全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于小波变换和互信息的医学图像配准

DOI: 10.11834/jig.20080623

Keywords: 医学图像配准,小波变换,互信息,多分辨率

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MRPET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。

References

[1]  Studholme C,HiLl D L G,Hawkes D J.An overlap invariant entropy measure of 3D medical image alignment[J].Pattern Recognition,1999,32 (1):71 ~ 86.
[2]  Gonzalez Rafael C,Woods Richard E.(Ruan Qiu-qi et al.Translate).Digital Image Processing[M].Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2003:279 ~ 320.[Gonzalez Rafael C,Woods Richard E著,(阮秋琦等译).数字图像处理[M].北京:电子工业出版社,2003:279~320.]
[3]  Luo Shu-qian,Li Xiang.Multi-modality medical image registration based on maximization of mutual information[J].Journal of Image and Graphics,2000,5(7):551~558.[罗述谦,李响.基于最大互信息的多模医学图像配准[J].中国图象图形学报,2000,5(7):551~558.]
[4]  Russakoff Daniel B,Tomasi Carlo,Rohlfing Toraten,et al.Image similarity using mutual information of regions[A].In:Proceedings of 8th European Conference on Computer Vision[C],Prague,Czech Repubic,2004,3023:596 ~ 607.
[5]  Own Hala S,Hassanien Aboul Ella.Multiresolution image registration algorithm in wavelet transform Domain[A].In:Proceedings of IEEE International Conference on Digital Signal Processing[C],Santorini,Greece 2002,2:889 ~ 892.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133