%0 Journal Article
%T 基于最小生成树的DoG关键点医学图像配准
%A 支力佳
%A 张少敏
%A 赵大哲
%A 于红绯
%A 赵宏
%A 林树宽
%J 中国图象图形学报
%D 2011
%R 10.11834/jig.20110413
%X 针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求，提出一种基于最小生成树的DoG(differenceofGaussian)关键点配准算法。该算法首先从图像上提取DoG关键点，然后将关键点对应的灰度信息融入联合Rényi熵中，最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵。新算法结合了DoG关键点的鲁棒性和最小生成树估计Rényi熵的高效性。实验结果表明，在图像含有噪声、灰度不均匀和初始变换范围较大的情况下，该算法在达到良好配准精度的同时，具有较强的鲁棒性和较快的速度。
%K 医学图像配准
%K DoG关键点
%K 最小生成树
%K Rényi熵
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=091041&flag=1