检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《计算机工程与应用》2011年第28期162-165,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:河南省科技攻关项目(No.0624220100)
摘 要:基于互信息的医学图像配准是一种高精稳健的自动配准算法,可以达到亚像素级精度且无需提取解剖特征而倍受重视,但其最大问题是速度慢,致使其不能满足临床的实时需求。在分析影响其速度因素的基础上提出一套加速方案,即采用快速粗配准来缩小互信息的搜索范围、利用非等间隔的灰度压缩来加快互信息的计算、通过混合遗传算法和单纯形算法来加快互信息的搜索。实验表明,改进后的算法在保证配准精度的前提下能显著提高配准速度。The medical image registration based on mutual information is a high-precision registration method, which can reach sub-pixel accuracy with no need to extract anatomical features from images.But it can not meet the need of real-time clinic due to its low speed.This paper proposes a speed program:a rough registration to narrow the range of mutual information search,a method of gray-scale compression based on a gray histogram for speeding up mutual information computation, a hybrid optimization algorithm of genetic algorithm and simplex method for convergence acceleration.Experiments show that the modified method can significantly reduce the registration time.
关 键 词:图像配准 互信息 粗配准 灰度压缩 遗传算法 单纯形法
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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