图像互信息

传统的分词方法将一个维吾尔文语义词(多词关联模式)拆分成与词意义不符的若干个片段,因此在维吾尔语文本分析及文本处理过程中导致许多问题,严重影响文本处理效率。提出了一种维吾尔文组词的全新概念,用互信息作

互信息神经估计 该存储库包含使用相互信息神经估计(MINE)的信息瓶颈(IB)的pytorch实现。 已使用标准基线MLP(如Deep VIB论文中所述进行了比较)。 设置 git clone htt

摘要:针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函

基于线特征和互信息的多模态图像配准，赵亚芳，冀小平，互信息作为配准的一种相似性度量，由于不需要对图像灰度做任何的假设，因此尤其适用于多模图像配准。然而，这种方法在寻优变换中

提出了一种基于互信息与边缘互距离信息的医学图像配准新测度。该种测度既利用了待配准图像间的灰度互信息，又利用了图像边缘间的互距离均值和互距离方差空间信息，从而改进了互信息测度。实验证明这种测度得到的配准

提出了一种对非刚性三维医学图像进行弹性配准的新方法,配准判据是基于二维联合直方图估计得到的 两幅图像灰度之间的互信息.首先最大化全局互信息,实现两幅图像之间的全局仿射配准;然后将两幅图像的重叠 部分均

介绍了一种基于最大互信息原理的图像配准技术。针对基于最大互信息图像配准的不足,研究了基于角点算子的多模态医学图像配准.

为提高模板匹配的速度和精度，提出了一种基于GPU实现的改进的实时互信息配准方法。为了算法不至于太复杂而不能在GPU下运行，使GPU临时变量减少到4个，然后利用GPU逐像素计算模板和焊缝图像的互信息。将

一种基于互信息的图像配准算法，并探讨了该算法在医疗领域中的应用。通过对多张医学影像进行实验，得出结论表明该算法在医学影像中具有较高的精度和稳定性，并且可以在不同的医学影像模态之间实现有效的图像配准。本

摘 　 要 　 提出了一种新的基于等效子午面和互信息量的三维医学图像快速配准算法 — — —EMP 2MI 算法. 传统的互 信息量的方法需要考虑整个三维数据的信息 ,计算复杂度大 ,无法满足临床需要