计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2011年
11期
257-263
,共7页
图像配准%质心%小波分解%Powell优化算法%一维搜索
圖像配準%質心%小波分解%Powell優化算法%一維搜索
도상배준%질심%소파분해%Powell우화산법%일유수색
在确保低误配率的前提下,如何提高医学图像配准的精度与效率,是一项值得研究的重要课题.为了满足临床需要,提出一种混合编程的配准策略,即通过质心提取技术和小波分解图像的细节增强技术相结合的方式进行预配准,并在这个基础上基于图像的灰度信息,利用Powell优化算法和传统的基于最大互信息的相似性测度方法进行细配准,从而得到配准结果.另外,对Powell算法的一维搜索方式提出了有另于传统Brent算法的改进,使之在保证精度与效率的前提下更适用于图像配准.实验证明,提出的配准策略能很好地避免误配准,配准精度达到了亚像素级,配准的效率也符合临床需求.
在確保低誤配率的前提下,如何提高醫學圖像配準的精度與效率,是一項值得研究的重要課題.為瞭滿足臨床需要,提齣一種混閤編程的配準策略,即通過質心提取技術和小波分解圖像的細節增彊技術相結閤的方式進行預配準,併在這箇基礎上基于圖像的灰度信息,利用Powell優化算法和傳統的基于最大互信息的相似性測度方法進行細配準,從而得到配準結果.另外,對Powell算法的一維搜索方式提齣瞭有另于傳統Brent算法的改進,使之在保證精度與效率的前提下更適用于圖像配準.實驗證明,提齣的配準策略能很好地避免誤配準,配準精度達到瞭亞像素級,配準的效率也符閤臨床需求.
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