计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
11期
325-328
,共4页
高阶统计量%亚像素变换%亚像素边缘检测
高階統計量%亞像素變換%亞像素邊緣檢測
고계통계량%아상소변환%아상소변연검측
Higher order statistics%Sub pixel transformation%Sub pixel edge detection
在海量病例CT图像的快速查找检索过程中,采用传统算法进行检索,由于计算复杂、计算量大等原因,造成病例CT图像查找检索效率过低的问题.为解决上述问题,提出了一种改进高阶统计量算法的海量病例CT图像的快速查找检索方法.通过Radon变换方法将病例CT图像代入到一维空间中,获取病例CT图像投影数据的双谱信息,将高阶统计量算法与亚像素边缘特征算法相融合,将亚像素级精度位置搜索的问题变为最小化函数,对病例CT图像的亚像素边缘特征进行有效的提取.采用奇异值-迭代最近点法(SVD-ICP)和小波极大值完成病例CT图像轮廓间配准融合,进而实现了海量病例CT图像的快速查找与检索.实验结果表明,提出的改进高阶统计量算法的海量病例CT图像的快速查找检索方法精确度高,实用性强.
在海量病例CT圖像的快速查找檢索過程中,採用傳統算法進行檢索,由于計算複雜、計算量大等原因,造成病例CT圖像查找檢索效率過低的問題.為解決上述問題,提齣瞭一種改進高階統計量算法的海量病例CT圖像的快速查找檢索方法.通過Radon變換方法將病例CT圖像代入到一維空間中,穫取病例CT圖像投影數據的雙譜信息,將高階統計量算法與亞像素邊緣特徵算法相融閤,將亞像素級精度位置搜索的問題變為最小化函數,對病例CT圖像的亞像素邊緣特徵進行有效的提取.採用奇異值-迭代最近點法(SVD-ICP)和小波極大值完成病例CT圖像輪廓間配準融閤,進而實現瞭海量病例CT圖像的快速查找與檢索.實驗結果錶明,提齣的改進高階統計量算法的海量病例CT圖像的快速查找檢索方法精確度高,實用性彊.
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