基于改进FCM聚类医学图像配准

ICP和互信息广泛应用于医学图像配准，但存在以下问题：其计算量非常大，耗时长；受初始旋转和平移参数影响较大，图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值。该方法通过计算参考图像和浮动图像的质心，获得配准平移初始值；对医学图像坐标进行中心化处理，通过改进的FCM聚类方法把图像坐标聚成2类；把这2个聚类中心拟合成一条直线，可以算出该直线的斜率，得出其倾斜角，从而获得配准旋转初始值。实验结果表明，该方法既可用于单模态图像配准，也可以用于多模态配准。还具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点，并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题。

Medical Image Registration Based on Improved Fuzzy C-means Clustering