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一种层析深度图像去噪算法
  • ISSN号:0253-2239
  • 期刊名称:《光学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]国防科学技术大学电子科学与工程学院自动目标识别重点实验室,湖南长沙410073, [2]中国人民解放军95380部队,广东湛江524329
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61471371)
中文摘要:

目前经典的基于微分同胚非刚体变换的标记点匹配算法虽然克服了以往非微分同胚变换方法不能处理大形变非刚体变换的问题,但是普遍存在时空复杂度较高,算法收敛速度较慢以及匹配精确性和变换光滑性不能兼顾等问题。针对这些问题,本文提出了一种新的基于恒定动量矢量的快速大形变微分同胚非刚体标记点集匹配算法,该方法利用拉格朗日坐标系下的恒定动量矢量以及时间依赖的多尺度再生核来构造速度矢量场,然后采用基于规则化控制参数的确定性退火机制来搜索最优动量矢量,从而得到最终的微分同胚变换形变场。最后实验验证了本文所提新算法能使匹配的精确性和变换的光滑性达到较好的平衡兼顾,而且也较大程度地降低了算法的时间复杂度以及空间复杂度。

英文摘要:

At present,the classical diffeomorphic landmarks matching algorithms can handle large non-rigid deformation problems that cannot be solved by the non-diffeomorphic algorithms,but there are still plenty of problems such as high spatial and temporal complexity,slow convergence speed and impossible to take into account accurate matching and smooth transformation,and so on.To solve these problems,this paper proposes a novel algorithm named as the fast large deformation diffeomorphic landmarks matching based on stationary momentum (SM-FLDDLM).The SM-FLDDLM algorithm estimates the velocity vector fields by means of the Lagrange stationary momentum vector and time-dependent multi-scale reproducing kernels,and then uses the determin-istic annealing mechanism based on regularization control parameters to search for the optimal momentum vectors,resulting in a final diffeomorphic deformation fields.The results of comparative experiments show that the SM-FLDDLM method is not only suitable for the large deformation diffeomorphic non-rigid transformation,with a better balance between accurate matching and smooth defor-mation,but also considerably reduces the time and space complexity.

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期刊信息
  • 《光学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会 中国科学院上海光学精密机械研究所
  • 主编:曹健林
  • 地址:上海市嘉定区清河路390号
  • 邮编:201800
  • 邮箱:aos@siom.ac.cn
  • 电话:021-69916837
  • 国际标准刊号:ISSN:0253-2239
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1252/O4
  • 邮发代号:4-293
  • 获奖情况:
  • 1992年中科院优秀期刊二等奖,1996年第二届上海市优秀期刊评比一等奖,2000年中科院优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:33570