基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
以颅脑CT图像为研究对象,提出了一种基于小波变换的自动标记非刚性配准所需对应特征点的算法.这种算法充分考虑了颅脑CT图像的像素点及其临域的纹理特征,通过进行小波变换建立对应于每个像素点的多分辨率小波特征向量,并以小波特征向量间的差异作为判别依据,在目标图像中标记非刚性配准所需的对应特征点.一系列的实验结果表明,这种基于小波变换的算法能够准确地在目标图像中标记出配准所需的对应特征点,可以作为基于特征的非刚性配准对应特征点自动标记的参量之一.
推荐文章
基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究
图像配准
小波变换
角点检测
改进的PSO算法
基于小波变换的同类传感器遥感图像快速自动配准的研究
小波变换
模板相关
遥感图像
自动配准
基于几何特征的点云配准算法
点云
曲率
配准
刚体变换
基于小波变换和混合优化算法的图像配准
图像配准
小波变换
粒子群优化
单纯形
混合优化算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于小波变换的配准特征点自动标记算法
来源期刊 北京生物医学工程 学科 医学
关键词 CT图像 纹理特征 小波特征向量 多分辨率
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 356-359
页数 4页 分类号 R318.04
字数 2773字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3208.2007.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李传富 安徽中医学院第一附属医院影像中心 89 582 12.0 18.0
2 周康源 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 56 448 13.0 18.0
3 周平 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 38 341 9.0 17.0
4 陈荻 中国科学技术大学电子工程与信息科学系 2 4 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (3)
共引文献  (2)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
CT图像
纹理特征
小波特征向量
多分辨率
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京生物医学工程
双月刊
1002-3208
11-2261/R
16开
北京安定门外安贞医院
1981
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
总被引数(次)
15960
论文1v1指导