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给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法．这种算法是在计算原始图像互信息之后，引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准。与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符舍图像的特点。实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐。易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性。 相似文献
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给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法. 这种算法是在计算原始图像互信息之后， 引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准. 与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符合图像的特点. 实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐，易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性. 相似文献
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