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公开(公告)号：CN103886586B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201410055534.4
申请日：2014-02-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法。其主要包括：对互信息相似度进行加权以及将梯度模的差值加入梯度相似度中。将待配准浮动图像进行空间变换，然后计算参考图像和变换后的浮动图像的相似性测度，即本发明提出的一种加权互信息和梯度信息结合的相似性测度函数。然后通过不断的优化搜索和空间变换，使得所求的本发明提出的相似性测度达到最大，则配准成功。在配准过程中使用本发明提出的相似性测度函数，可以有效地解决医学图像配准算法的精度低、鲁棒性不强的问题。
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公开(公告)号：CN104282017A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：CN201410444551.7
申请日：2014-09-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/32 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开了一种改进的Powell图像配准方法。与原始Powell方法相比，本发明对每一轮搜索得到的新方向进行优劣的判别，将新方向加入方向集中，并且去掉一个旧方向，从而组成新的方向集，并判断此时方向集是否线性相关，如果相关的，就沿用原方向集，否则，就替换；同时被替代的方向不是的原方向集的第一个方向，而是去掉此轮中函数值变换最大的方向，可以称为贡献最大的方法。经过多轮的迭代，直到收敛误差小于指定的范围，才判定搜索成功。本发明加速了配准过程，又可以克服局部极值，提高配准的精度及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103886586A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410055534.4
申请日：2014-02-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于互信息和梯度信息结合的医学图像配准方法。其主要包括：对互信息相似度进行加权以及将梯度模的差值加入梯度相似度中。将待配准浮动图像进行空间变换，然后计算参考图像和变换后的浮动图像的相似性测度，即本发明提出的一种加权互信息和梯度信息结合的相似性测度函数。然后通过不断的优化搜索和空间变换，使得所求的本发明提出的相似性测度达到最大，则配准成功。在配准过程中使用本发明提出的相似性测度函数，可以有效地解决医学图像配准算法的精度低、鲁棒性不强的问题。
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