相位一致性和区域互信息量的医学图像配准

提出一种改进的多模态医学图像配准算法--基于相位一致性和区域互信息量,不仅使用了图像灰度,而且采用了能描述图像结构的特征。首先,引入区域互信息量代替传统的灰度直方图,可以将邻域信息考虑进去;其次,通过相位一致性得到的特征图像不受明暗对比度的影响;最后,将特征图像和原始图像引入到区域互信息量中,也就是结合了邻域信息和结构信息。结果表明算法具有精度高、鲁棒性强等特点,特别适合于医学图像配准。

基于最大区域互信息量的生物细胞图像分割

针对基于互信息量的阈值分割算法没有考虑像素的空间结构信息以及分割后图像与原图像之间关系的问题,提出了一种基于最大区域互信息量的图像分割算法.以区域互信息量作为目标函数,综合考虑图像各像素的邻域数据以及图像内在空间信息,利用粒子群算法找出图像分割的最佳阈值,克服了基于最大互信息量分割方法的不足.