基于轮廓的多模态医学图像配准方法,钱鹰,李孟,针对基于灰度互信息的多模态医学图像配准中稳定性差且配准精度不高的问题,本文利用同一器官在不同模态中轮廓具备相似性这一空间
针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图
为了实现高精度图像配准,把单个像素看做参与博弈的局中人,将图像配准视为图像中各个像素与其周边像素的演化博弈过程。为了寻求博弈的均衡点,根据配准问题的特点,对复制方程进行修改,提出基于修改后的复制方程的
为了实现脑部多模医学图像配准,提出了一种基于混合优化算法的配准方法。该算法采用遗传算法中的杂交思想改进了混沌粒子群算法,并用最大互信息测度对脑部MRI及CT图像进行配准。该改进算法可有效地避免优化算子
针对规模庞大的应用如何在NoC平台上低功耗地运行,提出了一种基于改进遗传算法的片上网络低功耗映射方法。该方法利用任务节点的通信权重和映射平台的结构特征,对任务节点进行优先级划分并根据任务节点优先级及其
超分辨率技术对基于特征图像配准算法的影响,黄全亮,孙坤,基于特征图像配准算法广泛应用于遥感、制导、医学等领域,用于配准不同传感器获取图像。配准流程中特征的定位准确与否直接影响到
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提出一种基于统计学的插值算法,依据所要进行插值点的方向性进行搜索插值,以确定该点是平滑区域还是边缘区域,根据预先设定的阈值进行插值处理。通过仿真实验,该算法很好地解决了边缘模糊和效果不佳的问题。
蚁群算法与粒子群算法结合的图像配准,潘洋,,基于互信息的配准方法具有配准精度高,自动化程度高等优点,成为近年来图像配准研究的热点。但是,基于互信息的目标函数经常是不
这个课题是我的一个课设课题,不过,在此基础之上对实数遗传算法进行了一个很大胆的设定,在参考食物链的基础之上提出了一个新的框架,该框架经测试,具有良好的可行性,该算法从一定程度上来说是一种协同算法。课设