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内容介绍

多模态图像之间存在显著的非线性强度差异，并且图像会因为噪声而退化，因此，多模态图像自动配准是一项具有挑战性的任务。为了解决这两个问题，本文提出一种多模态图像自动配准方法，该方法分为预配准和精配准两个阶段。在预配准阶段，通过改进SIFT算法来大致对齐多模态图像。在精配准阶段，首先，利用块 HARRIS检测器在预配准后的参考图上提取均匀分布的特征点。然后，通过各向异性结构张量捕捉多模态图像中的结构信息来构建特征描述符，该特征描述符对噪声具有稳健性。更进一步，本文结合张量方向平行度和梯度互信息提出了一种相似度准则（ｔｅｎｓｏｒｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｍｕｔｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＴＯＭＩ）。最后，本文用多种模态图像 （包括 Ｏｐｔｉｃａｌ，ＬｉＤＡＲ，ＳＡＲ和 Ｍａｐ）来评估提出的方法。

试验结果表明，本文提出的方法对非线性强度变化和噪声具有较好的稳健性，并且匹配效果优越。

部分代码

function cim = harrisValue(im)    % calculate the harrris intensity value      ​    % only luminance value    im = double(im(:,:,1));    sigma = 1.5;​    % derivative masks    s_D = 0.7*sigma;    x  = -round(3*s_D):round(3*s_D);    dx = x .* exp(-x.*x/(2*s_D*s_D)) ./ (s_D*s_D*s_D*sqrt(2*pi));    dy = dx';​    % image derivatives    Ix = conv2(im, dx, 'same');    Iy = conv2(im, dy, 'same');​    % sum of the Auto-correlation matrix    s_I = sigma;    g = fspecial('gaussian',max(1,fix(6*s_I+1)), s_I);    Ix2 = conv2(Ix.^2, g, 'same'); % Smoothed squared image derivatives    Iy2 = conv2(Iy.^2, g, 'same');    Ixy = conv2(Ix.*Iy, g, 'same');​    % interest point response    cim = (Ix2.*Iy2 - Ixy.^2)./(Ix2 + Iy2 + eps);        % Alison Noble measure.   ​end

️ 运行结果

参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合