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基于互信息技术和遗传算法的数字图像配准(1)

[计算机系毕业论文]     摘  要  介绍了一种基于最大互信息原理的图像配准技术。并针对基于最大互信息图像配准的不足,研究了基于Harris角点算子的多模态医学图像配准。在计算互信息的时候,采用部分体积插值法计算联合灰度直方图。在优化互信息函数的时候采用了改进的遗传算法将配准参数收敛到最优值附近。实验结果表明本方法具有较高的配准精度和稳定性。     关键词  图像配准;互信息;Harris角点算子;部分体积插值;遗传算法  
1  引言     互信息是信息论的一个基本概念,是两个随机变量统计相关性的测度。Woods用测试图像的条件熵作为配准的测度,用于PET 到MR 图像的配准。Collignon 、Wells[1] 等人用互信息作为多模态医学图像的配准测度。以互信息作为两幅图像的相似性测度进行配准时,如果两幅基于共同解剖结构的图像达到最佳配准时,它们对应的图像特征互信息应为最大。最大互信息法几乎可以用在任何不同模式图像的配准中,特别是当其中一个图像的数据部分缺损时,所以这种方法广泛用于多模态图像的配准中。但是,当待匹配图像是低分辨率、图像包含的信息不够充分或两幅待匹配图像的重叠部分较少时,基于互信息的配准目标函数就会极不光滑,出现较多局部最优解,为目标函数最优解的搜索带来较大的难度。但由于该测度不需要对不同成像模式下图像灰度间的关系作任何假设,也不需要对图像进行分割或任何预处理,因此,该测度可以被广泛地应用于CT-MR,PET-MR 等多种图像的配准工作。     基于最大互信息的图像配准取得了很大的成功,但是它也存在一些缺陷,例如任何图像和一幅只有一种灰度值的图像(例如灰度值为255 的全黑图像)配准,无论几何变换怎样,他们的联合灰度直方图都是一样的。因此在实际情况中我们就会碰到一个问题,一幅图像可能包括大量的同类区域(例如天空、大海等),那么这样……
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投稿人:7uy     最后编辑:fibg
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