基于脑磁共振图像配准的动态联合角点检测算法

摘要：

角点检测算法是基于角特征点的图像配准方法的核心.Harris和Susan是两种重要的角点检测算法,有较好的检测能力,但是其在描述角点信息方面都不全面.因此,联合Harris、Susan两种算法是一种较好的解决思路.其中,如何确定在联合算法中Harris、Susan两种算法的权重是一个关键.设计了一种联合算法,并通过统计实验获取两者的权重,通过引入两个加权因子w1和w2分别对Harris角点响应值与Susan角点响应值进行加权计算,获得其角点强度,从而筛选出新的角点集合,使该联合算法的角点检测能力明显提高.最后将该方法用于脑磁共振图像配准实验中.实验比较结果表明,该联合角点检测算法在脑磁共振图像配准的应用中,相对于目前已有角点检测算法,能获得较高的配准精度和较好的稳定性.

关键词：脑磁共振图像配准、Harris算子、Susan算子、动态、联合角点检测

所属期刊栏目：39

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金60971016,61108086;重庆市重大科技专项CSTC,2009AB2147;重庆大学中央高校科研启动基金CDJZR10160003;达州市重大科技攻关项目2010zdzx006

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：278-282,300