【摘 要】
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针对基于互信息图像配准的局部极值问题,提出一种基于Powell算法与改进遗传算法结合的医学图像配准方法。该方法对标准遗传算法存在的收敛速度慢、易早熟、有可能导致误配的
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,井冈山大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家863计划项目(2010AA122200)
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针对基于互信息图像配准的局部极值问题,提出一种基于Powell算法与改进遗传算法结合的医学图像配准方法。该方法对标准遗传算法存在的收敛速度慢、易早熟、有可能导致误配的缺陷,提出了相应的改进策略;采用Logistic混沌映射生成迭代过程中的个体;运用基于小波变换的多分辨率分析策略,采用混合优化算法在图像的最低分辨率层进行全局优化,以全局最优值,结合Powell算法完成医学图像配准。实验结果表明,所提方法可有效避免优化算子陷入局部极值,并提高了配准速度;相对于纯Powell方法和未改进的遗传算法,配准的精确度和性能更好。
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