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题名改进的SIFT算法在医学图像匹配中的应用
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作者
寇元超
张苏楠
古佳尧
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机构
太原工业学院工程训练中心
太原工业学院机械工程系
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出处
《山西电子技术》
2025年第2期7-9,共3页
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基金
太原工业学院引进人才科研资助项目(2022LJ021)。
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文摘
医学图像匹配是医学图像融合的基础,针对尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法提取医学图像特征点工作量大、耗时长、精确度差等问题,提出一种基于扇形区域分割和带符号对比上下文直方图(Sign Contrast Context Histogram,SCCH)的SIFT特征描述符改进算法,同时使用方-圆转换法减小离散的边缘像素中心不在圆形区域内而被错误地舍弃所造成的误差。最后,运用改进的SIFT算法提取医学图像的特征点,并使用绝对值距离作为相似性判定度量进行特征点匹配。实验结果表明,该算法不仅减少了特征提取时间,而且提高了图像的匹配精度。
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关键词
医学图像
SIFT算法
扇形区域分割
带符号对比上下文直方图
方-圆转换法
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Keywords
medical image
SIFT
sector segmentation
SCCH
the square-circle conversion method
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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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