基于NSCT和人工蜂群算法的图像配准

• 作者: 梁曾 赵茏菲 郑伟 郭莉莉
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 颅脑肿瘤 NSCT CT图像 MRI图像 互信息 人工蜂群算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 光全息与信息处理
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3680字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-2743.2014.06.028

摘要

为了增加颅脑肿瘤的诊断信息，提出了基于NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和改进的人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)的颅脑CT（Computed Tomography）图像和MRI(Magnetic Resonance Im-aging)图像的配准方法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换,分解成高频子带和低频子带，分别提取两幅图像的低频图像作为参考图像和待配准图像，以互信息作为相似性测度，选用刚体变换模型求解空间变换参数，然后提出一种改进的人工蜂群算法来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明，该方法可以有效提高配准速度，具有较好的配准效果。