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新的Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的互信息和归一化互信息运算时间长、收敛性能和抗噪声能力差的缺点,提出了一种新的医学图像配准测度,Jensen-Schur测度.从理论上分析了该测度可用于图像配准的性质,并构造了三类Jensen-Schur测度:Jensen-Schur-alpha、Jensen-Rényi-alpha、JenserrSchur-w测度.通过对人体脑部MR/CI"和MR/PET图像的刚体配准实验,从运算时间、收敛性能、抗噪鲁棒性方面,对这三类测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析.实验结果表明,Jensen-Schur-alpha(alpha=2或3)和Jensen-Schur-w测度的收敛性能优于其它测度,运算速度快于其它测度,对噪声有很强的鲁棒性.最后用Jensen-Sehur-alpha(alpha=2)测度进行多模态医学图像的配准实验,结果表明效果良好. 相似文献
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针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。 相似文献
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使用互信息或归一化互信息进行图像配准时,由于噪声、模态、插值等影响,测度函数存在许多局部极值,收敛范围较窄,有可能导致误配准.该文根据一个简单的Schur凹函数,充分利用它的特殊上凸性来消除噪声等引起的小概率分布,并由Jensen-Schur测度、广义距离测度和 f 信息测度的定义,构造了六种新测度.从运算时间、收敛性能、抗噪鲁棒性方面,对这六种测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析.实验结果表明,Jensen-Schur-beta和D-beta测度的收敛性能优于其它测度,抗噪声能力强于其它测度,运算速度快于互信息和归一化互信息. 相似文献
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文中研究了在医学图像处理中基于最大互信息的图像配准的理论和实现的算法,并在此基础上给出了并行模型BSP下的实现算法。通过实验数据可以分析得出,文中提出的算法可以很好地解决医学图像处理中的图像配准的速度。 相似文献
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基于最大互信息的图像拼接优化算法 总被引:2,自引:1,他引:2
基于多分辨分析(MA)策略,提出了以图像最大互信息(MI)为匹配测度的图像拼接粒子群优化算法(OA-MI),使参数随图像的MI计算和多分辨率级数进行自适应调整,解决了灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题。实验证明,该方法能够有效地避免局部极值的影响,通过有限次寻优迭代即可找到最优配准变换,提高了图像配准的计算速度和图像拼接的质量。 相似文献
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提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特征提取等预处理,并利用多智能体优化算法寻找最佳匹配参数,以得到最优的配准结果.实验表明,该算法在SAR图像配准方面有更好的普适性和更高的配准精度. 相似文献
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医学图像配准中的数据抽样方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在基于灰度的医学图像配准中,传统数据抽样方法在过抽样时产生较多的局部极值点问题,提出了基于浮动图像灰度概率分布和其梯度信息的抽样方法.通过对人体脑部的刚体配准实验,从函数曲线和收敛性能方面,对比分析了五种数据抽样方法.实验结果表明,新抽样方法可以有效地减少局部极值点,提高归一化互信息测度的收敛性能. 相似文献