)現(xiàn)方法是：配準(zhǔn)圖像的像素通過(guò)反向映射得到原始圖像上的一個(gè)浮點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)其進(jìn)行四舍五入的取整，得到一個(gè)整數(shù)型坐標(biāo)，這個(gè)整數(shù)型坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的像素值就是配準(zhǔn)圖像對(duì)應(yīng)像素的像素值。也就是說(shuō)，取原始圖像浮點(diǎn)坐標(biāo)最鄰近的點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像素值賦給配準(zhǔn)圖像。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖5．1所示。　　在圖像配準(zhǔn)的灰度級(jí)插值過(guò)程中，經(jīng)常需要處理出界點(diǎn)的問(wèn)題。出界點(diǎn)是指反向映射點(diǎn)超出原圖像區(qū)域，比如在幾何變換時(shí)，反向映射點(diǎn)坐標(biāo)值為負(fù)值。對(duì)于不在原圖中的點(diǎn)，可以直接將它的像素值統(tǒng)一設(shè)置為某一固定值（如對(duì)于灰度圖設(shè)置為0或255，即黑色或白色）或者將它的灰度值等于和它相鄰的且在原圖中有映射點(diǎn)的像素灰度值。

編輯推薦

　　全面系統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)　　深入淺出的實(shí)現(xiàn)原理機(jī)制　　大量精巧的MATNAB7.0源代碼　　典型實(shí)用的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)實(shí)例　　簡(jiǎn)單明了的圖像處理工具箱使用

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