基于粗配准和互信息的脑部MR图像配准算法

摘要：

现有的医学图像配准算法一般都存在需要人工介入、配准时间过长等问题.为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,在采用主轴矩方法进行脑部MR(核磁共振)图像的初始配准的基础上,提出局部搜索算法对图像求得更精确的配准.实验表明,该方法的配准精度和现有的Powell算法都可以达到亚像素级,但局部搜索方法和Powell算法相比较,平均配准时间大大缩短;即便和采用了主轴矩粗配准的Powell算法相比较,配准效率也提高了一倍左右.主轴矩粗配准算法提高了配准效率,局部搜索算法则保证了配准的精度.

关键词：图像配准、互信息、主轴矩、局部搜索

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-63,99