基于SURF和改进的RANSAC算法的医学图像配准

• 作者: 杜春敏 殷云霞 谭红春 谷宗运
• 来源期刊: 中国医学影像学杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像配准 图像处理,计算机辅助 加速鲁棒性特征 随机采样一致算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 医学影像工程学
• 页码范围: 470-475,480
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-5185.2014.06.019

摘要

为了提高医学图像配准的鲁棒性、准确性和速度,本文提出一种结合加速鲁棒性特征(SURF)和改进的随机采样一致算法(RANSAC)的医学图像配准算法,首先提取图像上的SURF特征点,完成特征点初始匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除误匹配点对,最后根据提纯后的匹配点对估计出两幅图像间的空间几何变换参数完成图像配准.实验结果表明,与传统的几种算法相比,在图像中含有噪声、灰度不均匀及初始变换范围比较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和更快的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷云霞	安徽中医药大学医药信息工程学院	16	102	6.0	10.0
2	谭红春	安徽中医药大学医药信息工程学院	32	74	4.0	7.0
3	杜春敏	安徽中医药大学医药信息工程学院	12	73	3.0	8.0
4	谷宗运	安徽中医药大学医药信息工程学院	18	112	5.0	10.0