结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法

对互信息配准法进行算法改进.在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度,不仅考虑所有体素信息,而且有效结合像素在空间位置的相互关系.将粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法这种全局寻优算法和Powell这一局部寻优算法相结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点,优化时间大为减少.借鉴小波变换中多分辨率的思想,在低分辨率图像中粗略配准后,上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果,增加算法鲁棒性.实验结果证明,本文算法效果良好,寻优过程在数分钟内完成,能够满足诊断和科研的实时性要求.

三维场景对象注记管理研究

三维场景注记信息是一种功能独立、职能附属、表达特殊的场景表现对象,在信息的调度和控制方面相对比较复杂。本文依据三维场景对象注记管理的特点,通过将二维注记构成要素依属性划分成类,采用基于关系映射表的面向要素类管理模式对三维场景对象注记进行管理,不仅取得了较好的管理效果,提高了场景运行效率,而且在注记管理接口方面提供了较强的可扩展性。