1(南昌航空大学计算机视觉研究所 南昌 330063);2(南昌航空大学信息工程学院 南昌 330063) (guimei.zh@163.com)
出版日期: 2018-12-01基金资助:国家自然科学基金项目(61462065，61462063)；江西省科技支撑计划基金项目(20161BBF60091)Active Demons Algorithm Based on Multi-Resolution and Adaptive Fractional Differential
Zhang Guimei1, Guo Lijuan2, Xiong Bangshu2, Chu Jun11(Computer Vision Institute, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063);2(School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063)
Online: 2018-12-01摘要/Abstract
摘要： 分数阶Active Demons(fractional active demons, FAD)算法是图像非刚性配准的有效方法，并且能解决灰度均匀和弱纹理图像配准精度低，优化易陷入局部极小而导致的配准速度缓慢问题，但是该算法中分数阶最佳阶次的寻找需要通过多次实验人工选取，缺乏阶次自适应性.针对该问题，提出了基于多分辨率和自适应分数阶的Active Demons算法，该算法首先根据图像梯度模值和信息熵，构建了自适应分数阶阶次的数学模型，基于该模型自动计算出分数阶的最佳阶次和微分动态模板；然后将多分辨率策略加入到自适应分数阶Active Demons算法中，进一步提高了图像配准效率.理论分析和实验结果均表明：提出的算法可用于灰度均匀、弱边缘和弱纹理图像的配准，能根据图像的局部特征自适应计算最佳分数阶阶次，并避免了算法陷入局部最优，从而提高了图像配准的精度和效率.
参考文献
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