归一化互信息配准

图像配准在医学图像处理领域是一项重要的技术,对临床诊断和治疗起着越来越重要的作用。尽管对这方面的研究已经展开多年,但目前的主要方法仍然存在不足之处,急需改进,以便更好的应用于临床实践。本文主要针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开讨论和研究.在此基础上提出了相同重叠区域下的配准框架,在此框架下,将一些统计相似性配准算法统一为基于最小条件熵的图像配准算法。通常称为归一化互信息配准的方法。