边缘信息度量在自由形变图像配准中的应用

"引入边缘信息度量的自由形变图像配准 (2008年)" 在计算机视觉领域，图像配准是一项重要的技术，用于将两个或多个图像对齐，以便进行比较、分析或融合。这篇2008年的论文提出了一个创新的方法，专门解决了局部形变图像的配准问题。该方法基于B样条的多分辨率网格自由形变（FFD，Free-Form Deformation），这是一种灵活的图像形变模型，能够捕捉图像间的复杂几何变化。 在传统的图像配准中，通常使用相似性度量来评估配准的效果，例如互信息（Mutual Information, MI）或均方差（Mean Squared Difference, MSD）。然而，这些度量可能无法充分重视图像边缘的匹配，而边缘在很多情况下是图像内容的关键特征。为此，论文作者在MSD度量中引入了边缘信息，创建了一种改进的相似性度量方法，强调边缘在配准过程中的重要性。这样做可以提高配准的精度，尤其是在处理包含显著边缘信息的图像时。 为了进一步优化局部配准的准确性，论文提出了一种可选择的交互式配准策略。用户可以在初步配准后介入，通过调整某些局部区域以减少配准误差。这种方法结合了自动和人工的调整，使得最终的配准结果更加精确，变形域也更平滑、连续且保持了一对一的映射关系。 实验结果显示，采用边缘信息度量的自由形变图像配准算法在各种图像配准任务中表现出了高精度，证明了其在处理具有局部形变的图像时的有效性和优越性。这篇论文不仅为图像配准提供了一个新的解决方案，而且对于理解和改进图像配准算法的性能，特别是在关注边缘信息的情况下，有着重要的理论与实践意义。 该研究属于工程技术领域的论文，发表在《浙江大学学报(工学版)》2008年第42卷第10期，DOI号为10.3785/j.issn.1008-973X.2008.10.009。作者为余辉敏和廖秀秀，他们隶属于浙江大学信息与电子工程学系。