改进的自适应遗传算法医学图像配准研究

• 作者: 刘凌霞 宋强 徐甜
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 图像配准 自适应 交叉 变异
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 293-296,332
• 分类号: TP391
• 字数: 4072字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.04.072

摘要

研究图像配准精度问题.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像等众多领域,由于不同的模式设备对人体内的组织会存在不同的灵敏度和分辨率,造成了图像的分辨率不同,而传统的配准算法对于具有不同的分辨率的图像配准的精度度难以提高.为此提出了一种将改进的自适应遗传算法并应用到图像配准的优化过程中,该算法首先采用进化前后期分别调整交叉概率和变异概率来克服传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点,同时采用了刚体旋转方法对图像进行旋转匹配,使得图像可以进行局部的匹配.仿真结果表明了该算法有效的提高了图像配准的精确度,验证了该算法是一种可行性有效的图像配准算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘凌霞	安阳师范学院计算中心	25	160	6.0	12.0
2	徐甜	安阳师范学院计算中心	22	89	5.0	8.0
3	宋强	武汉理工大学信息工程学院	9	53	3.0	7.0