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。     

基于最小概率距离和改进PV插值的图像配准

提出一种基于最小概率距离和改进部分体积(PV)插值的图像配准方法。采用Powell优化算法迭代搜索对称KL距离的最小值,获取最小概率距离,将其作为配准测度,并利用改进的PV插值算法提高图像配准的鲁棒性。实验结果表明,与基于互信息的图像配准方法相比,该方法能有效地减少耗费时间,提高配准精度。     

基于互信息图像配准中的局部极值问题研究

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。     

一种改进的医学图像配准插值算法研究

提出一种基于统计学的插值算法,依据所要进行插值点的方向性进行搜索插值,以确定该点是平滑区域还是边缘区域,根据预先设定的阈值进行插值处理.通过仿真实验,该算法很好地解决了边缘模糊和效果不佳的问题.     

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.     

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。     

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.     

遗传算法和最大互信息医学图像配准算法的研究

针对人脑的二维图像设计了一种遗传算法和最大互信息相结合的医学图像配准算法,采用互信息配准模型,以图像的灰度统计信息为配准依据,用改进的遗传算法搜索图像间的最优变换参数,并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。通过实验验证了算法的可行性和稳定性。     

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.     

互信息配准的一种改进算法

在传统的互信息配准方法中,由于重叠面积的变化会引起配准测度的不稳定,导致误配准.本文提出了一种改进的方法,用"面积补偿"的原理来保证参考图像和待配准图像相对平移时重叠面积保持基本不变,有效地增加了配准测度在配准过程中的鲁棒性.通过对比实验证实了此方法的有效性.     

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。     

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。     

基于CCRE和PV插值的多模遥感图像自动配准技术研究

提出了一种基于交叉累积剩余熵(CCRE)进行多传感器图像配准的方法.在这类图像的配准中,不同类型的噪声以及失真对配准效果的影响是未知的,研究和评估了CCRE在卫星图像配准中应用的可行性.通过仿真和分析表明,采用CCRE作为相似性度量准则能够得到更好的配准效果.采用了一种新的优化方法,采用PV插值来计算相似性度量准则的梯度.在以前的应用中PV插值只应用在两幅图像的联合直方图的重建中.将PV插值应用到相似性度量准则的梯度中,从而可以直接基于PV插值应用优化过程.仿真表明这种采用CCRE作为相似性衡量标准,并且在优化过程中采用PV插值的方法能够获得比其他方法更好的配准效果.     

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。     

广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用

使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准。为了克服上述缺点,定义了广义Jensen-Schur测度,利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能,成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面,对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明,新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。