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相似文献
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1.
基于互信息图像配准中的局部极值问题研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近年来在医学图像配准中得到广泛应用。但是当变换后像素坐标位于非采样网格点时,插值算法有时会使目标函数产生局部极值,使得最优化搜索终止于局部极值,得到错误的配准结果。分析了两种常见的插值算法和产生局部极值的原因,在此基础上提出一种新的插值算法。实验结果表明,该算法有效地抑制了基于互信息的目标函数的局部极值问题,使目标函数更加平滑。  相似文献   

2.
图像配准中确定性扰动PV插值算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,已被广泛应用于医学图像的配准,图像插值是图像配准过程中一个十分关键的步骤,详细分析了各类插值算法的优缺点,提出了一种确定性扰动PV插值算法,在利用PV插值时考虑了随机扰动涉及到扰动点周围9个网格点,并且通过扰动确定化计算PV插值法的权值.实验结果表明:该算法能够避免网格点和非网格点上的局部极值,有效地改善了基于互信息的目标函数的性能,使函数更加平滑。  相似文献   

3.
为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.  相似文献   

4.
基于互信息的图像配准方法,已经广泛应用于图像配准领域.但互信息图像配准方法容易受到局部极值的干扰,难以得到最优解.对互信息图像配准中互信息的表征、图像插值方法以及优化搜索算法三个要素做了探讨,尤其针对常用的Powell搜索算法的不足,提出了基于互信息和二级搜索的图像配准算法.该算法以标准互信息为图像相似测度,利用PV插值法平滑搜索空间,采用Simplex算法进行一级粗配准,采用Powell算法进行二级精配准.仿真结果表明,二级搜索配准算法能够有效地克服局部极值,提高计算速度,用于大差异图像配准.  相似文献   

5.
为了克服互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息,忽略了图像本身的内在空间信息,以及B样条变换模型存在形变场奇异点的缺陷,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,然后使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法对配准参数进行优化。实验结果表明,该方法较传统的互信息和B样条变换模型都有效地提高了配准的精度。  相似文献   

6.
基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中.文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法.该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到.实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力.  相似文献   

7.
基于互信息的配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近来已成为医学图像处理领域的热点。基于互信息的配准方法实质上是一种对灰度进行统计和计算的方法,同一图像采用不同的窗宽窗位表示必然会影响配准结果。该文在分析窗宽窗位对图像质量的影响和基于互信息配准方法的影响的基础上,进行一系列的医学图像配准试验。在分析配准结果的基础上,给出基于互信息的配准方法所采用的合理窗宽窗位的建议。  相似文献   

8.
基于互信息的颅脑MR影像序列的三维配准   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信息测度,并将一种新的正交优化技术应用于颅脑MR影像序列的三维配准,旨在缩短处理时间。将该方法与使用传统优化算法的配准方法作了比较,实验结果表明,提出的方法能够显著提高配准速度,且不降低配准精度。  相似文献   

9.
基于最大互信息的多模医学图像配准已成为医学图像处理领域的热点.低阶互信息仅关注灰度的统计特性,忽略了空间信息,因此采用图像梯度向量流的空间信息与最大互信息组合的方法来实现医学图像配准.实验表明,该方法可以大大提高配准速度和精度,降低误配准率.  相似文献   

10.
基于互信息的配准方法是图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。文章提出一种基于角点和最大互信息配准方法:首先采用间接算法来计算曲率的极大值点,从而能快速准确的提取角点集;接着计算两幅图像角点集间的互信息,最后通过POWELL算法搜索使互信息最大以实现配准。实验表明,该算法计算简单,配准速度快,具有更好的精确性和鲁棒性。  相似文献   

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