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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.
改进收敛条件的动态调整惯性权重PSO算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在医学图像配准中需要解决互信息图像配准过程中局部极值问题,引入了一种动态调整惯性权的自适应粒子群算法;验证了其中两个重要参数的取值,并均匀赋值粒子初始位置,避免随机产生的初始位置集中在某一区域而使寻优陷入局部极值,同时加入进化速度因子作为搜索中止条件,加快了搜索速度。实验表明,该算法既能找到全局最优又能快速收敛。  相似文献
3.
在VHDL RT级综合的基础上,提出了在RT级进行电路可测性检查和改进方法。与一般的可测性分析方法不同,该文不是基于对电路的可控制性和可观察性的量化分析,而是通过检查和改进可测性不佳的局部设计,使得整体电路的可测性得到提升,达到高故障覆盖率。  相似文献
4.
陆雪松  涂圣贤  张素 《自动化学报》2016,42(9):1413-1420
医学图像的非刚性配准对于临床的精确诊疗具有重要意义. 待配准图像对中目标的 大形变和灰度分布呈各向异性给非刚性配准带来困难. 本文针对这个问题,提出基于多维特征的 联合Renyi α-entropy度量结合全局和局部特征的非刚性配准算法. 首先,采用最小距离 树构造联合Renyi α-entropy,建立多维特征度量新方法. 然后,演绎出新度量准则相对 于形变模型参数的梯度解析表达式,采用随机梯度下降法进行参数寻优. 最终,将图像的Canny 特征和梯度方向特征融入新度量中,实现全局和局部特征相结合的非刚性配准. 通过在36对宫颈磁共振(Magnetic resonance,MR)图像上的实验,该方法的配准精度相比较于传统互信息法和互相关系数法有明显提高. 这也表明,这种度量新方法能克服因图像局部灰度分布不一致造成的影响,一定程度地减少误匹配,为 临床的精确诊疗提供科学依据.  相似文献
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