1 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室, 山西 太原 030051
2 朔州市朔城区第一中学, 山西 朔州 036000
为了解决灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题, 使参数随图像的NMI计算和多分辨率级数进行自适应调整, 采用基于小波变换多分辨率策略,形成多尺度匹配模型, 并将粒子群算法(PSO)作为添加算子, 提出了以图像归一化互信息(NMI)作为相似性测度的混合遗传算法, 对CT与MRI图像进行了配准。实验结果表明,该方法能够解决遗传算法早熟收敛问题, 有效地克服信息函数的局部极值, 实现图像的自动配准, 具有匹配精确、鲁棒性好及效率高等优点。
混合遗传算法 图像配准 小波变换 Powell算法 互信息 hybrid genetic algorithm image registration wavelet transform Powell mutual information
中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室, 山西 太原 030051
如何在确保边缘精确定位的同时, 最大程度地抑制噪声以及图像灰度不均匀所产生的伪边缘点, 是当前边缘检测所面临的难题。针对此问题, 提出了多尺度张量的边缘检测算法, 这种算法可以在不同尺度下获取更丰富的局部结构信息。选取适当的阈值, 滤除噪声点和伪边缘, 从而得到细节丰富的边缘。实验证明该方法得到的边缘细节丰富, 且抗噪声性能较好。
多尺度分析 边缘检测 张量 噪声 multi-scale analysis edge detection tensor noise
中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室, 山西 太原 030051
针对常规指纹细节特征提取算法不足的问题, 提出了一种有效的指纹细节特征提取算法, 即在细化图像上直接提取原始细节特征点, 得到初步的特征提取结果, 然后根据图像的伪特征点分布规律, 将伪特征点删除, 最终保留真实的特征点集。实验结果表明, 此算法能有效消除各类伪特征点并且有效地减少计算时间。
指纹 细节特征 细化图像 伪特征点 fingerprint minutiae extraction thinned image pseudo-feature points
