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摘要:
当前医学图像的特征匹配主要依靠像素灰度来完成,但是像素灰度对空间信息不敏感,当匹配图像之间存在灰度信息不均衡以及噪声干扰时,将导致误匹配率较高,对此,本文提出了一种基于移动队列规则耦合角度约束的医学图像匹配算法.首先,利用高斯金字塔模型对源图像进行滤波预处理,以减少源图像中存在的噪声等干扰;再利用Harris算子对预处理后的源图像进行特征检测,获取图像的特征点;然后,利用SURF(Speed Up Robust Feature)特征描述子,获取特征点对应的特征描述子.并通过尺度空间理论获取特征点集,通过将特征点集进行排序来形成队列,从而设计移动队列规则,完成特征点的匹配;最后,通过求取匹配特征点间的夹角,形成角度约束模型,对匹配特征点进行提纯,剔除伪匹配特征点,使得匹配准确度得以提升.从仿真实验结果与分析可见,在对医学图像进行匹配时,本文所提出的方法具有匹配精度高、鲁棒性能好等特点.
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文献信息
篇名 移动队列规则耦合角度约束的医学图像匹配
来源期刊 西南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 医学图像匹配 移动队列规则 角度约束 高斯金字塔模型 Harris算子 SURF
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 152-160
页数 9页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.13718/j.cnki.xdzk.2017.12.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪方正 江苏医药职业学院图书信息中心 14 18 2.0 4.0
2 朱子卿 江苏医药职业学院图书信息中心 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
医学图像匹配
移动队列规则
角度约束
高斯金字塔模型
Harris算子
SURF
研究起点
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引文网络交叉学科
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西南大学学报(自然科学版)
月刊
1673-9868
50-1189/N
大16开
重庆市北碚区天生路2号
1957
chi
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