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模糊规则自适应学习的弹性图像配准 被引量：3

Elastic Image Registration Using Adaptive Fuzzy-Inference-Rule Learning
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摘要 针对弹性图像配准的特点和挑战,基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型.进一步地,提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法.通过对医学图像进行配准试验来测试其性能,提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能. A fuzzy-inference-rule based flexible model （FIR-FM） is proposed to model the complex geometric transformation and feature variation in elastic image registration. A FIR- FM- based automatic elastic image registration algorithm is also presented. The experiments show that the proposed method is quite effective.
作者 王士同 邓赵红
机构地区 江南大学信息工程学院
出处 《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期631-636,共6页 Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition)　
基金 国家自然科学基金项目(60773206/F020106) 国防应用基础研究项目(A1420061266)
关键词 弹性图像配准 模糊推理规则 移动估计 自适应学习 elastic image registration fuzzy-inference-rule motion estimation adaptive learning
分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
作者简介 王士同（1964-），男，江苏扬州人，教授，博士生导师．主要从事计算机科技基础、仿真、人工智能的研究．Email：wxwangst@yahoo．com．cn
  • 相关文献

参考文献10

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引证文献3

二级引证文献1

江南大学学报（自然科学版）
2007年 第6期

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