【摘 要】
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针对传统基于光流场模型的Demons算法变形方向不易确定,同时考虑声纳图像序列中连续帧图像缺乏梯度信息,提出一种结合梯度互信息的改进Demons算法。该方法在原有图像变形力的
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费资助项目(HEUCF120501)
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针对传统基于光流场模型的Demons算法变形方向不易确定,同时考虑声纳图像序列中连续帧图像缺乏梯度信息,提出一种结合梯度互信息的改进Demons算法。该方法在原有图像变形力的基础上,增加两幅图像间梯度互信息作为驱动图像变形的附加力。在图像配准的同时,使两幅图像的梯度互信息达到最大,避免Demons算法仅依靠图像灰度梯度变形,从而得到更为精确的配准变换。通过声纳图像配准实验,研究结果表明:该算法在互信息量上提高5%以上,验证该方法具有配准精度高,鲁棒性强,是一种有效的非刚性配准方法。
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