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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
被引量：
20
1
作者
汤敏
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期246-250,共5页
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...
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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关键词
图像配准
互信息
多分辨率数据结构
粒子群优化算法
Powell算法
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职称材料
题名
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
被引量：
20
1
作者
汤敏
机构
南通大学电气工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期246-250,共5页
文摘
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.
关键词
图像配准
互信息
多分辨率数据结构
粒子群优化算法
Powell算法
Keywords
Image registration
mutual information
multiresolution data structure
particle swarm optimization（PSO）
Powell algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
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
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
20
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