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基于分数阶微分的TV-L^1光流模型的图像配准方法研究
被引量：
9
1
作者
张桂梅
孙晓旭
+1 位作者
刘建新
储珺
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期2213-2224,共12页
图像的非刚性配准在计算机视觉和医学图像分析中有着重要的作用.TV-L^1(全变分L^1范数、Total variation-L^1)光流模型是解决非刚性配准问题的有效方法,但TV-L^1光流模型的正则项是一阶导数,会导致纹理特征等具有弱导数性质的信息模糊....
图像的非刚性配准在计算机视觉和医学图像分析中有着重要的作用.TV-L^1(全变分L^1范数、Total variation-L^1)光流模型是解决非刚性配准问题的有效方法,但TV-L^1光流模型的正则项是一阶导数,会导致纹理特征等具有弱导数性质的信息模糊.针对该问题,将G-L(Grünwald-Letnikov)分数阶引入TV-L^1光流模型,提出基于G-L分数阶微分的TV-L^1光流模型,并应用原始–对偶算法求解该模型.新的模型用G-L分数阶微分代替正则项中的一阶导数,由于分数阶微分比整数阶微分具有更好的细节描述能力,并能有效地、非线性地保留具有弱导数性质的纹理特征,从而提高图像的配准精度.另外,通过实验给出了配准精度与G-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1～2之间.理论分析和实验结果均表明,提出的新模型能够有效地提高图像配准的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的医学图像配准,该模型是TV-L^1光流模型的重要延伸和推广.
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关键词
分数阶微分
Grünwald-Letnikov
TV-L^
1
模型
光流场
弱纹理
非刚性配准
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职称材料
题名
基于分数阶微分的TV-L^1光流模型的图像配准方法研究
被引量：
9
1
作者
张桂梅
孙晓旭
刘建新
储珺
机构
南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
西华大学机械工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第12期2213-2224,共12页
基金
国家自然科学基金(61462065
61661036)
+1 种基金
江西省自然科学基金(20151BAB207036)
江西省科技支撑计划重点项目(20161BBF60091)资助~~
文摘
图像的非刚性配准在计算机视觉和医学图像分析中有着重要的作用.TV-L^1(全变分L^1范数、Total variation-L^1)光流模型是解决非刚性配准问题的有效方法,但TV-L^1光流模型的正则项是一阶导数,会导致纹理特征等具有弱导数性质的信息模糊.针对该问题,将G-L(Grünwald-Letnikov)分数阶引入TV-L^1光流模型,提出基于G-L分数阶微分的TV-L^1光流模型,并应用原始–对偶算法求解该模型.新的模型用G-L分数阶微分代替正则项中的一阶导数,由于分数阶微分比整数阶微分具有更好的细节描述能力,并能有效地、非线性地保留具有弱导数性质的纹理特征,从而提高图像的配准精度.另外,通过实验给出了配准精度与G-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1～2之间.理论分析和实验结果均表明,提出的新模型能够有效地提高图像配准的精度,适合于包含较多弱纹理和弱边缘信息的医学图像配准,该模型是TV-L^1光流模型的重要延伸和推广.
关键词
分数阶微分
Grünwald-Letnikov
TV-L^
1
模型
光流场
弱纹理
非刚性配准
Keywords
Fractional differential, Grunwald-Letnikov, TV-L^
1
（Total variation-L^
1
） model, optical flow, weak texture,non-rigid registration
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分数阶微分的TV-L^1光流模型的图像配准方法研究
张桂梅
孙晓旭
刘建新
储珺
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
9
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职称材料
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