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多模态医学图像融合技术概述 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍多模态医学图像融合的意义和多模态医学图像融合的方式,重点介绍多模态医学图像融合的实现及主要的医学图像配准方法,并讨论了目前的多模态医学图像融合方法中存在的主要问题,直观地从整体上阐述多模态医学图像融合技术。 相似文献
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医学图像配准是医学图像融合的前提,是目前医学图像处理中的热点,具有重要的临床诊断和治疗价值.利用图像矩计算医学图像的质心,根据图像坐标矩阵主分量分析(PCA)的特征矢量旋转不变性,计算参考图像和浮动图像的倾斜角,获得配准初始值;在寻找最优几何变换参数时,采用峰值信噪~(PSNR)作为参考图像和浮动图像的相似性测度.实验时,采用单纯形法作为多参数寻优方法.实验结果表明,该方法计算简单,运算量少,配准速度快,精度高,而且克服了容易陷入局部最优的问题.该方法既可用于单模态图像配准,也可以用于多模态配准. 相似文献
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基于最大化对齐度的多模态图像自动配准 总被引:28,自引:3,他引:25
该文讨论图像配准的广义定义并提出一种新的图像配准准则对齐度。对齐度能够正确地反映两幅不同灰度属性的图像是否配准,并且将图像配准归结为对齐度的最大化。新准则可以用来配准多模态图像包括灰度属性差异很大的图像。该文应用多分辨率方法和Powell方向族搜索法来最大化对齐度。因此,用该方法可以自动地处理图像配准问题,不需要定义地标点或特征点。多模态医学图像和遥感图像的自动配准的例子说明了该文方法的有效性。 相似文献
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基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。 相似文献
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多模态图像配准能提供比单模态图像配准更加丰富和全面的信息,红外与可见光图像配准作为一种常见的多模态配准类型,在电力、遥感、军事以及人脸识别等领域具有重要的应用价值。首先介绍了红外与可见光图像配准的相关技术并阐述了配准中存在的难点与挑战,然后详细分析和总结了基于区域、基于特征和基于深度学习3种红外与可见光图像配准方法,并分别阐述了不同配准方法的优缺点,之后概述了红外与可见光图像配准技术的实际应用,最后对红外与可见光图像配准未来的发展趋势进行讨论。 相似文献
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目前多模态图像配准研究是现代图像处理的一个热点。提出了一种基于二维局域波分解后剩余图像和角点检测的自动点匹配的多模态图像配准方法。首先通过理论分析得出通过求解剩余图像之间的变换参数即可获得原始图像之间的变换参数,从而论证了二维局域波应用于多模态图像配准的可行性,提出了一个新的基于Harris角点检测的高精度自动点匹配算法。该算法充分利用了图像的角点特征以及图像灰度和位置信息,匹配过程中采用圆形模板进行相似度计算和松弛匹配。实验表明,该算法可以精确的自动匹配,其精度优于传统的点匹配算法。 相似文献
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红外与可见光图像配准研究现状与展望 总被引:9,自引:4,他引:5
红外与可见光图像配准是常见的多模态图像配准,它广泛应用于军事、遥感等领域,有必要对其研究现状进行综述。在描述了红外与可见光图像配准问题后,首先简述了图像配准的一般方法,分为基于图像区域的配准方法和基于图像特征的配准方法,重点述评了局部不变特征方法中的SIFT算法和SURF算法;然后按文献发表时间顺序对红外与可见光图像配准的国外和国内研究现状进行了详细述评;总结了红外与可见光图像配准研究中存在的问题;最后对其进行展望,并指出未来的研究重点是以SIFT算法和SURF算法为研究基础去构造对模态不敏感的不变特征和其相应的描述子。 相似文献