【摘 要】
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在基于灰度的医学图像配准中,相似性测度函数的优化是一个非常重要的组成部分.通常使用的归一化互信息作为医学图像配准的相似性测度函数,具有精度高、鲁棒性强等特点。但是容易陷入局部极值,从而使得配准操作失败.DIRECT(Dividing RECTangles)矩阵划分算法是一种在理论上能够保证全局寻优,用于解决线性边界问题的全局性优化技术。将DIRECT全局寻优的思想引入医学图象配准并与Powell优
【机 构】
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四川大学,电子信息学院,四川,成都,610025
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在基于灰度的医学图像配准中,相似性测度函数的优化是一个非常重要的组成部分.通常使用的归一化互信息作为医学图像配准的相似性测度函数,具有精度高、鲁棒性强等特点。但是容易陷入局部极值,从而使得配准操作失败.DIRECT(Dividing RECTangles)矩阵划分算法是一种在理论上能够保证全局寻优,用于解决线性边界问题的全局性优化技术。将DIRECT全局寻优的思想引入医学图象配准并与Powell优化算法相结合,同时为了提高运行速度和精度,使用小波变换多尺度信号分析方法来实现图像的由低分辨率到高分辨率的逐层配准。实验结果表明,与纯粹只使用Powell算法相比,作者提出的改进算法运行速度较快,匹配精度高,鲁棒性能好,在单模态和多模态的医学图像配准中都能收到较好的配准效果。
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