一种改进的基于互信息和梯度特征的图像配准方法的研究

基于互信息的配准方法广泛应用于医学图像的配准,但当两幅待匹配图像重叠部分较少或图像包含的信息不够充分时,配准目标函数会出现较多的局部最优解而影响匹配精度。本文构造了新的配准目标函数,在互信息的基础上引入图像梯度信息,使两者相互补充,减少了目标函数中局部最优解的数目,突出了全局最优解。本文还设计了一种新的基于单纯形的模拟退火优化算法,该算法能以较大的概率迅速搜索到目标函数的全局最优解,以获得较满意的配准结果。本文使用该方法对二维医学图像进行配准,实验结果表明,该方法配准速度较快、精度较高,是一种有效的配准方法。