【摘 要】
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图像配准是图像处理研究的一个重要方面,配准技术是当前发展较为迅速的技术之一。近年来,随着计算机可视化的发展,图像配准的应用日趋广泛,其应用领域包括医学中的疾病诊断、
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图像配准是图像处理研究的一个重要方面,配准技术是当前发展较为迅速的技术之一。近年来,随着计算机可视化的发展,图像配准的应用日趋广泛,其应用领域包括医学中的疾病诊断、纵向追踪;卫星图像处理;全景图像拼接;智能机器人等。随着计算视觉的不断发展,所要处理的图像也越来越复杂,大形变和超大形变的图像配准中形变不同程度的陷入局部最优是目前的研究难点之一。对大形变图像配准的相关最新技术进行了深入分析研究,取得对大形变分析的进展结果,如大形变使得图像信息和拓扑结构有更大的改变、目前最新的算法对局部与整体的流形不能很好地保持一致性,导致能量不对称收敛等。针对大形变图像配准的特点,研究了流形学习技术与微分同胚配准模型,提出了一种基于流形思想的大形变微分同胚图像配准快速算法(Manifold registration of large deformation,MRL模型),MRL旨在充分体现大形变配准中局部与整体的本质信息和流形保持,同时在算法上可大幅度的减少大变形图像配准的时间消耗。实验证明了所提出相关算法有效可行。
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