【摘 要】
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针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61073116,61272152);安徽省自然科学基金(1208085MF109,1408085QF120);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2009A145,KJ2013A007);安徽省留学人员科技活动择优资助项目;安徽大学“211工程”创新团队项目资助~~
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针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现图像配准.该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响,减少了待处理的数据量,同时使用Rényi互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响,进一步提高了配准精度.实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准,速度较快、精度高、鲁棒性强,是一种有效的自动配准方法,并且具有较好的临床应用价值.
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