医学图像配准的混合量子粒子群优化算法研究

摘要：

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息的配准函数存在局部极值,给配准的过程带来了很大的困难.针对此问题提出了以归一化互信息作为相似性测度,将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度配准参数的方法,应用到医学图像的配准中.实验结果表明,提出的混合算法能够有效地克服互信息函数存在的局部极值和Powell方法存在的初始点依赖问题,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的速度.

关键词：图像配准、互信息、粒子群优化、Powell法

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Science Foundation of China under Grant 60703106

在线出版日期：2011-06-20（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：166-169