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模拟退火-单纯形文献资料
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基于互信息的医学图像快速准确配准策略
对CT和MRI图像进行配准,利用主轴法配准速度快、鲁棒性较高、易实现的特点,计算图像的初始平移量和旋转量,对图像进行粗配准.以粗配准的结果作为新的浮动图像,在基于互信息方法的图像配准中,由于目标函数产生局部极值的原因,采用模拟退火-单纯形的混合优化算法,以互信息作为相似性测度迭代搜索,使互信息大,从而实现佳配准.结果表明,采用由粗到细的配准策略,配准精度高,并且混合优化算法克服了单一优化算法的速度慢、易陷入局部极值的缺点,并且不需要人为调整待配准图像的分辨率,自动化程度高,配准速度快,能够满足脑图谱开发过程中的多模图像配准要求.
