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多模医学图像配准文献资料
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基于大互信息的人脑多模图像快速配准算法
对脑图谱开发过程中来源于不同成像设备的多模图像进行配准.对预处理后的数码图像和MRI图像,首先提取图像的轮廓,采用基于轮廓的力矩主轴法计算初始平移量和旋转量,然后设定初始缩放系数,将此初始配准参数作为改进单纯形法的初始参数,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.结果表明本算法不需要人为预调整待配准图像的分辨率,自动化程度高,配准速度快,精度较高,能够满足脑图谱开发过程中的多模图像配准要求.
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基于局部小波模式和一致性点漂移的多模医学图像配准
为提高多模医学图像配准的速度、精度和鲁棒性,本文提出一种基于局部小波模式(LWP)和一致性点漂移(CPD)的多模医学图像配准算法.首先提取图像稳定特征点,然后通过局部小波分解编码8邻域信息;接着变换中心像素值,使中心点像素构成的向量取值与小波分解向量取值范围相一致,通过比较中心像素变换向量与小波分解向量计算LWP描述子;后把结合高斯混合模型后验概率和负对数似然函数的函数作为目标函数,利用一致性点漂移算法进行模型参数估计和空间变换.实验结果表明在图像存在噪声、灰度不均匀和初始误配的情况下,LWP-CPD算法的鲁棒性、配准精度和计算复杂度都达到很好的效果.
