基于隐含形状表示和边缘信息融合的非刚体图像配准
全部作者： 廖秀秀 于慧敏 扬威 第1作者单位： 浙江大学 信息电子工程学系 论文摘要： 本文提出基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格非刚体图像配准算法，使用从全局到局部的层次变换模型覆盖整个变换域，解决有较大局部形变的图像配准问题。首先用隐含形状表示图像的外部轮廓，将轮廓作为距离函数的0水平集隐含地嵌入到高1维的距离变换空间，在该隐含嵌入空间中使用互信息方法实现了1个具有平移、旋转、尺度不变性的全局配准框架，对齐图像外部轮廓。然后选择基于B样条的多分辨率网格FFD模型进行局部配准，兼顾了结果精确度和计算效率。算法采用了与图像边缘信息融合的方法，强调了图像边缘信息在配准中的贡献，得到平滑、连续且保证1对1映射的变换域。最后将该算法分别应用于脑部MR、CT图像的配准，得到令人满意的效果。 关键词： 非刚体图像配准；隐含形状表示；互信息；多分辨率网格; 信息融合 (浏览全文) 发表日期： 2007年04月16日 同行评议：
（1）、利用边缘融合信息及多尺度网格图像匹配方法，来进行图像配准，有1定创新。（2）对前人的工作总结分析不充分，没有与目前较成熟主流的.方法进行详细的对比实验。
综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。【基于隐含形状表示和边缘信息融合的非刚体图像配准】相关文章：