基于Legendre正交矩的配准方法及其在二值图像配准中的应用

Legendre矩在模式识别、图像分析等领域有广泛的应用 ,具有正交、无冗余性等优点 .本文提出了一种基于Legendre正交矩的配准方法 ,它在医学图像多模态数据的配准、融合中具有重要的实用价值 .

基于Legendre矩的CT及MR医学图象融合方法

为了提高 CT、MR多模态医学图象配准、融合的精度和速度 ,提出了基于 L egendre矩的 CT和 MR多模态医学图象配准、融合方法 ,并运用二维数据图象的 L egendre矩正交性和无冗余性的特点 ,通过找出 CT及 MR两种模态医学图象的质心 ,计算出两图象的比例因子 ,从而完成了两图象的平移和旋转 ,并精确地实现了 CT和 MR两模态图象的配准、融合 ,还优化了 L egendre矩的快速算法和提高了应用 L egendre矩配准 CT和 MR图象的速度 .实验表明 ,利用 L egendre矩对 CT和 MR等多模态图象配准、融合 ,不失为一种比较直接、简洁的方法 ;同时 ,L egendre矩在医学影象诊断。

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念 ,并将其用于三维医学图像的配准 .与传统的几何矩相比 ,投影矩不仅可以完备地描述图像的特征 ,而且计算量较小 ,因而可以将其用于三维图像的实时配准 .选取待配准的 2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数 ,采用Powell方法求取最优解 ,得到配准结果 .将方法应用于一些模拟和实际数据 ,获得了较高精度的实验结果 ;并且缩短了整个计算过程的时间 .