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基于互信息的磁共振颅脑图像配准
引用本文:李晓光,谭建豪. 基于互信息的磁共振颅脑图像配准[J]. 计算机仿真, 2008, 25(12)
作者姓名:李晓光  谭建豪
作者单位:湖南大学电气与与信息学院,湖南,长沙,410082;湖南大学电气与与信息学院,湖南,长沙,410082
摘    要:基于互信息的全局配准算法是近年图像配准研究的热点之一,此法具有精度高、鲁棒性强的特点.但是在计算互信息的时候,采用部分体积插值计算联合直方图无法避免在像素褴数倍位移处的局部极值,从而会造成误配准.分析了局部极值产生原因,然后根据信息熵的基本性质,提出了一种降低配准图像灰度等级的方法.这种方法抑制了因PV插值所引起的局部极值情况,平滑了信息熵的曲线.然后采用Powell优化算法对信息熵函数进行寻优.实验结果表明配准精度可以达到亚像素级.

关 键 词:同模态医学图像  图像配准  互信息  灰度级数

HEAD MRI Registration Based on Mutual Information
LI Xiao-guang,TAN Jian-hao. HEAD MRI Registration Based on Mutual Information[J]. Computer Simulation, 2008, 25(12)
Authors:LI Xiao-guang  TAN Jian-hao
Affiliation:LI Xiao-guang,TAN Jian-hao(Hunan university,Changsha Hunan 410082,China)
Abstract:Mutual information (MI)-based global image registration has attracted much attentions in these years due to its high accuracy and robustness. Despite its advantages over other algorithms, it will introduce artifacts in calculating joint histogram with conventional partial volume (PV) interpolation. This paper analyses the reasons of the local optimization and according to the basic properties of the Information Entropy,investigates an approach for decreasing the gray level of registration images. This metho...
Keywords:Mono-modality medical image  Image registration  Mutual information (MI)  Gray level  
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