计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2012年
6期
278-282,300
,共6页
李勇明%周頔%王洪辉%高乙文
李勇明%週頔%王洪輝%高乙文
리용명%주적%왕홍휘%고을문
脑磁共振图像配准%Harris算子%Susan算子%动态%联合角点检测
腦磁共振圖像配準%Harris算子%Susan算子%動態%聯閤角點檢測
뇌자공진도상배준%Harris산자%Susan산자%동태%연합각점검측
角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心.Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面.因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路.其中,如何确定在联合算法中Harris、Susan两种算法的权重是一个关键.设计了一种联合算法,并通过统计实验获取两者的权重,通过引入两个加权因子w1和w2分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合,使该联合算法的角点检测能力明显提高.最后将该方法用于脑磁共振图像配准实验中.实验比较结果表明,该联合角点检测算法在脑磁共振图像配准的应用中,相对于目前已有角点检测算法,能获得较高的配准精度和较好的稳定性.
角點檢測算法是基于角特徵點的圖像配準方法的覈心.Harris和Susan是兩種重要的角點檢測算法,有較好的檢測能力,但是其在描述角點信息方麵都不全麵.因此,聯閤Harris、Susan兩種算法是一種較好的解決思路.其中,如何確定在聯閤算法中Harris、Susan兩種算法的權重是一箇關鍵.設計瞭一種聯閤算法,併通過統計實驗穫取兩者的權重,通過引入兩箇加權因子w1和w2分彆對Harris角點響應值與Susan角點響應值進行加權計算,穫得其角點彊度,從而篩選齣新的角點集閤,使該聯閤算法的角點檢測能力明顯提高.最後將該方法用于腦磁共振圖像配準實驗中.實驗比較結果錶明,該聯閤角點檢測算法在腦磁共振圖像配準的應用中,相對于目前已有角點檢測算法,能穫得較高的配準精度和較好的穩定性.
각점검측산법시기우각특정점적도상배준방법적핵심.Harris화Susan시량충중요적각점검측산법,유교호적검측능력,단시기재묘술각점신식방면도불전면.인차,연합Harris、Susan량충산법시일충교호적해결사로.기중,여하학정재연합산법중Harris、Susan량충산법적권중시일개관건.설계료일충연합산법,병통과통계실험획취량자적권중,통과인입량개가권인자w1화w2분별대Harris각점향응치여Susan각점향응치진행가권계산,획득기각점강도,종이사선출신적각점집합,사해연합산법적각점검측능력명현제고.최후장해방법용우뇌자공진도상배준실험중.실험비교결과표명,해연합각점검측산법재뇌자공진도상배준적응용중,상대우목전이유각점검측산법,능획득교고적배준정도화교호적은정성.
