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Non-Rigid Medical Image Registration with Joint Histogram Estimation Based on Mutual Information 总被引：1，自引：0，他引：1
A mutual information-based non-rigid medical image registration algorithm is presented. An approximate function of Hanning windowed sinc is used as kernel function of partial volume (PV) interpolation to estimate the joint histogram, which is the key to calculating the mutual information. And a new method is proposed to compute the gradient of mutual information with respect to the model parameters. The transformation of object is modeled by a free-form deformation (FFD) based on B-splines. The experiments on 3D synthetic and real image data show that the algorithm can converge at the global optimum and restrain the emergency of local extreme. 相似文献
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胡顺波 《临沂师范学院学报》2009,31(6):126-131
在基于灰度的图像配准中,针对传统的空间均匀采样的多分辨率分析技术在低分辨率时会丢失重要边缘信息,从而产生较多局部极值点,导致误配准问题,通过使用基于灰度概率分布和其梯度信息的抽样方法,提出了非均匀空间采样的多分辨率分析技术．在人体脑部图像的刚体配准实验中应用非均匀多分辨率分析技术,实验结果表明,该非均匀多分辨率分析技术可以有效地减少局部极值点,并提高配准速度． 相似文献
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Mutual information (MI)-based image registration is effective in registering medical images, but it is computationally expensive.
This paper accelerates MI-based image registration by dividing computation of mutual information into spatial transformation
and histogram-based calculation, and performing 3D spatial transformation and trilinear interpolation on graphic processing
unit (GPU). The 3D floating image is downloaded to GPU as flat 3D texture, and then fetched and interpolated for each new
voxel location in fragment shader. The transformed results are rendered to textures by using frame buffer object (FBO) extension,
and then read to the main memory used for the remaining computation on CPU. Experimental results show that GPU-accelerated
method can achieve speedup about an order of magnitude with better registration result compared with the software implementation
on a single-core CPU. 相似文献
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基于并行粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
医学图像分割一直是医学影像分析领域的研究热点。由于粒子群优化(PSO)容易陷入局部极小,因此该算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差。针对该问题,结合Otsu分割技术,提出了一种基于并行粒子群优化算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,将粒子群体分成若干个子群体,进化在多个不同的子群中并行进行,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验结果表明,提出的分割算法与传统粒子群算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性,其收敛速度明显优于基于单种群的粒子群算法的Otsu双阈值医学图像分割。 相似文献
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An intensity-based non-rigid registration algorithm is discussed, which uses Gaussian smoothing to constrain the transformation to be smooth, and thus preserves the topology of images. In view of the insufficiency of the uniform Gaussian filtering of the deformation field, an automatic and accurate non-rigid image registration method based on B-splines approximation is proposed. The regularization strategy is adopted by using multi-level B-splines approximation to regularize the displacement fields in a coarse-to-fine manner. Moreover, it assigns the different weights to the estimated displacements according to their reliabilities. In this way, the level of regularity can be adapted locally. Experiments were performed on both synthetic and real medical images of brain, and the results show that the proposed method improves the registration accuracy and robustness. 相似文献
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李伟 《深圳信息职业技术学院学报》2006,4(4):25-28
对同一场景使用不同传感器获取的多幅源图像往往存在许多差异,若要对其进行像素级图像融合,则首先必须对多幅源图像进行配准,配准精度要求达到像素级。本文在对多源图像配准理论和方法深入分析的基础上,对基于最大互信息的图像配准算法及其实现进行了深入研究,并将该方法应用于多源图像配准,通过仿真实验证明采用基于最大互信息的图像配准方法对来自不同传感器的多源图像进行配准,可以达到像素级的配准精度,该精度标准符合像素级图像融合对源图像的配准精度要求。 相似文献
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分析了基于互信息的多模态图像配准的理论和方法,从信息论的角度分析了互信息的性质以及两幅图像互信息的计算等,同时给出基于互信息的图像配准的基本步骤。 相似文献
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为避免相邻图像非重叠区域特征点被检测和提取,加速图像配准,提出一种基于相位相关法与改进SURF算法的快速图像拼接方法。该方法采用相位相关算法确定待拼接图像的重叠区域,限定SURF特征点检测、提取范围,用改进的SURF算法进行特征点匹配|然后根据MSAC算法剔除误配后的特征点匹配对,求取单应性矩阵,实现图像之间的快速配准|最后采用多波段融合算法对配准后的图像进行处理以消除拼接缝。实验结果表明,与传统算法相比,该方法可提高特征点匹配正确率,加速图像配准过程,完成拼接图像间的平滑过渡。 相似文献
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盛仲飙 《渭南师范学院学报》2014,(3):43-46
基于互信息的图像检索方法是根据图像的可视性及相似性测度对图像进行检索的方法．首先利用互信息生成一种在统计上有代表性的视觉模式,使用这种模式的分布作为图像内容的描述符;接着利用该内容的描述,设计其互信息的计算方法以衡量图像的相似性．实验结果表明,在图像检索中,相对于其他如KL散度和也规范等方法,互信息是一种更为有效的衡量相似性的方法． 相似文献
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为了解决脑核磁共振图像中的灰度不均匀现象,提出了一个基于两相的脑图像分割模型．该模型在图像局部熵基础上融合局部高斯信息和全局信息的两相水平集来拟合图像信息,同时采用一种新的简单有效的初始化方法,进行脑灰质、脑白质、脑髓液分割．实验结果表明,该模型能有效地对脑灰质、脑白质、脑髓液进行分割,同时提供准确光滑的目标边界,解决了CV模型等对灰度不均匀图像分割失败的问题． 相似文献
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针对PCB板缺陷检测中用传统SURF算法进行图像匹配精度不高的问题,提出一种生产工序中运动平台机械误差先验信息与SURF特征提取相结合的MSURF配准算法。通过提取计算SURF特征点,求出对应特征点对的距离;在PCB运动平台机械误差分析的基础上,依据先验阈值边界条件筛除异常匹配特征点对;求出两幅图像满足最小二乘拟合准则的映射关系,并将其用于图像配准。在机械运动误差0.05~0.10 mm范围内对42 mm×42 mm的PCB图像配准实验,结果表明:提出的图像配准方法速度快、精度高,适用于产线PCB缺陷检测。 相似文献
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Combined with the printing application, an image registration method based on the multi-resolution morphology contour detection was proposed. First, a direction based multi-resolution gray morphology in the scheme was proposed to realize the contour extraction. Then, based on the contour features, the subspace image registration was proposed to deal with issues of the computing complexity appeared in the traditional image registration methods. The proposed image registration was efficiently applied in the defect inspection of printing images. 相似文献
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YUAN Zhen-ming WU Fei ZHUANG Yue-ting 《浙江大学学报(A卷英文版)》2006,7(4):549-555
INTRODUCTION Image registration plays an important role in the fusion of remote sensing, video panorama, medical image processing, etc. (Li et al., 1995; 2004; Brown, 1992; Belongie et al., 2001; Rui et al., 2001). More different than video panorama, the registration of multi-sensor image needs to align the multi-sensor images of the same scene from different sources (Rignot et al., 1991). Multi-sensor image registration is widely used in the fusion of panchromatic images with infrared i… 相似文献
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提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。 相似文献
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为解决传统接触式螺纹测量方法费时且程序冗长的缺陷,提出一种基于机器视觉技术的螺纹缺陷检测算法。对捕获的螺纹图像进行中值滤波、迭代法二值化与Canny边缘提取处理|通过分析螺栓图像中螺纹缺陷断口位置灰度值的变化,提出一种基于DOG模型的螺纹自动检测方法。为验证该算法性能,用基于形状的模板匹配算法作为对照进行实验。结果表明,局部投影统计算法能有效提取螺纹缺陷图像的缺陷信息,螺纹缺陷图像识别率在95%以上。该方法可快速有效地降低噪声,准确迅速地定位缺陷点,提高生产线螺栓可替换性。 相似文献
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基于数据挖掘的医学图像分类方法研究是多媒体数据挖掘的一个重要组成部分。在分析和总结了现有各种特征提取方法的基础上，提出了基于核密度估计聚类和关联规则的医学图像分类算法和关联规则的医学图像分类器框架。该算法先用核密度估计的聚类算法实现医学图像的聚类，在聚类的结果上提取局部特征，在局部特征上用关联规则实现医学图像的分类。实验结果表明可以较好的提高医学图像分类的准确率。 相似文献
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A method of medical image segmentation based on support vector machine （SVM） for density estimation is presented. We used this estimator to construct a prior model of the image intensity and curvature profile of the structure from training images. When segmenting a novel image similar to the training images, the technique of narrow level set method is used. The higher dimensional surface evolution metric is defined by the prior model instead of by energy minimization function. This method offers several advantages. First, SVM for density estimation is consistent and its solution is sparse. Second, compared to the traditional level set methods, this method incorporates shape information on the object to be segmented into the segmentation process. Segmentation results are demonstrated on synthetic images, MR images and ultrasonic images. 相似文献
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为了分割QFN表面的缺陷,提出一种基于反向萤火虫算法的大津多阈值分割法.首先,将大津阈值分割扩展为大津多阈值分割.其次,提出了一种基于反向学习的萤火虫算法.在该算法中,生成的反向萤火虫用于增加萤火虫的多样性和全局搜索能力.然后,将基于反向学习的萤火虫算法应用于多阈值分割.最后,使用所提出的方法对QFN缺陷图像进行阈值分割实验,并将结果与穷举法、基于粒子群算法的大津多阈值分割法、基于萤火虫算法的大津多阈值分割法进行比较.实验结果表明,所提方法能更有效地分割QFN表面缺陷,且分割速度快. 相似文献