基于特征的自适应正则化配准算法

• 作者: 刘晓云 王振松 马金光
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 自适应正则化 局部极小值 粗配准 非刚性配准 特征
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2358-2360
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.099

摘要

Andriy Myronenko提出了一种自适应正则化的方法并将其应用于非刚性图像的配准,该方法在配准速度和配准精确度方面都取得了比较好的效果;但该方法对变形场初始值比较敏感,选择不当则会陷入局部极小值而不能得到理想的配准结果.为了使原始算法得到更广泛的应用,引入了基于特征点的粗配准方法,得到了与真实变形场更加接近的初始变形场,从而摆脱了局部极小值的困扰,得到了正确的配准结果.实验证明,改进后的算法在应用范围和配准精度上都有了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓云	电子科技大学自动化工程学院	32	471	10.0	21.0
2	王振松	电子科技大学自动化工程学院	12	183	4.0	12.0
3	马金光	电子科技大学自动化工程学院	2	3	1.0	1.0