【摘 要】
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研究了基于互信息的医学图像配准方法,针对其缺乏空间信息而容易导致误配准以及计算量大,耗时长的问题,提出了一种梯度和互信息相结合的分步配准方法,应用于CT和PET图像的配准。该方法利用形态学运算去除PET图像背景伪迹,运用对比度拉伸和直方图均衡化对其增强,获取结构清晰、完整的梯度图像。利用矩和主轴法对梯度图像进行初步配准,对初步配准后的梯度图像进行互信息精配准。实验表明,该方法用于CT和PET图像的
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研究了基于互信息的医学图像配准方法,针对其缺乏空间信息而容易导致误配准以及计算量大,耗时长的问题,提出了一种梯度和互信息相结合的分步配准方法,应用于CT和PET图像的配准。该方法利用形态学运算去除PET图像背景伪迹,运用对比度拉伸和直方图均衡化对其增强,获取结构清晰、完整的梯度图像。利用矩和主轴法对梯度图像进行初步配准,对初步配准后的梯度图像进行互信息精配准。实验表明,该方法用于CT和PET图像的配准,在精度和速度上都明显优于传统互信息方法。
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