基于混合粒子群优化算法和互信息的视网膜图像配准  

Retinal Image Registration Method Based on Hybrid Particle Swarm Optimization and Mutual Information

作　　者：陈波[1] 游嘉[1] 

机构地区：[1]重庆大学计算机学院,重庆400044

出　　处：《世界科技研究与发展》2012年第6期972-975,共4页World Sci-Tech R&D

基　　金：国家科技重大专项(2008ZX06315-001);重庆市科技攻关项目(CSTC;2008AB5038);中央高校基本科研业务费(CDJXS10181131)资助

摘　　要：以互信息作为相似性测度,提出一种粒子群优化算法(PSO)结合改进的Nelder-Mead单纯形法的混合算法(NM-PSO)来求解待配准图像的变换参数的配准方法。该方法将PSO的全局搜索能力和NM单纯形法的局部寻优能力有效结合起来,通过实验取得了较好的效果。Using tlybrid particle swarm optimization （NM-PSO） a retinal image registration method based on mutual information is proposed to solve the transformation parameters of registration. Global search capability of PSO and the local search capacity of NM simplex （NMS） arc effectively combined ,which is proved to be applicable by experiments.

关 键 词：眼底图像配准 互信息 粒子群优化算法 Nelder—Mead单纯形法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]