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遗传算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准 总被引:5,自引:3,他引:5
基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点,成为近年图像配准研究的热点,但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难。本文以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将遗传算法和Powell法结合起来对三维CT、MR图像进行了配准。实验结果表明,这种方法能够有效地克服信息函数的局部极值,配准精度达到亚像素级。 相似文献
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蚁群算法和Powell法结合的多分辨率三维图像配准 总被引:5,自引:0,他引:5
基于互信息的配准方法具有精度高,鲁棒性强的特点,成为近年来图像配准研究的热点.但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,为配准的优化过程带来了很大的困难.该文提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法.该算法以互信息作为相似性测度,采用基于小波变换的多分辨率策略,将蚁群算法与Powell法结合起来对三维的CT,MR图像进行了配准.实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大地提高了配准精度,达到亚像素级. 相似文献
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针对传统互信息图像配准容易产生局部极值的问题,提出将双边滤波器和交叉累计剩余熵结合作为匹配算法,进行多光谱图像的配准。在这种配准算法中,首先针对多光谱图像特点,提出基于概率密度的双边滤波器边缘提取方法,其次采用交叉累计剩余熵代替互信息作为测度函数将参考图像与待匹配图像的边缘进行匹配。双边滤波器的特性是去噪保边,而累计剩余熵比香农熵更具一般性,且该函数可以有效地避免局部极值,去除噪声。实验证明,该方法鲁棒性好,配准效果明显。 相似文献
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针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。 相似文献
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医学图像配准中的数据抽样方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在基于灰度的医学图像配准中,传统数据抽样方法在过抽样时产生较多的局部极值点问题,提出了基于浮动图像灰度概率分布和其梯度信息的抽样方法.通过对人体脑部的刚体配准实验,从函数曲线和收敛性能方面,对比分析了五种数据抽样方法.实验结果表明,新抽样方法可以有效地减少局部极值点,提高归一化互信息测度的收敛性能. 相似文献
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基于最大互信息的图像拼接优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
基于多分辨分析(MA)策略,提出了以图像最大互信息(MI)为匹配测度的图像拼接粒子群优化算法(OA-MI),使参数随图像的MI计算和多分辨率级数进行自适应调整,解决了灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题。实验证明,该方法能够有效地避免局部极值的影响,通过有限次寻优迭代即可找到最优配准变换,提高了图像配准的计算速度和图像拼接的质量。 相似文献
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基于互信息的图像配准方法在单模图像配准中极易受局部极小值影响,从而导致配准失败.提出了一种改进的局部优化方法,在Powell方法中引入针对空间变换参数的约束条件.针对8套脑部MRA和MRI的体数据集进行的实验表明,该方法可以很好地克服优化陷入局部极值的情况. 相似文献
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基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。 相似文献
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针对可见光与红外图像的配准问题,提出了一种基于边缘方向相关和局部优选区域互信息加权的配准方法。首先进行区域划分,建立区域优选测度,选取信息量丰富的局部区域;在优选区域的基础上,引入了图像的边缘方向信息,构造边缘方向图,以增加全局空间特征;然后,通过综合局部区域灰度信息和全局边缘方向信息,将互相关测度和互信息测度加权集成,构造了一种新的相似测度。实验结果表明,边缘方向相关测度的引入,提高了基于互信息的图像配准的精度,利用局部优选区域代替整幅图像提高了算法的速度。 相似文献
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基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。 相似文献