结合Broyden族算法和微分同胚变换的图像自动配准方法  

Automatic image registration combined broyden family algorithm and diffeomorphism transformation

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作  者:倪冬冬[1] 贾振红[1] 覃锡忠[1] 杨杰[2] Nikola Kasabov 

机构地区:[1]新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046 [2]上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240 [3]新西兰奥克兰理工大学知识工程与发现研究所

出  处:《激光杂志》2014年第9期42-44,49,共4页Laser Journal

基  金:教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目(No.20101595)

摘  要:本文采用微分同胚变换预处理图像,得到初始化形变场,提高对形变图像的配准精度;采用Broyden族算法优化能量函数,自动确定迭代次数,提高优化效率;基于Demons算法思想引入图像梯度灰度场相似量构造能量函数,提高灰度信息少的图像配准精度。实验证明,本文算法配准精度优于改进的Demons算法,尤其在配准大形变图像时,本文算法配准精度高的优势更加明显。To improve the accuracy of the deformable image registration,we utilize diffeomorphism transforma-tion to pretreat the image and get the initialized deformation field.to determine the number of iterations automatically and improve the efficiency of optimization,we utilize broyden family algorithm to optimize the energy function.to in-crease the accuracy of the little gray information image registration,we introduce the Image gradient gray field to construct the new energy function.Our experiments show that the accuracy of this paper algorithm is better than the improved Demons algorithm.

关 键 词:Broyden族算法 微分同胚变换 图像自动配准 

分 类 号:TN244.8[电子电信—物理电子学]

 

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