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综合馆
基于多分辨率和自适应分数阶的Active Demons算法
  • 摘要

    分数阶Active Demons(fractional active demons,FAD)算法是图像非刚性配准的有效方法,并且能解决灰度均匀和弱纹理图像配准精度低,优化易陷入局部极小而导致的配准速度缓慢问题,但是该算法中分数阶最佳阶次的寻找需要通过多次实验人工选取,缺乏阶次自适应性.针对该问题,提出了基于多分辨率和自适应分数阶的Active Demons算法,该算法首先根据图像梯度模值和信息熵,构建了自适应分数阶阶次的数学模型,基于该模型自动计算出分数阶的最佳阶次和微分动态模板;然后将多分辨率策略加入到自适应分数阶Active Demons算法中,进一步提高了图像配准效率.理论分析和实验结果均表明:提出的算法可用于灰度均匀、弱边缘和弱纹理图像的配准,能根据图像的局部特征自适应计算最佳分数阶阶次,并避免了算法陷入局部最优,从而提高了图像配准的精度和效率.

  • 作者

    张桂梅  郭黎娟  熊邦书  储珺  Zhang Guimei  Guo Lijuan  Xiong Bangshu  Chu Jun 

  • 作者单位

    南昌航空大学计算机视觉研究所 南昌 330063/南昌航空大学信息工程学院 南昌 330063

  • 刊期

    2018年12期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    R-L(Riemann-Liouville)分数阶微分  Active Demons (AD)算法  自适应模型  多分辨率  图像配准 

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34.236.216.93