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表面的医学图像配准与融合方法研究
- 表面的医学图像配准与融合方法研究表面的医学图像配准与融合方法研究表面的医学图像配准与融合方法研究
图像配准技术及其Matlab编程实现
- 主要实现对医学图像进行图像配准，图像融合，并用GUI界面显示出来配准参数及结果
im_matching
- 图像配准与融合，Matlab实现
ImageRegistration.rar
- 基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
sift
- 基于SFIT算法的图像处理程序，可以实现一幅图像的特征检测和显示检测结果，同时可以实现两幅图像之间的配准，并接配准后进行拼接，以便用于图像融合使用。-SFIT algorithm based on image processing program, can achieve an image feature detection and display test results, and can achieve the registration between two images and then
CannyExtracttheedge
- 使用canny算子 提取图像的边缘。得到边缘以后，可以进行图像的配准，进而进行融合-Operators use the canny edge extraction of images. Be the edge of the future can be carried out image registration, and fusion
yixuetuxiangpeizhun
- 本文借助多尺度分析为手段， 研究医学图像配准与融合过程中医学图像的增强、插值、配准、融合和分割等 关键问题的理论方法研究，扩展了尺度的含义，使其不再局限在通常的小波分 析和形态学两个方面。-In this paper, using multi-scale analysis as a means to study the medical image registration and fusion process of medical image enhancement, interpo
IRandvisbletuxiangpeizhun
- 针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即: 使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗 配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基 于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合. -For visible light and infrared images of the characteris
RSIP
- 遥感图像处理，包括：图像配准、融合、精校正、增强等-Remote sensing image processing, including: image registration, fusion, precision calibration, enhanced, etc.
vfxhw2
- 图像拼接源码实现，包括多频率图像融合，sift特征点配准算法-Image Stitching source implementation, including multi-frequency image fusion, sift feature points matching algorithm
Image_Fusion
- 基于方向可调滤波器，对已配准图像进行融合。-Fusion the registered images based on Steerable filters with matlab
paper_2_registration
- 用于图像与图像之间的配准，使得两幅图像能够融合。-image fusion
Multi-sourceinformationfusion
- 多信息融合图像边缘特征提取及图像配准研究与应用-Information Fusion Edge feature extraction and image registration and application
图像配准源码
- 《图像配准技术及其MATLAB编程实现》重点介绍图像配准过程中涉及到的关键性技术，包括特征空间、搜索空间、插值技术、相似性度量和搜索策略五大方面的理论知识，并给出相应的Matlab源代码。最后，以一个配准实例说明图像配准的整体实现过程。《图像配准技术及其MATLAB编程实现》可作为从事图像配准、融合研究和应用的高校教师、研究生、高年级本科生及科研人员的参考书。
基于互信息的肝脏图像配准算法研究
- 基于互信息的肝脏图像配准算法研究 肝脏是人体重要的消化器官，肝脏疾病直接影响到人的生命健康。医学影像 学的快速发展为临床诊断提供了丰富直观的医学图像，肝脏CT增强扫描图像使 用造影剂可以在不同相期得到肝动脉与肝静脉高亮的图像，而不同模态的肝脏图 像反映了不同的病理信息。单一相期图像和单一模态图像往往都不能全面反映出 病理信息，通常融合不同肝脏相期图像和不同模态的肝脏图像可以提供更丰富的 信息以便医生掌握病变肝脏的综合信息，从而做出正确诊断或制定出合适的治疗 方案。而这首先要将待融合
CTMR融合示例
- 医学图像 CT/MR 图像的融合算法 使用梯度频率对两图像进行增强并融合，代码运行良好，适合初学者学习（注意无配准功能）(Medical image CT/MR image fusion algorithm uses gradient frequency to enhance and fuse two images, the code runs well, suitable for beginners to learn (pay attention to no registration fun
图像融合算法
- 针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。(In this paper, a method based
红外与可见光图像配准算法（MATLAB版代码）
- 红外和可见光图像配准和融合算法，采用仿射变换(Registration and fusion of infrared and visible images)
代码
- 图像配准的过程中两种或两种以上的图像重叠了在不同的同一个场景倍,从不同的观点和/或不同传感器。这两images-the区域的几何参考和感觉到图像。目前图像之间的差异,介绍了因不同成像条件。图像配准的一个决定性的步骤所有图像分析任务在最后的信息结合了各种各样的数据能源,如在图像融合、变化检测和多通道形象得到恢复。通常,必须注册在多光谱遥感分类、环境监测,变化检测图像拼接、天气预报、创造超分辨率图像、整合信息到地理信息系统(GIS)),结合医学计算机断层扫描(CT)、核磁共振数据获得更完善的信息,如
imagefusion
- 图像配准是拼接技术重要的步骤之一，其配准精度能够直接影响到接来下的图像融合过程，从而影响到拼接图像的质量。因此拼接技术的研究重点是在实现更高精度和可靠性从而保证拼接图像的高品质。具体地说，图像配准是对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。(Image registration is one of the most important steps in mosaic technology.