基于改进FCM聚类医学图像配准

• 作者: 刘军华 陈园 雷超阳
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 图像配准 fuzzy C-means聚类 迭代最近点 互信息
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 141-148
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2017.04.032

摘要

ICP和互信息广泛应用于医学图像配准,但存在以下问题:其计算量非常大,耗时长;受初始旋转和平移参数影响较大,图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值.该方法通过计算参考图像和浮动图像的质心,获得配准平移初始值;对医学图像坐标进行中心化处理,通过改进的FCM聚类方法把图像坐标聚成2类;把这2个聚类中心拟合成一条直线,可以算出该直线的斜率,得出其倾斜角,从而获得配准旋转初始值.实验结果表明,该方法既可用于单模态图像配准,也可以用于多模态配准.还具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点,并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘军华	湖南邮电职业技术学院互联网工程系	25	58	5.0	6.0
2	陈园	湖南邮电职业技术学院互联网工程系	24	21	3.0	4.0
3	雷超阳	湖南邮电职业技术学院互联网工程系	14	16	2.0	3.0