提出了一种基于局部特征描述的多模态视网膜图像配准方法，该方法采用圆环结构划分关键点周围区域，通过局部梯度方向直方图构造特征描述子，并对所提取的特征向量进行规范化。实验证明，该算法在多模态视网膜数据集上提高了配准的成功率，相比于经典算法提高了算法的速度和鲁棒性。
2022-12-29 20:51:41
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提出了一种基于最优Atlas图像搜索和局部加权B样条变换的全自动非刚性分层配准分割感兴趣区域（ROI）方法。实验结果表明, 所提算法配准的ROI准确度达到95.6%, 归一化互信息值为1.8432, 均方根误差为1.12%, 相关系数提高了18.33%。相比其他配准方法, 所提方案的配准精度及准确度明显提升, 对临床辅助诊断有重要意义。
2022-12-19 10:52:55
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CCRE，比香农熵更通用，决定了两幅图像的交叉累积残差熵。适用于多模态图像配准，对噪声更敏感。函数 f=ccre(I1,I2) 计算两者之间的 CCRE两个图像在 test_ccre.m 文件中。
2022-05-03 15:38:14
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多模态图像融合技术的研究，林晓梅，李琎，摘要:本文综合的阐述了多模态图像融合各种算法的基本原理和融合流程、针对各种方法的特点及应用场合进行了对比、分析与评价。
2021-12-12 18:11:19
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这是一种通用的多模态遥感图像匹配框架。该框架可以利用各种特征描述符如HOG、LSS、CFOG、各种梯度信息，相位信息，边缘信息等构建逐像素的三维特征表达图（不对具体特征进行限定），然后利用各种相似性测度如相关系数，灰度差平方和，欧式距离、互信息和相位相关等进行模板匹配（不对具体相似性测度进行限定），考虑到计算效率问题，我们推荐使用基于FFT的互相关做相似性测度。
2021-11-20 19:01:22
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针对多模态图像融合中多尺度几何工具和融合规则设计困难的问题,提出一种基于生成对抗网络(GANs)的图像融合方法,实现了多模态图像端到端的自适应融合。将多模态源图像同步输入基于残差的卷积神经网络(生成网络),通过网络的自适应学习生成融合图像;将融合图像和标签图像分别送入判别网络,通过判别器的特征表示和分类识别逐渐优化生成器,在生成器和判别器的动态平衡中得到最终融合图像。与具有代表性的融合方法相比,实验结果表明,本文方法的融合结果更干净,没有伪影,提供了更好的视觉质量。
2021-10-26 16:25:39
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我们提出了一种新颖的基于地标匹配的多模态图像对齐方法，该方法是通过解决不同特征模态之间的线性映射而唯一实现的。 该线性映射导致对从不同模态捕获的图像的相似性进行新的测量。 此外，我们的方法通过最小化凸二次函数来同时解决此线性映射和界标对应关系。 我们的方法可以估计不同模态与非线性非刚性空间变换之间的复杂图像关系，即使在存在重噪声的情况下也是如此，如使用各种图像模态进行的实验所示。
2021-10-09 10:48:39
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基于线特征和互信息的多模态图像配准，赵亚芳，冀小平，互信息作为配准的一种相似性度量，由于不需要对图像灰度做任何的假设，因此尤其适用于多模图像配准。然而，这种方法在寻优变换中
2021-07-07 15:05:23
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