基于改进互信息的医学图像配准方法研究

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基于改进互信息的医学图像配准方法研究

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毕业论文范文题目：基于改进互信息的医学图像配准方法研究，论文范文关键词：基于改进互信息的医学图像配准方法研究
基于改进互信息的医学图像配准方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：医学影像技巧的利用跟着医学、打算机技巧的发展贯穿了临床活动的全过程。因为不同设备成像的原理不同,使得医学影像有提供不同信息的多模态图像,临床上医生为了对患者的病理信息作全面的懂得,通常须要对同一病人进行不同模式的成像或者是同一模式的多次成像,最后再整合多幅图像信息来综合分析。这种将不同模式的图像信息整合成一种新模式的图像称为医学图像的融合,而融合的（文章此处忽略..）第一步先要配准。医学图像配准作为图像融合的先决前提,它的研究是医学图像处理范畴的热点。本文重要对医学图像配准的方法进行了深刻的研究,从图像配准的框架入手,侧重研究了基于最大互信息的配准方法,分析了互信息作为配准的测度函数存在的长处跟存在的毛病,并针对其毛病从精度跟速度两方面提出了改进的办法。为了加快配准速度,针对互信息打算量大跟存在部分极值的问题,（文章此处忽略..）本文集中于采样技巧跟优化策略的研究,在对常用采样方法跟个别优化算法的探讨分析基本之上,提出了一种基于图像区域信息熵的采样方法,并设计了在这种采样方法下利用Powell与模仿退火相结合的混淆优化算法对互信息函数进行优化。最后通过仿实在验作了定性与定量分析,成果表明：这种基于信息熵的采样方法结合混淆优化算法既能保存图像重要的信息不丧失,又能明显地加快配（文章此处忽略..）准过程中测度函数的收敛速度。为了克服互信息因陷入部分极值而导致误配准,尤其是两幅待配准的图像在混有大量噪声、重叠区域较小、对比度降落、或者是图像数据缺失等情况下,单独利用互信息的方法难以得到正确的配准成果,本文提出了两种互信息的改进方法：一种方法是将图像的空间信息引入到互信息函数中,即互信息结合边沿互方差的配准方法；另一种方法是将图像的感兴趣区域(R（文章此处忽略..）OI)引入到互信息函数中,即互信息结合感兴趣区域互信息的配准方法,分辨用加权互信息跟加权概率互信息两种组合构造了配准测度函数。在互信息结合边沿互方差的配准方法中,利用Susan算子存在抗噪声机能好、把持参数利用机动性强的长处,将其用于医学图像的边沿提取。最后经实验证明了,改进的互信息配准方法均比单独利用互信息对图像配准时的配准精度高,牢固性好。

以上为本篇毕业论文范文基于改进互信息的医学图像配准方法研究的介绍部分。

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