【摘 要】
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针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出一种基于最小生成树的DoG(d ifference of Gaussian)关键点配准算法。该算法首先从图像上提取DoG关键点,然后将关
【机 构】
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东北大学医学影像计算教育部重点实验室; 东北大学信息科学与工程学院; 国家数字化医学影像设备工程技术研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60671050);辽宁省重大科技计划项目(2008402001);沈阳市重点技术创新计划项目(2008-9)
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针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出一种基于最小生成树的DoG(d ifference of Gaussian)关键点配准算法。该算法首先从图像上提取DoG关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了DoG关键点的鲁棒性和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明,在图像含有噪声、灰度不均匀和初始变换范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度。
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