一种改进的多模图像自动配准方法  

An Improved Auto-Registration Method for Multi-Modal Images

作　　者：夏英杰[1] 柴永香[2] 李金屏[1] 

机构地区：[1]济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022 [2]山东体育学院数学教研室,山东济南250001

出　　处：《济南大学学报（自然科学版）》2012年第4期374-378,共5页Journal of University of Jinan(Science and Technology)

基　　金：国家自然科学基金(60873089);山东省教育科学规划课题重点项目(2008ZK0007);济南大学科研计划(XKY0926)

摘　　要：针对目前不同尺寸的多模态图像自动配准方法存在速度较慢的问题,提出一种改进的多模态图像的自动配准方法。对两幅不同尺寸的多模态图像进行小波变换,以分解后得到的概貌图像为待配准图像,以对齐度为适应度函数,利用遗传算法进行迭代搜索,寻找两幅多模态图像的最佳配准位置。实验结果表明,该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准,速度较快,准确性高,鲁棒性强。For the speed of auto registration method for multi-modal images of different sizes is slow, an auto-registration method based on alignment metric is improved. After doing wavelet transformtion for two multi-modal images of different sizes, and taking the facebook image as the registration and the alignment metric as the fitness function, we study the best registration position of two multi-modal images using the genetic algorithm for iterative search. It is proved that auto-registration for multi-modal images of different size can be realized, and has high accuracy, high speed and strong robustness.

关 键 词：多模态图像配准 互信息 对齐度 小波变换 遗传算法 

分 类 号：TP751.1[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]