微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
Microcomputer & its Applications
2015年
14期
39-41
,共3页
流行学习%线性化%局部线性嵌入%降维%稀疏数据
流行學習%線性化%跼部線性嵌入%降維%稀疏數據
류행학습%선성화%국부선성감입%강유%희소수거
针对传统互信息弹性配准方法在医学图像应用上计算量大、处理速度慢的问题提出了一种基于活动轮廓模型(CVL-BFGS)医学图像配准方法.该算法结合了图像局部轮廓信息和全局变化信息,通过提取图像的边缘轮廓,可以有效地挖掘轮廓信息,并克服了弹性配准算法容易陷入局部极值问题,使图像配准的结果更加稳定.同时该算法为全局互信息配准提供一个通过局部配准得到的更优初始值,从而降低了整体配准的迭代次数,提高图像配准效率,并证明了该算法的鲁棒性和有效性.
針對傳統互信息彈性配準方法在醫學圖像應用上計算量大、處理速度慢的問題提齣瞭一種基于活動輪廓模型(CVL-BFGS)醫學圖像配準方法.該算法結閤瞭圖像跼部輪廓信息和全跼變化信息,通過提取圖像的邊緣輪廓,可以有效地挖掘輪廓信息,併剋服瞭彈性配準算法容易陷入跼部極值問題,使圖像配準的結果更加穩定.同時該算法為全跼互信息配準提供一箇通過跼部配準得到的更優初始值,從而降低瞭整體配準的迭代次數,提高圖像配準效率,併證明瞭該算法的魯棒性和有效性.
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