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基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接
  • ISSN号:1004-132X
  • 期刊名称:《中国机械工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[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]南京航空航天大学,南京210016, [2]中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,苏州215163
  • 相关基金:江苏省333高层次人才培养工程资助项目(2007-16-59); 江苏省科技支撑计划资助项目(BE2010652); 南京航空航天大学专项科研项目(2010027)
中文摘要:

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、视场局限及不同视场间存在几何畸变等特点,提出一种基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接算法。该算法利用CUDA加快了各视场眼底图像同态滤波增强的速度及增强后各有效视场的SIFT特征提取与相互匹配的速度,并加快了结合透视变换模型的RANSAC算法进行的匹配点对提纯速度、周围视场与中央视场变换矩阵的计算速度,配准、融合后得到了眼底全景图像。实际的眼底照相机获取图像的自动配准与拼接表明,该算法可以快速、高精度地实现不同视场眼底图像的自动配准与拼接,算法速度是未采用CUDA的算法的10~30倍,精度达到像素级,具有很好的鲁棒性。

英文摘要:

In order to overcome the characteristics of low contrast, non--uniform illumination, limited field of view (FOV), and the geometric distortion between different FOV of the fundus ima- ges, a fast automatic fundus image registration and mosaic algorithm was presented based on CUDA. Fundus images were enhanced by homomorphism filtering and the SIFT features in effective FOV were extracted and matched between images with CUDA speeded up. With CUDA application, point pairs were purified using RANSAC algorithm employed perspective model, transformation matrixes were computed according to the matching point pairs of surrounding FOV images to the central, im- age registration and image fusion was implemented to get fundus panoramic image finally. The auto- matic registration and mosaic results of multiple FOV images obtained by fundus camera show that the algorithm is robust and stability with registration accuracy is up to pixel level, the algorithm speed upgrades 10 to 30 times, high--precision automatic fundus image mosaic can be achieved.

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期刊信息
  • 《中国机械工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:董仕节
  • 地址:湖北工业大学772信箱
  • 邮编:430068
  • 邮箱:paper@cmemo.org.cn
  • 电话:027-87646802
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-132X
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1294/TH
  • 邮发代号:38-10
  • 获奖情况:
  • 1997年获中国科协期刊一等奖,第二届全国优秀科技...,机械行业优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年获首届湖北十大名刊,中国期刊方阵“双高”期刊,2003第二届国家期刊奖提名奖,百种中国杰出学术期刊
  • 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,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:50788