基于概率和引力优化模型的医学图像配准

基于互信息的配准方法,其目标函数经常存在许多局部极值,给配准的优化过程带来很大困难。提出一种基于概率模型的引力优化算法,在空间中随机构造参考物体与浮动物体,根据牛顿万有引力定律,搜索空间中质量最大的物体。利用该算法,实现以归一化互信息为相似性测度的医学图像配准实验。实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息的局部极值,在配准精度、配准时间和抗噪性方面都有较好的性能。