基于一种改进的Powell算法和互信息的医学图像配准方法

Powell是一种直接法,不用计算目标函数的梯度,仅通过比较目标函数的数值大小来移动迭代点就可求出极值。但Powell算法对参数的初始值有很大的依赖性,在图像配准的优化过程中易陷入局部最优,使得优化结果很大程度上依赖于初始值,会得到错误的配准参数,从而影响配准效果。为解决这一问题,使用粒子群优化算法(PSO)求取Powell算法的初始值。经检验,此方法克服了Powell算法的缺点,大大提高了配准精度。     

遗传算法对Powell图像配准方法的改进

针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Powell算法局部逼近近似最优解。实验结果证明,改进后的Powell算法能有效地减少图像配准的时间,提高配准的精度,精度能达到亚像素级。     

改进头脑风暴优化算法与Powell算法结合的医学图像配准

针对现有医学图像配准算法精度较差、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,结合多分辨率分析,提出改进头脑风暴优化（MBSO）算法与Powell算法结合的图像配准算法。MBSO算法通过改变个体生成方式调节参与局部和全局搜索的个体比例,应用可变步长加强搜索能力,达到跳出局部最优和加速收敛的目的。首先,在低分辨率层利用MBSO算法进行全局搜索;然后,将搜索结果作为Powell算法的初始点在高分辨率层进一步搜索;最后,在原始图像层利用Powell算法搜索并定位全局最优值。与粒子群优化（PSO）算法、蚁群优化（ACO）算法、遗传算法（GA）与Powell算法结合算法相比,所提算法平均均方根误差分别减小了20.89%、30.46%和18.54%,平均配准时间分别缩短了17.86%、27.05%和26.60%,并且达到了100%的成功率。实验结果表明,所提算法具有很强的鲁棒性,能够快速、准确完成医学图像配准任务。     

自适应变异差分算法与Powell算法相结合的医学图像配准

图像配准是医学图像处理中的关键技术。文中提出一种自适应差分算法(Difference Algorithm,DE)和Powell算法相结合的多分辨率医学图像配准方法,其不仅可以克服Powell算法依赖初始点的缺点,还可以降低陷入局部极值的几率。首先,对源图像进行多分辨处理,获得包括源图像在内的三层图像;然后,在低分辨率图像上使用自适应DE算法进行全局变换参数的搜索,获得的变换参数作为Powell算法的初始点;最后,在高分辨率图像及源图像上使用Powell算法进行配准。与传统实验相比,该方法具有更高的精确度,能够有效避免局部收敛问题。     

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.     

基于逐级变异布谷鸟搜索和Powell的医学图像配准

针对基本布谷鸟搜索算法容易陷入局部极值的不足,提出一种逐级变异方法,采用逐级变异方法改进基本布谷鸟搜索算法,进而提出一种逐级变异布谷鸟搜索算法。针对医学图像配准问题,采用互信息作为相似性测度,结合逐级变异布谷鸟搜索算法和Powell法提出融合优化方法,将该融合优化方法应用于医学图像配准中,提出一种基于逐级变异布谷鸟搜索和Powell的医学图像配准方法。通过仿真实验证明该方法实现的医学图像配准精度和准确度更高,性能更好。     

医学图像配准的优化算法改进研究

在医学图像配准优化算法中通常采用Powell法,由于基本Powell法随迭代次数的增加,搜索方向容易趋于线性相关,为此提出了一种改进的Powell法,该算法随着迭代的增加,搜索方向的共轭程度逐渐增强可避免线性相关.将边缘检测与最大互信息相结合,提高原有算法的性能,较准确地完成图像配准任务.对提出的配准算法进行了Matlab仿真实验并对仿真结果做了分析.     

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.     

改进遗传算法的医学图像配准

采用遗传算法的医学图像配准时,遗传算法存在收敛速度慢,易早熟的问题,有可能导致误配.提出改进遗传算法(IGA),该方法将外推搜索和黄金分割搜索与标准遗传算法(SGA)相结合,既提高了遗传算法的收敛速度,又有效地防止了早熟.实验结果表明,改进算法具有更好的有效性和精确性.     

粒子群与改进的鲍威尔算法相结合的多分辨率三维医学图像配准

为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.     

医学图像配准的混合量子粒子群优化算法研究

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息的配准函数存在局部极值,给配准的过程带来了很大的困难。针对此问题提出了以归一化互信息作为相似性测度,将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化（QPSO）算法用于求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度配准参数的方法,应用到医学图像的配准中。实验结果表明,提出的混合算法能够有效地克服互信息函数存在的局部极值和Powell方法存在的初始点依赖问题,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的速度。     

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。     

基于样条金字塔和互信息的快速图像配准*

采用高精度B样条生成金字塔,大幅降低了计算复杂度,通过Parzen窗计算联合直方图并在此基础上导出目标函数的Hessian矩阵表达式,将具备二次收敛性的Newton方法引入到优化过程从而大大提高了配准速度。对普通光学和多谱图像的配准实验表明,该算法大幅提高了互信息模型下的配准速度,且精度较高。