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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于渐进式滤波的多模态图像配准方法，包括以下步骤：步骤1、使用2D‑LGF生成多模态图像对的PCmap；步骤2、利用AOS生成PCmap的非线性尺度空间，在非线性尺度空间中检测极值，得到对光照和对比度不变的特征点，用于多模态图像匹配；步骤3、利用2D‑LGF卷积序列建立一个结构描述符来描述上一步得到的特征点；步骤4、采用双边匹配的方法建立初始特征对应关系，使用渐进式滤波进行卷积操作恢复真实的平滑运动场，通过初始匹配的运动向量的一致性使用迭代方法逐步剔除错误匹配；步骤5、使用仿射变换模型对影像进行变换，输出影像配准结果。
主权项：1.一种基于渐进式滤波的多模态图像配准方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，使用二维Log-Gabor滤波生成多模态图像对的相位一致性图PCmap；步骤2，利用加性算子分裂算法AOS生成PCmap的非线性尺度空间，在非线性尺度空间中检测极值，得到对光照和对比度不变的特征点；步骤3，使用二维Log-Gabor滤波计算最大平均索引图和相位一致性方向，生成局部特征描述符用来描述步骤2得到的特征点；步骤4，采用双边匹配构建初始特征对应关系，使用渐进式滤波进行卷积操作恢复真实的平滑运动场，将特征匹配转变为一个可卷积滤波的去噪模型，同时分析正确匹配和错误匹配之间的分布差异，进而构建卷积核，在卷积操作过程中逐渐恢复真实的平滑运动场，通过初始匹配的运动向量的一致性来剔除错误匹配，获得内点集；步骤5，利用上一步得到的内点集中的正确特征匹配点，使用仿射变换模型对影像进行变换，输出影像配准结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于渐进式滤波的多模态图像配准方法
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