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公开(公告)号：CN111429495B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010302960.9
申请日：2020-04-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种新型非刚性图像配准方法，包括以下步骤：构建浮动图像与固定图像之间的位移场的二阶有界广义形变函数，将位移场的二阶广义形变函数作为变分模型的正则项；按照待配准图像之间的灰度分布特点，采用不同的数据项：当待配准图像之间的灰度分布接近，不存在局部灰度偏移时，采用平方差之和(sum of squared difference，SSD)作为模型的数据项，建立BGDSSD配准模型；当待配准图像之间存在局部灰度偏移时，采用局部相关系数(local correlation coefficient，LCC)作为模型的数据项，建立BGDLCC配准模型；利用自适应原始‑对偶算法求解配准模型，得到配准结果。本发明能够在满足有界形变的前提下得到更光滑的位移场，从而得到更有效的配准结果。
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公开(公告)号：CN111429495A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010302960.9
申请日：2020-04-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种新型非刚性图像配准方法，包括以下步骤：构建浮动图像与固定图像之间的位移场的二阶有界广义形变函数，将位移场的二阶广义形变函数作为变分模型的正则项；按照待配准图像之间的灰度分布特点，采用不同的数据项：当待配准图像之间的灰度分布接近，不存在局部灰度偏移时，采用平方差之和(sum of squared difference，SSD)作为模型的数据项，建立BGDSSD配准模型；当待配准图像之间存在局部灰度偏移时，采用局部相关系数(local correlation coefficient，LCC)作为模型的数据项，建立BGDLCC配准模型；利用自适应原始-对偶算法求解配准模型，得到配准结果。本发明能够在满足有界形变的前提下得到更光滑的位移场，从而得到更有效的配准结果。
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公开(公告)号：CN109727258B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910011046.6
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域灰度异质能量的图像分割方法，包括以下步骤：S10、输入原始图像，得到其灰度图像的像素点个数和灰度值；S20、基于灰度图像的像素点个数和灰度值，计算图像的灰度异质指标和灰度异质因子，得到与初始图像对应的灰度异质因子图像；S30、构建基于区域灰度异质能量的活动轮廓模型，所述模型的总能量泛函包括区域灰度异质能量泛函项、边缘能量项和局部区域拟合项；S40、求解总能量泛函，得到图像的分割结果。本发明的能量泛函既使用了原始图像的灰度信息，又融合了区域灰度异质信息。两者结合，相互平衡，能够有效地分割灰度极其不均匀的图像。实验表明，本方法在分割两类特定图像时，分割结果优于仅基于图像灰度信息的分割结果。
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公开(公告)号：CN109727258A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910011046.6
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区域灰度异质能量的图像分割方法，包括以下步骤：S10、输入原始图像，得到其灰度图像的像素点个数和灰度值；S20、基于灰度图像的像素点个数和灰度值，计算图像的灰度异质指标和灰度异质因子，得到与初始图像对应的灰度异质因子图像；S30、构建基于区域灰度异质能量的活动轮廓模型，所述模型的总能量泛函包括区域灰度异质能量泛函项、边缘能量项和局部区域拟合项；S40、求解总能量泛函，得到图像的分割结果。本发明的能量泛函既使用了原始图像的灰度信息，又融合了区域灰度异质信息。两者结合，相互平衡，能够有效地分割灰度极其不均匀的图像。实验表明，本方法在分割两类特定图像时，分割结果优于仅基于图像灰度信息的分割结果。
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