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结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

汤敏

汤敏. 结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法. 自动化学报, 2008, 34(3): 246-250. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00246
引用本文: 汤敏. 结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法. 自动化学报, 2008, 34(3): 246-250. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00246
TANG Min. A Novel Image Registration Method Combining Morphological Gradient Mutual Information with Multiresolution Optimizer. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(3): 246-250. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00246
Citation: TANG Min. A Novel Image Registration Method Combining Morphological Gradient Mutual Information with Multiresolution Optimizer. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2008, 34(3): 246-250. doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00246

结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

doi: 10.3724/SP.J.1004.2008.00246
详细信息
    通讯作者:

    汤敏

  • 中图分类号: TP391.9

A Novel Image Registration Method Combining Morphological Gradient Mutual Information with Multiresolution Optimizer

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    Corresponding author: TANG Min
  • 摘要: 对互信息配准法进行算法改进. 在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度, 不仅考虑所有体素信息, 而且有效结合像素在空间位置的相互关系. 将粒子群优化 (Particle swarm optimization, PSO) 算法这种全局寻优算法和 Powell 这一局部寻优算法相结合, 前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点, 优化时间大为减少. 借鉴小波变换中多分辨率的思想, 在低分辨率图像中粗略配准后, 上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果, 增加算法鲁棒性. 实验结果证明, 本文算法效果良好, 寻优过程在数分钟内完成, 能够满足诊断和科研的实时性要求.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-06-20
  • 修回日期:  2007-09-16
  • 刊出日期:  2008-03-20

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