基于Mean Shift的快速、鲁棒的医学图像弹性配准

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In landmark-based image registration, estimating the landmark correspondence plays an important role. In this letter, a novel landmark correspondence estimation technique using mean shift algorithm is proposed. Image corner points are detected as landmarks and mean shift iterations are adopted to find the most probable corresponding point positions in two images. Mutual information between intensity of two local regions is computed to eliminate mis-matching points. Multi-level estimation (MLE) technique is proposed to improve the stability of corresponding estimation. Experiments show that the precision in location of correspondence landmarks is exact. The proposed technique is shown to be feasible and rapid in the experiments of various mono-modal medical images.
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基于非线性薛定谔方程,采用分步傅里叶变换方法,分别讨论了高阶效应(包括三阶色散、自频移和自陡峭)对二阶呼吸子传输特性的影响。结果表明,高阶效应的增加使得偏移量为零的二阶呼吸子分解得越来越早,随着分解后呼吸子组之间距离的减小,它们之间的相互作用越来越强。对于偏移量不为零的二阶呼吸子,高阶效应的增加会使其再现频率变大,也即前后呼吸子组之间的距离变小,最后导致相互作用的产生。
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