摘要
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。
There are some problems such as registration inaccuracy and slow convergence in image registration when using mutual information of images as similarity function.Considering this problems,firstly,the measure function of hybrid information is presented by combining improved morphology gradient with mutual information,which is based on the pixels and structure information of the images.Secondly,the improved particle swarm optimization(IPSO) algorithm is adopted to search the optimum parameters in the medical ...
出处
《光电子.激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第9期1271-1274,共4页
Journal of Optoelectronics·Laser
基金
国家自然科学基金资助项目(10172043)
航空科学基金资助项目(05G52047)
国际合作资助项目(BZ2008060)
关键词
图像配准
粒子群算法
互信息
形态学梯度
测度函数
image registration
particle swarm optimization
mutual information
morphology gradient
measure function