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摘要:
针对医学图像配准对准确性高、鲁棒性强和速度快的要求,本文提出一种新的基于区域联合Rényi熵的多模配准算法.该算法将区域信息融入到联合Rényi熵中,并使用最小生成树来估计区域联Rényi熵.这样,不仅改善了传统配准方法由于忽略像素空间信息造成的配准鲁棒性的降低,而且避免了使用直方图估计高维熵遇到的"维数灾难"问题.实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有鲁棒性强、速度快的优点.作为一种一般性的配准算法,基于区域联合Rényi熵的配准方法还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如图像检索、对象识别等.
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基于梯度广义近邻图的多模医学图像配准
医学图像配准
特征点
广义近邻图
Rényi熵
梯度
SIFT描述子
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文献信息
篇名 基于区域联合Rényi熵的多模医学图像配准
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 图像配准 Rényi熵 最小生成树 区域联合Rényi熵
年,卷(期) 2009,(10) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 2320-2325
页数 6页 分类号 TP391
字数 4991字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.10.036
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 赵大哲 东北大学信息科学与工程学院 69 736 13.0 23.0
3 赵宏 东北大学信息科学与工程学院 114 1442 21.0 32.0
5 杨金柱 东北大学信息科学与工程学院 27 193 9.0 12.0
7 支力佳 东北大学信息科学与工程学院 6 50 4.0 6.0
8 张少敏 东北大学信息科学与工程学院 6 50 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像配准
Rényi熵
最小生成树
区域联合Rényi熵
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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