基于分数阶梯度驱动的主动Demons算法研究

• 作者: 刘建新 张桂梅 曹红洋 陈阳泉
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: Riemann-Liouville 分数阶梯度 主动Demons算法 非刚性配准
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2834-2841
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.12.004

摘要

图像非刚性配准在计算机视觉和医学图像有着重要的作用．Demons算法被证明是解决非刚性配准的有效方法，然而存在的Demons非刚性配准算法对灰度均匀和弱纹理区域的图像配准精度低，优化易陷入局部极小导致配准速度缓慢．针对该问题，将R-L（Riemann-Liouville）分数阶微分引入到主动Demons算法中，提出了基于R-L分数阶梯度驱动的主动Demons算法．本文将R-L分数阶梯度代替传统的梯度算子，不但可以增强图像的细节信息，而且可以增强灰度均匀和弱纹理区域的梯度信息，从而提高了图像配准精度和速度．另外，通过实验给出了配准精度与R-L分数阶模板参数之间的关系，从而为模板最佳参数的选取提供了依据．尽管不同类型的图像其最佳参数是不同的，但是其最佳配准阶次一般在0～1之间．理论分析和实验结果均表明，该算法可以用于灰度均匀和弱纹理区域的图像配准，且配准精度和速度都有明显的提高，本文方法是Demons算法应用的一个重要延伸．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂梅	南昌航空大学航空制造工程学院	86	604	12.0	21.0
2	刘建新	西华大学机械工程学院	35	201	8.0	12.0
3	曹红洋	南昌航空大学航空制造工程学院	2	15	2.0	2.0