基于加权互信息的多模图像配准算法

基于互信息方法的医学配准容易出现局部极值现象,导致准确率下降。为此,提出一种基于加权互信息的多模图像配准算法。通过全局滤波和边缘提取进行图像预处理,突出图像特征,采用加权互信息方法实现配准。实验结果表明,该算法能够提高多模图像配准的准确率,加快匹配速度。     

基于互信息和二级搜索的图像配准

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.     

基于互信息和模拟退火--单纯形法的多谱段图像配准

不同传感器获得的图像往往没有进行空间配准,或需要融合的图像是传感器在不同时段获得的图像,因此在进行融合之前必须进行图像的配准。论文采用互信息作为相似性测度,同时针对互信息方法目标函数的局部极值问题,选用合适的直方图级数,以降低局部极值,并提出以改进的模拟退火——单纯形算法作为优化策略进行图像配准。实验证明该算法取得了较好的效果。     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

互信息医学图像配准中PV插值算法的改进

基于互信息的医学图像配准算法中,传统的部分体积插值法（PV）使互信息函数在像素整数倍位移处产生局部极值,使优化算法陷于局部最优解,从而导致错误配准。提出用Blackman-Harris窗sinc函数作为核函数,对传统PV插值法进行改进,同时将参与插值的邻域点从4个增加到16个,有效消除了局部极值,得到了光滑的互信息函数曲线。具体配准实验证明,该方法可行,且有更高的鲁棒性。     

基于粗配准和互信息的脑部MR图像配准算法

现有的医学图像配准算法一般都存在需要人工介入、配准时间过长等问题.为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,在采用主轴矩方法进行脑部MR(核磁共振)图像的初始配准的基础上,提出局部搜索算法对图像求得更精确的配准.实验表明,该方法的配准精度和现有的Powell算法都可以达到亚像素级,但局部搜索方法和Powell算法相比较,平均配准时间大大缩短;即便和采用了主轴矩粗配准的Powell算法相比较,配准效率也提高了一倍左右.主轴矩粗配准算法提高了配准效率,局部搜索算法则保证了配准的精度.     

基于遗传算法的互信息医学图像配准

本文首先介绍了医学图像配准的基本概念及方法流程;然后介绍了基于遗传算法寻优的图像配准,其适应度函数为两配准图像的互信息;最后通过基于遗传算法的脑部二维图像配准实验说明该算法的高效性.     

互信息在医学图像配准中的应用研究

多模态图像配准已成为医学图像分析的一项重要研究内容.互信息是最为广泛使用的一种配准方法,其精度和鲁棒性都相对使人满意.通过实验证明了该方法的实用性,并且对其扩展形式如基于高阶熵的互信息和加入梯度的互信息等方法进行了分析,验证了空间信息在配准中的重要作用.     

互信息医学图像配准研究与局部极值的克服

研究了基于互信息的三维医学图像配准,并克服了的局部极值问题。改进了互信息和归一化互信息的公式,减小了计算量：对Powell算法的方向替换策略进行矫正,最大限度地保持原搜索方向;采用预谩旋转量的方法有效解决了插值赝像局部极值问题。采用背景阚值策略,减小了互信息的计算区域,应用形态学方法,去除了PET图像的背景伪迹,使用了多分辨率策略,有效地提高了配准的速度。实验表明,用谊改进的算法进行三雏医学图像配准可以达到亚像素精度,且在速度上有了明显的提高。     

基于互信息的肺部PET-CT图像配准

针对互信息的配准方法忽略了图像的空间信息,同时肺部PET图像和CT图像之间的关联性很小,提出了一种由粗到精的结合空间区域信息和互信息配准方法.实验表明,此方法使PET图像和CT图像的胸腔区域、肺部区域和结节区域得到了有效的匹配.     

基于互信息与边缘互距离的医学图像配准

提出了一种基于互信息与边缘互距离信息的医学图像配准新测度。该种测度既利用了待配准图像间的灰度互信息,又利用了图像边缘间的互距离均值和互距离方差空间信息,从而改进了互信息测度。实验证明这种测度得到的配准参数曲线光滑且峰值尖锐,收敛范围宽,对图像大小有更强的鲁棒性,在图像互信息值一样的情况下,仍有辨识能力。     

互信息医学图像配准的实时性研究

基于互信息的医学图像配准是一种高精稳健的自动配准算法,可以达到亚像素级精度且无需提取解剖特征而倍受重视,但其最大问题是速度慢,致使其不能满足临床的实时需求。在分析影响其速度因素的基础上提出一套加速方案,即采用快速粗配准来缩小互信息的搜索范围、利用非等间隔的灰度压缩来加快互信息的计算、通过混合遗传算法和单纯形算法来加快互信息的搜索。实验表明,改进后的算法在保证配准精度的前提下能显著提高配准速度。     

加权熵互信息在医学图像配准中的应用

基于互信息的医学图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点。采用部分体积插值法和香农熵计算得到的互信息,无法避免会出现一些局部极值,可能导致错误的配准。提出了一种用加权熵代替香农熵的互信息计算方法,并将其应用于图像配准实验。实验结果表明,该方法能够有效平滑互信息的局部极值,减少错误的医学图像配准。     

医学图像配准中的一种互信息快速计算方法

基于互信息的医学图像配准,可以达到亚像素级精度且无需提取图像的解剖特征,是一种高精稳健的配准方法。但其中频繁的互信息计算使配准速度很慢,不能满足临床的实时要求。提出一种基于统计直方图灰度压缩的互信息加速计算方法,能显著减少灰度级,加快互信息计算,从而加快配准速度。实验表明,该方法能在不影响配准精度的前提下显著缩短配准时间。     

区域和局部信息结合的双向医学图像配准

提出了一种新的基于区域互信息和局部频率信息结合的双向图像配准测度。首先,以原参考图像为参考,计算出正向变换下图像的区域互信息和Gabor滤波后的得到局部频率 信息;同时,以输入图像为参考图像,计算出逆变换下的逆向互信息和局部频率信息。将正向与逆向变换下的互信息和局部频率信息各自相乘后求和,减去两幅图像对应的配准残 量,得到双向图像配准度量,用于对输入图像进行配准。仿真实验结果在验证分析结果的同时也表明,方法对图像噪声、分辨率等具有较高的鲁棒性,可有效提高配准的精度。     

图像配准中图像互信息的快速估计算法

快速、精确地估计图像互信息是图像配准中一个非常重要的课题,它涉及到两幅图像的联合概率密度和边缘概率密度的估计。针对核密度估计法运算量大而导致互信息估计速度慢的问题,提出了一种快速核密度估计法,并用它估计图像互信息。快速算法利用了单位冲激函数性质和基于快速傅立叶变换的快速卷积算法,能在线性时间复杂度内估计互信息。采用临床MRI图像的实验证实了快速算法的性能。     

基于Harris角点和最大互信息的多模医学图像配准

介绍了一种基于最大互信息原理的图像配准技术.针对基于最大互信息图像配准的不足,研究了基于Harris角点算子的多模态医学图像配准.在计算互信息的时候,采用部分体积插值法计算联合灰度直方图.在优化互信息函数的时候,采用了改进的遗传算法将配准参数收敛到最优值附近.实验结果表明,该方法具有较高的配准精度和稳定性.     

高阶熵在医学图像配准中的应用研究

互信息是图像配准技术中广泛应用的一种相似性度量方法。传统的互信息方法中仅仅考虑了图像像素的灰度信息,而没有考虑像素之间的空间位置关系。因此,空间信息的缺乏导致了传统方法鲁棒性较差。在讨论了高阶熵的基本概念之后,将像素邻域均值作为高阶熵的第二维变量,由此加入空间信息。实验结果证明,该方法具有很强的抗噪声能力,能够使配准曲线更加平滑,从而避免在搜索过程中陷入局部极值。