采用结合梯度的互信息测度方法较好-Read
医学图像融合方法
医学图像融合方法一、概述医学成像已经成为现代医疗不可或缺的一部分，其应用贯穿整个临床工作，不仅广泛用于疾病诊断，而且在外科手术和放射治疗等的计划设计、方案实施以及疗效评估方面发挥着重要作用。
目前，医学图像可以分为解剖图像和功能图像两个部分。
解剖图像主要描述人体形态信息，包括X射线透射成像、CT、MRI、US，以及各类内窥镜 (如腹腔镜及喉镜)获取的序列图像等。
另外，还有一些衍生而来的特殊技术，比如从X射线成像衍生来的DSA，从MRI技术衍生来的MRA，从US成像衍生而来的Doppler成像等。
功能图像主要描述人体代谢信息，包括PET、SPECT、fMRI等。
同时，也有一些广义的或者使用较少的功能成像方式: EEG、MEG、pMRI (perfusion MRI)、fCT等。
多种成像模式提供的信息常常具有互补性，为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，常常需要将有效信息进行整合。
整合的第一步就是使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，这一步骤称为“配准”。
整合的第二步就是将配准后图像进行信息的整合显示，这一步骤称为“融合”。
二、配准的分类根据成像模式的性质不同，配准可以分为多模配准和单模配准。
多模配准是指待配准的多幅图像来源于不同的成像设备" 单模配准是指待配准的多幅图像是用同一种设备获取的。
多模配准主要应用于神经外科的诊断、手术定位及放疗计划设计等。
比如将MRI、CT、DSA等解剖图像与SPECT、PET和EEG 等功能信息相互结合，对癫痫进行手术定位。
另外，由于MR适于肿瘤组织的轮廓描述而通过CT又可精确计算剂量，因此，在放疗中常需要将二者进行配准。
单模融合多用于疗前疗后的对比、疾病(如癫痫)发作期与发作间期对比、肿瘤或骨骼的生长监测。
比如，可通过将不同权重的MRI 图像融合以区分不同组织" 通过电镜图像序列融合以获得微生物、细胞和亚细胞粒子的形态、运动等动态信息" 将fMRI图像序列融合以测试脑功能。
数据融合试题
数据融合算法基础试题库一、选择题（每题5分）1、二分搜索算法是利用（ A ）实现的算法。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（ A ）。
A、找出最优解的性质B、构造最优解C、算出最优解D、定义最优解3、最大效益优先是（ A ）的一搜索方式。
A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法4、最长公共子序列算法利用的算法是（ B ）。
A、分支界限法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法5. 回溯法解TSP问题时的解空间树是（ A ）。
A、子集树B、排列树C、深度优先生成树D、广度优先生成树6．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的是（ B ）。
A、备忘录法B、动态规划法C、贪心法D、回溯法7.下面哪种函数是回溯法中为避免无效搜索采取的策略（ B ）A．递归函数 B.剪枝函数C。
随机数函数 D.搜索函数8、以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为 ( D ) 。
A、分支界限算法B、概率算法C、贪心算法D、回溯算法9、回溯法搜索状态空间树是按照（C ）的顺序。
A 中序遍历B 广度优先遍历C 深度优先遍历D 层次优先遍历10．下列是动态规划算法基本要素的是（ D ）。
A、定义最优解B、构造最优解C、算出最优解D、子问题重叠性质二、填空题（每题5分）1.贪心算法的基本要素是贪心选择性质和最优子结构性质。
2. 动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。
算法是由若干条指令组成的有穷序列，且要满足输入，输出、确定性和有限性四条性质。
3、快速排序算法是基于分治策略的一种排序算法。
4、以广度优先或以最小耗费方式搜索问题解的算法称为分支限界法。
5、卷积神经网络由若干个卷积层、 pooling层、全连接层组成。
6、计算一个算法时间复杂度通常可以计算循环次数、基本操作的频率或计算步。
7、回溯法搜索解空间树时，常用的两种剪枝函数为约束函数和限界函数8、解决0/1背包问题可以使用动态规划、回溯法和分支限界法，其中不需要排序的是动态规划，需要排序的是回溯法，分支限界法。
图像识别匹配技术原理
第1章绪论1.1研究背景及意义数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。
数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。
数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。
数字图像处理（Digital Image Process in g）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分害IJ、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
图像配准（Image registration）就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。
总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。
比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。
基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。
主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。
经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。
人工智能深度学习技术练习(习题卷9)
人工智能深度学习技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下的序列数据中,属于一对多(一个输入,多个输出)的关系是哪个?A)音乐生成B)情感分类C)机器翻译D)DNA序列分析答案:A解析:2.[单选题]在构建一个神经网络时，batch size通常会选择2的次方，比如256和512。
这是为什么呢？A)当内存使用最优时这可以方便神经网络并行化B)当用偶数是梯度下降优化效果最好C)这些原因都不对D)当不用偶数时，损失值会很奇怪答案:A解析:3.[单选题]函数x*ln(x)的导数是A)ln(x)+1B)xC)lnxD)1/x答案:A解析:4.[单选题]为什么会有10个输出神经元?A)纯粹随意B)有10个不同的标签C)使训练速度提高10倍D)使分类速度提高10倍答案:B解析:5.[单选题]在梯度下降的课程中，PPT图片中的小人下山的路径是什么颜色的（）。
A)红色B)蓝色C)绿色D)橙色答案:C解析:难易程度：易题型：6.[单选题]曼哈顿距离的的运算方法是D)线性运算答案:A解析:7.[单选题]使用二维滤波器滑动到被卷积的二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积,这就是( )A)一维卷积B)二维卷积C)三维卷积D)四维卷积答案:B解析:8.[单选题]深度学习中的“深度”是指A)计算机理解深度B)中间神经元网络的层次很多C)计算机的求解更加精确D)计算机对问题的处理更加灵活答案:B解析:9.[单选题]启动图/会话的第一步是创建一个Session对象,如:A)sess = tf.Session()B)sess.close()C)tf.addD)tf.eqeal答案:A解析:10.[单选题]在构建一一个神经网络时，batch size通常会选择2的次方，比如256和512。
这是为什么.呢?( )A)当内存使用最优时这可以方便神经网络并行化B)当用偶数是梯度下降优化效果最好C)这些原因都不对.D)当不用偶数时，损失值会很奇怪。
基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法
第２ ５卷 第 ９期
２ ０ １ ３年 ９月
强 激 光 与 粒 子 束
ＨＩ Ｇ Ｈ ＰＯ Ｗ ＥＲ ＬＡ ＳＥＲ Ａ Ｎ Ｄ ＰＡ Ｒ ＴＩ ＣＩ Ｅ ＢＥＡ Ｍ Ｓ
Ｖｏ １ ． ２ ５。ＮＯ ． ９
Ｓｅ ｐ．， ２ ０１ ３
文章编号 ： １ ０ ０ １ ４ ３ ２ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ — ２ ２ ２ ３ — ０ ６
性 。
关键词 ： 图像配准 ； 相 位 一 致 性 ； Ｈｏ ｕ ｇ ｈ变 换 ； 相位相关 ； 对 数 极 坐 标 变 换
中 图分 类 号 ： ＴＰ３ ９ １ 文献标志码 ： Ａ ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ７ ８ ８ ／ ＨＰＬＰ Ｂ ２ ０ １ ３ ２ ５ ０ ９ ． ２ ２ ２ ３
推荐系统_北京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
推荐系统_北京大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.概率矩阵分解模型主要利用统计推理理论中的______ 公式进行推理分析参考答案:贝叶斯2.针对隐式反馈的常用负采样方法有( )参考答案:假设每个未观测到反馈的样本都是负样本且影响相同_用户没有反馈行为时,项目越热门越有可能是负样本_用户没有反馈行为时,用户购买的项目越多越有可能是负样本3.下列关于Apriori算法的说法错误的是( )参考答案:Apriori算法通过最小置信度进行剪枝4.混合推荐的理论依据是通过模型组合能够降低______ 错误参考答案:不相关5.基于知识的推荐常用于低频、______ 成本的项目推荐参考答案:高6.在进行在线实验之前，一般会进行离线实验和______ 。
参考答案:用户调查7.以下属于协同过滤算法假设的是（）参考答案:相似的用户会产生相似的历史行为数据_过去兴趣相似的用户在未来的兴趣也相似_用户会喜欢相似用户有过正反馈的项目8.整体式混合方法包括（）参考答案:基于图模型的混合_特征组合_特征扩充9.逆用户频率的基本思想是惩罚______ 项目参考答案:热门10.带权重的网络扩散模型有哪些参考答案:基于物质扩散的模型_基于热传导的模型11.下列不是常用的关联规则度量指标的是( )参考答案:覆盖率12.基于内容的推荐能够解决协同过滤所面临的______ 冷启动问题。
参考答案:项目13.基于约束的推荐的难点在于处理约束之间的______ .参考答案:冲突14.以下关于基于实例的推荐的描述，正确的有（）参考答案:目标是寻找和这个实例值完全一样或相近的项目子集_针对具体应用中的属性，采用的相似度度量方法，需要根据领域知识来决定_本质上是使用相似度度量对候选项目进行检索和排序_根据项目属性值计算项目之间的相似度15.以下关于显示语义分析（Explicit Semantic Analysis, ESA）算法的描述正确的有（）参考答案:ESA算法是一种基于网络知识直接计算文本之间相似度的方法_ESA主要包括两个部分，基于网络知识建立语义解释器和利用语义解释器计算文本相似度_本质上也是一种基于向量空间模型的文本相似度计算方法16.覆盖率是指推荐系统推荐系统推荐给所有用户的项目数占______ 的比率。
2D／3D图像配准中的相似性测度和优化算法
2D／3D图像配准中的相似性测度和优化算法张冉;王雷;夏威;高欣【摘要】在手术引导治疗中，2D/3D图像配准能辅助医生准确定位病人病灶，而准确的配准涉及相似性测度和优化算法等众多方面。
为了研究相似性测度和优化算法对2D/3D图像刚性配准的影响，本文结合6种相似性测度和4种优化方法在配准“金标准”数据上进行了2D/3D图像配准实验，并从配准成功率、平均迭代次数和平均配准时间三个方面对配准结果进行了对比研究。
实验结果表明，以模式强度为相似性测度，用Powell方法进行优化搜索是最佳配准组合。
并且，在不改变相似性测度条件下，Powell方法是所用优化方法中配准效果最好的优化方法。
%In surgical guide treatment,2D/3D medical image registration can provide the precise position of patient for surgeon.Accurate registration involves many aspects,such as similarity measurements and optimization methods.In or-der to investigate the influence of similarity measurements and optimization methods on 2D/3D image registration,a comparison of six similarity measurements in combination with four optimization methods is performed using the public and available porcine skull phantom datasets from Medical University parison is performed for the regis-tration results based on success rate,the number of iterations and execution time.The results show that the most accu-racy registration is obtained by pattern intensity combined withPowell.Furthermore,the best 2D/3D registration re-sults are obtained by Powell search strategy with fixed similarity measurement.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】5页(P98-102)【关键词】2D/3D图像配准;刚性配准;相似性测度;优化方法;配准评估【作者】张冉;王雷;夏威;高欣【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室，江苏苏州215163【正文语种】中文【中图分类】TP391在手术引导治疗中，2D／3D图像配准在辅助医生准确定位病人病灶上是一种重要技术［1－3］，被广泛的应用在图像引导的微创手术、放射治疗的计划制定、术后治疗的效果检验等介入手术方面。
多源遥感影像自动配准技术的研究进展
影像重采样
图 １ 影 像 配 准 流 程 图
影 像 配准 的 流程 图如 图 １所 示 ， 文着 重 讨 论 本
近年来 国 内外 多 源 遥感 影像 自动 配 准 所 采 用 的 技 术 ， 于配 准模 型和影 像重采 样方 面不做 详 细介绍 。 对
赫 ｛
ｌ 差平方 协方差， 和， 相关函数归一
… Ｉ互 系 ，信 相 相 ， 化度 关 数互 息 位 关 梯 相
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ７
文献 标 识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ０ １ ７ ２ １ ） １ — ０ ２ 一 Ｏ １ ０ —３ ７ （０ １ １ ５ １ １ ７
Ｔｈｅ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｓ ａ ｅ ｏ ｈｅ Ａｕ ｏ ａ ｉ ｇ ｓｒ ｔｏ ｃ ｎｉ ｅ ｓ ａ ｃ ｔ ｔ ｆｔ ｔ ｍ ｔｃ Ｒｅ ｉｔａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｑｕ ｓ ｏ ｕ ｔ＿ ｅ ｏ ｍ ｏ ｅＳ ｎ ｉ ｇ Ｉ ａ ｅ ｙ ｆＭ ｌｉｓ ｎｓ ｒ Ｒｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｒ 。
息 的优 势 互 补 ， 合 利 用 提 供 了一 个 很 好 的 途 径 。 综 多源 遥感 影像 的 自动配准 目前 已经成 功地 应用 于影 像融合 口 、 像分 类［ 、 ］影 ２ 变化检 测 ［ 、 ］ ３ 环境 检 测 ＿ 、 ］ ４ 以 ］ 及地 图更 新［ 等方 面 ， 其对 于突 发性 事 件 的应 急 ５ 尤 处理 和灾 害评估 有着 极为 重要 的作用 ［ 。由于 多源 ６ ］ 遥感 影像 由不 同 的传 感 器 获取 ， 录 的分 别 是地 物 记 对 不 同波段 的响应值 ， 征不 同 的物理特 性 ， 元表 表 像 现 形式 差异较 大 ， 因此提 取光 学影 像 、 达影像 等多 雷
基于形态学梯度和互信息的医学图像配准方法
Ｍ ｅ ｉ ａ ｍ ａ ｅ Ｒｅ ｉｔ ａ ｉ ｎ ｂ ｍ ｂ ｎｅ ｄ ｃ ｌＩ ｇ ｇ ｓ ｒ ｔｏ ｙ Ｃｏ ｉ ｄ Ｍ ｏ ｐ ｏ ｏ ｙ Ｇｒ ｄ ｅ ｔ ａ ｄ Ｍ ｕ ｕａ ｎ ｏ ｍ ａ ｉ ｎ ｒ ｈ ｌｇ ａ ｉ ｎ ｎ ｔ ｌＩ ｆ ｒ ｔｏ
Ｋｅ ｏｄ ： ｄｃ 瞬 ｙｗ ｒｓＭｅｉ ｌ ａ
ｒ ｉｒ ｉ ； ｏｐｏ ｇ ｒ ｅｔ ｎ ｏｙ ｕ ａ ｉｏｍ ｔｎ Ｐｗ ｌａ ｏｉ ｎ ｅ ｓａ ｏ Ｍ ｒｈｌ ｙｇａ ｎ；Ｅｔ ｐ ；Ｍ ｔ ｌｎ ｒａｉ ； ｏｅ ｇｒＮ ｇ ｔｔｎ ｏ ｉ ｄ ｒ ｕ ｆ ｏ ｌ ｌ ｔ
１ 引 言
ＹＡＯ —ｕ ． Ｙｕ ｃ ｉＹＡＮＧ —ａ ． １Ｊｎ ｌ ｎ Ｌｉ ｎ ｏ ｉ ｅｉ ｌ ｎｉ ｅｎ ，Ｓｈｏ ｏ ｏ ｒ ｃ ｎｅ Ｄｐ ｒ ｅｔｆＢｏ ｄｃ ｇｎ ｒ ｇ ｃｏｌｆＣ ｎｏ Ｓｉ ｃ ｔ ｍ ａＥ ｅｉ ｔ ｌ ｅ
维普资讯
生 物 医学 工 程研 究
Ｊｕ ｎｌｏ ｉｍｅ ｉａ ｇｎｅ ｎ ｓａｃ ｏ ｒａ ｆＢｏ ｄｃ ｌ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｒｅｅ ｒｈ ｉ
基 于形 态 学 梯 度 和 互 信 息 的 医 学 图像 配 准方 法 ＊
姚玉 杨 翠， 立才， 金亮 李
（ 山东大学控 制科 学与工程学院生物 医学工程 系， 东 济南 ２０ ６ ） 山 ５０ １
摘要 ： 于互信 息的 图像 配准 方法 ， 基 已被 广泛 用 于 医学图像 的配 准 。但 是 该方 法计 算 量较 大且 无法处 理
图像 空 间信 息 ， 导致 运行 时 间较 长且 易陷入 局部极 值 。 为解 决此 问题 ， 本研 究提 出了一 种基 于形 态学梯度 和 互信 息相 结合 的 医学 图像 配准新 方 法 ， 方法 充分利 用 图像 的灰度 信 息和 空 间几何形 状 ， 该 可节 省运 行 时 间且
一种改进的基于互信息和梯度特征的图像配准方法的研究
ｒ ． Ｎｅ ｅ ｔ ｅ ｅ ｓ ｈ ｒ ｒ ｆｅ ｎ ｅ ｃ ｓ ｉ ｅ ｎ ｍｂ ｒ０ ｏ ａ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｅ ｕ ｔ ｏ ａ ｈ ｒ ｇ ｓ ｒ ｔ ｎ ｔ ｒ ｙ ｖ ｒｈ ｌ ｓ ，ｔ ｅ ｅ ａ ｅ ｏ ｔ ｎ ａ ｘ ｅ ｓｖ ｕ ｅ ｆ ｃ ｌ ｔｍｉ ａ ｉ ｎ ｒ ｓ ｌ ｓｆ ｒ ｅ ｃ ｅ ｉｔ ａ ｉ ａ — ｌ ｏ ｏ
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改进的自然梯度盲源分离算法在非平稳环境中的应用
改进的自然梯度盲源分离算法在非平稳环境中的应用刘婷;张锦;李灯熬【摘要】Traditional natural gradient algorithm may lead to unstable variations for separating matrix during the processing of non-stationary signals,which may greatly affect separation. To solve thisproblem,combined with the idea of variable step,we propose a natural gradient algorithm for blind source separation based on orthogonalcon⁃straints,it constrains the strength of the recovery signals in order to ensure the stability of the separation process un⁃der non-stationary environment;in addition,we employ the instantaneous error to control variable step purposefully, for this reason,the convergence speed increases and the separation accuracy is improved. The results showed that blind source separation algorithm by using orthogonal constraints can efficiently separate the source signals even in non-stationary environments.%对于传统的自然梯度算法，在处理非平稳信号时，在步长更新迭代过程中，非平稳信号变化幅度过快而导致分离矩阵幅度变化的不稳定，从而影响分离效果。
基于梯度互信息与均匀设计PSO的航拍图像配准
辽宁大学学报自然科学版第40卷第l 期2013年J O U R N A L oF uA oN I N G U N r vE R Snl ^f 口f “r 乜f 涮P ，l ce 咯E 扰fiD ，lV oi ．40N 0．12013基于梯度互信息与均匀设计PSO 的航拍图像配准石祥滨1’n ，王银斌2，金士玲2(1．沈阳航空航天大学计算机学院，辽宁沈阳“0036；2．辽宁大学信息学院，辽宁沈阳110036)摘要：基于互信息的图像配准算法精度较高，且易于实现自动配准，适合于无人机航拍图像配准．但在利用粒子群算法搜索最佳配准参数时，随机分布的初始粒子群容易集中在参数空间的某一区域，使算法陷入局部极值而得不到准确的配准结果；针对这一问题，提出一种新的图像配准算法，算法采用均匀设计思想改进粒子群算法，使初始粒子群能够均匀分布在搜索空间中，从而获得最佳配准参数；同时采用梯度互信息作为相似性测度，降低算法陷入局部极值的可能性．实验表明，新的算法能够更快更优地得到理想的航拍图像配准结果，验证了算法的有效性．关键词：梯度互信息；均匀设计；粒子群算法；航拍图像配准中图分类号：1码91．9文献标志码：A 文章编号：1000_5846(2013)01枷35J06A e r i a l I m age R egi st r at i onB a sed on G r adi ent M ut ualh 怕m at i on and U ni f br m D es i gned P SOSm X i aI l g-bi nl '“，W A N G Y i n ．bi n2，Ⅲq Sl l i —l i n92(1．5c^D 川矽C 协印“甜＆f P 刀cP ，勘E 砂口ng A P 加点阳c 已踟f1，P 坩毋，鼬咧口醒110036，∞f ，l Ⅱ；2．觑s ff fz ‘纪巧魄加册口打D 珂，J 已妇D 甩胁g 咖f v 已船f 砂，|SR P ，ly 口，zg 110036，C 讫i ，l 口)A bS t r aC t ：I m age r egi s 仃at i on bas ed on m ut I l al i nf0珊at i on has m gh accur ac y ，aI l d eas y t o r eal i ze aut om at i c i m age r egi s 仃at i on ，so i t i s f i t f or U A V a eri a l i m age r egi m a t i on ．H ow eV er ，w l l i l e us i ng PSO t o f i nd m e opt i m al r egi s t rat i on p 舢et ers ，t he r aI l dol Il i zed i m t i al pani cl es eas i l y ga 也eri n a cer t ai n s pat i al ar ea ，1eam ng t 0m e al gor i m m E apped i n 10cal eX nem e ，and ca l l ’t get accu r at e r egi s 廿adon r esul t ．To sol V e t tl e pr obl em ，m e paper pr opose s a ne w i m age r egi s 昀t i on al gori t l l m ．111e ne w algor i th m e 玛es url i f o Ⅱn desi gn i dea i nt o PSO ，m 凼ng m e i ni t i al pani c l es dis 蛐ut ed uni f on 嫩y i n s ear ch s pa ce s o as t 0s ea r ch m e gl obal op6m “r egi s 打adon par 棚et er s bet t er ．M e 觚w hne m e paper adopt S gr adi ent m ut ua l i nf0肌at i on as m e s iI nil 撕ty m et r i c t 0r e duc e t l le possi bi l i 够of l ocal e xn ℃m um ．E xper i m ent a l r es ul t s de m ons 仃a t e t l l at 山e ne w al gor i m m c an get fa s t and ac cl l r _at e r egi S 扛ati 彻r eSul t s ，a11d V er i E es i t s ef 凳ct i V eneSs ．K ey W O r dS ：矿adi ent m ut I l al i nfo 衄at i on ；u11i fo 锄des i gn ；PSO ；aer i al i m age r egi s 廿at i on收稿日期：2012—12—12基金项目：国家自然科学基金(61170185)；辽宁省攻关计划顼目(2011217002)+作者简介：石祥滨(1963一)，男，博士，教授，ccF 会员：E 20～0008886s ，从事分布式虚拟现实、图像处理、网络游戏等研究E m aj l ：sxb@s 卸．edu ．cn ．36辽宁大学学报自然科学版2013年O引言如今无人机在军事和民用领域都得到了飞速发展和应用，无人机通过搭载多种不同的成像传感器来执行空中侦察、目标搜索定位、火险预警等任务．由于无人机受飞行高度、环境条件以及成像设备的限制，单种图像既很难获得同一场景下全面的地理空间信息，又不能适应环境条件变化的影响，因此利用无人机成像传感器拍摄的多种航拍图像进行图像融合，能够综合各类图像的互补信息，更好地执行各项侦查搜索任务…．图像配准是图像融合的关键处理步骤，是对取自不同传感器或者不同视角的关于同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程Ⅲ．目前已经提出了多种图像配准算法旧一]，而基于互信息的图像配准算法由于精度较高，且易实现自动配准，被广泛应用于多传感器图像配准中．基于互信息的图像配准方法本质上可看作是依据互信息测度，利用某种优化搜索算法，在多维空间寻找互信息最大时的最佳配准参数的过程，所以优化搜索算法的好坏，直接影响图像配准的速度和精度．目前国内外学者提出了很多改进的优化搜索算法，chen【41等人利用二阶互信息进行图像配准，并详细讨论了插值算法、灰度级别对配准性能的影响，但二阶互信息要计算4维直方图，算法运行速度较慢．B i n"1提出基于量子模型和概率搜索的量子粒子群算法，显著特点是控制参数少，设置简单，搜索能力强．针对无人机航拍图像，为了满足较高的精确度和较快的速度，本文采用均匀设计思想改进粒子群算法，使初始粒子群能够均匀分布在搜索空间中，提高了其全局寻优能力；同时将梯度互信息作为相似性测度，降低了算法陷入局部极值的可能性．1梯度互信息对于两幅图像而言，互信息描述的是一幅图像中包含另一幅图像信息的多少，图像的信息用信息熵来表示，对于给定的两幅图像A和B，H(A)，H(B)表示图像A和图像B的边缘熵，H(A，B)表示两幅图像的联合熵．两幅图像的互信息可以表示为^"(A，曰)=日(A)十日(8)一日(A，曰)(1) st udl l ol m e等人指出，互信息对于两幅图像重叠区域的变化很敏感，在配准过程中容易产生错误的匹配结果，所以在此基础上提出了归一化互信息：Ⅳ^"(A，曰)=(日(A)+日(B))／日(A，曰)(2)归一化互信息在一定程度上改善了图像配准的性能，但仍然会导致误配准，特别是当图像的分辨率较低或者两幅图像间的重叠区域较小时；而且对于同一场景，图像中目标或背景的边界是确定的，不因成像模式变化而发生明显改变，所以同一场景边界上大部分对应像素点的梯度方向是相同或相反的，可以用像素点的梯度来度量图像间的相似性，由此将梯度信息引入归一化互信息，以获得更稳健的配准结果．图像点的梯度信息由梯度向量和梯度幅值组成．对于参考图像中的点a和浮动图像的点b，它们梯度向量间的夹角可以表示为：％=…s(意管‰)(3)其中△口是参考图像点a的梯度向量，△6是浮动图像点b的梯度向量，梯度向量由高斯核函第1期石祥滨，等：基于梯度互信息与均匀设计PS o的航拍图像配准37g(彳，)，，盯)在每一像素点x，y方向上的偏导数计算得到，这里采用以高斯核盯=0．5的二维高斯核函数与图像做卷积完成。
人工智能机器学习技术练习(习题卷28)
人工智能机器学习技术练习(习题卷28)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]KNN算法应用于回归时,计算的是()A)从属类别的均值B)从属类别的最大值C)从属类别的最小值答案:A解析:2.[单选题]分箱用于处理()A)连续型数据B)离散型数据C)连续型和离散型数据即可答案:A解析:3.[单选题]设有一幅二值图像,其中黑色的背景上有一条宽为5个像素的白线,如要通过空域滤波消除这条白线,需要用?A)3*3的算术均值滤波器B)7*7的算术均值滤波器C)3*3的谐波均值滤波器D)7*7 的谐波均值滤波器答案:D解析:4.[单选题]概率密度函数服从正态分布的噪声，叫做(__)。
A)泊松噪声B)高斯噪声C)乘性噪声D)椒盐噪声答案:B解析:5.[单选题]使用梯度下降法训练回归模型时，会由于各特征尺寸相差较大而造成算法收敛较慢。
应该将特征尺寸进行缩放至接近或相同尺寸。
可采用sklearn中的类或函数是：A)StanderScalerB)fit_transformC)accuracy_scoreD)LabelEcoder答案:A解析:6.[单选题]无人超市采用了( )等多种智能技术，消费者在购物流程中将依次体验自动身份识别、自助导购服务、互动式营销、商品位置侦测、线上购物车清单自动生成和移动支付D)图像识别、人脸识别、物体检测、图像分析答案:A解析:7.[单选题]在模型评估与度量的方法中，（__）直接将数据集划分为两个互斥的集合，一个作为训练集，另一个作为测试集。
A)自助法B)留出法C)交叉验证法D)错误率分析答案:B解析:8.[单选题]（__）在训练的每一轮都要检查当前生成的基学习器是否满足基本条件。
A)支持向量机B)Boosting算法C)贝叶斯分类器D)神经网络答案:B解析:9.[单选题]著名的C4.5决策树算法使用()来选择最优划分属性。
A)信息增益B)增益率C)基尼指数D)均值答案:B解析:10.[单选题]关于线性回归模型及模型参数，不正确的说法是：A)线性回归模型的训练目标是找到使得损失函数最大化的模型参数B)线性回归模型的训练目标是找到使得损失函数最小化的模型参数C)线性回归模型通常使用均方误差（MSE）作为损失函数D)均方误差即所有实例预测值与实际值误差平方的均值答案:A解析:11.[单选题]观察如下数据集：删除A，b，c，d 哪个点对拟合回归线的影响最大？A)aB)bC)cD)d答案:D解析:线性回归对数据中的离群点比较敏感。
遥感图像建筑物识别及变化检测方法
遥感图像建筑物识别及变化检测方法张永梅;季艳;马礼;张睿;李洁琼;熊焰【摘要】For the low accuracy when only using pixel-level or feature-level change detection for high-rise building ,a recog-nition and change detection method combined image features and experience knowledge is presented to detect changes of high-rise building in multi-temporal remote sensing images .We adopted a proposed registration algorithm combined with ratio gradient and crossing accumulative residual entropy to register SAR and panchromatic images with two differentphases ,identified building re-gions respectively using knowledge rules and utilized pixel ratio method for building change detection in recognition building re -gions .Experimental results show the method can effectively improve the accuracy and reduce the false acceptance rate and reject rate .%针对单独使用像素级变化检测或特征级变化检测对于高层建筑物检测精度低的问题，提出了一种图像特征和经验知识结合的建筑物识别及变化检测方法，用于检测多时相遥感图像中高层建筑物的变化情况。
2D_3D刚性图像配准在肿瘤放疗计划中的应用
2011年3月中国医学物理学杂志Mar ．,2011第28卷第2期Chinese Journal of Medical PhysicsVol．28．No．22D/3D 刚性图像配准在肿瘤放疗计划中的应用李欣，周凌宏，甄鑫，卢文婷(南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515)摘要：目的：在肿瘤放疗中，2D/3D 刚性图像配准技术是精确定位病人重要保证。
方法：数字重建放射影像技术是2D/3D 配准中最为关键的部分，一定程度上影响着配准效率。
在对数字重建放射影像进行重点研究的基础上，实现了一种基于Bresenham 方法的快速数字影像重建算法，并利用腹部CT 体数据进行了2D/3D 配准实验。
实验以互信息、模式强度和梯度差分为相似性测度并采用了Powell-Brent 优化算法。
结果：在数字重建放射图像算法实验中，Bresemham 方法相比于另外两种光线跟踪算法，时间仅需0.467s 。
在2D/3D 配准实验中，对三种相似性测度的实验结果进行了比较，互信息和梯度差分有较好的配准结果，模式强度仍存在不少问题。
结论：实验结果表明，利用Bresenham 方法产生的数字重建影像能使得配准具有较高精度，但配准时间仍然较长。
关键词：数字重建影像；2D/3D 配准；Bresenham 算法；放射治疗DOI 编码：doi ：10.3969/j.issn.1005-202X.2011.02.016中图分类号：TP751,R318文献标识码：A文章编号：1005-202X （2011）02-2510-05收稿日期：2010-12-27基金项目：国家自然科学基金(No.30970866)；广东省重点科技计划(No.2008A030102011)作者简介：李欣(1987-)，男，南方医科大学生物医学工程学院硕士研究生，主要研究方向是肿瘤放射物理学。
E-mail ：lixin-iver -son@ 。
通讯作者：周凌宏，E-mail:gzchou@ 。
基于图像配准的OCT图像去噪
本科毕业设计（论文）目录1.1图像去噪的背景与研究目的 (6)1.2 图像配准的背景 (8)第二章图像配准的基本原理 (9)2.1 基于灰度值的配准方法 (10)2.2 空间变换 (11)2.2.1刚性变换 (11)2.2.2仿射变换 (12)2.2.3投影变换 (12)2.2.4非线性变换 (12)2.3 图像插值 (13)2.4 相似性测度 (13)2.5 参数优化 (15)2.6 多分辨率配准 (16)2.6.1图像金字塔 (17)2.6.2基于金字塔的图像配准 (19)第三章基于配准的OCT去噪 (20)3.1基于单个三维图像的去噪处理 (21)3.2基于结构相似性指标的去噪处理 (22)3.3基于多个三维图像的去噪处理 (25)第四章去噪结果分析 (26)4.1 分层界限位置提取 (27)摘要光学相干断层扫描技术(光学相干层析技术，Optical Coherence tomography, OCT)，是一种成像技术，在眼内疾病尤其是视网膜疾病的诊断治疗等方面具有十分重要的作用。
然而由于OCT是一种高分辨成像技术，对周围环境的改变以及信号数据的猎取过程要求较高，因此，在获得生物组织内部图像的同时难以幸免会附带一些噪声污染，这就不利于对图像的观察和本文主要讲述对OCT图像使用基于图像配准的方法进行去噪。
试验主要包括对单幅OCT图像中相邻帧的去噪及多幅OCT图像相邻帧的去噪。
基本步骤为对相邻帧配准后在将满足要求的帧提取出来求平均，并认为平均图像即为去噪图像。
试验的去噪结果评价中调用的指标为对比噪声比（CNR）、信噪比（SNR），以原图像和去噪后的图像的CNR与SNR指标来表现去噪的客观结果。
并还需人眼的直接识别来给出主观评价。
关键字：OCT ，图像配准，去噪，AbstractOptical coherence tomography ( OCT), which is an imaging technique, plays a very important role in the diagnosis and treatment of intraocular diseases, especially retinal diseases. However, because OCT is a high resolution imaging technology, the changes in the surrounding environment and the acquisition process of signal data are higher. Therefore, it is difficult to avoid noise pollution while obtaining the internal image of biological tissue, which is not conducive to the observation and judgment of the image. So how to denoise the OCT image is the topic of this thesisThis paper mainly describes the method of image denoising based on image registration for OCT images. The experiments mainly include denoising the adjacent frames in single OCT images and denoising the adjacent frames of multiple OCT images. The basic step is to extract the average of thethe denoising image.In the evaluation of denoising results, the indexes called contrast CNR and SNR are used to show the objective results of denoising with the CNR and SNR indexes of the original image and the de-noised image. It also needs direct identification of human eyes to give subjective evaluation.Key words: OCT, image registration, denoising，第一章绪论1.1图像去噪的背景与研究目的在当今社会这个科技高速进展，信息传递日益增快的时代，数字仪器与数码产品早已是人们像等早已在不知不觉中保卫了我们，成了我们现代生活的一定物，它们蕴含着大量的信息。
搜索引擎技术基础_华中科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
搜索引擎技术基础_华中科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.对于基于统计的分词方法，以下说法正确的是参考答案:相邻的字出现的概率，远远大于单字出现的概率之和，则有可能成为一个词_对常见词的识别精度差，计算量大_可以结合上下文识别生词_对需要分词的材料进行分析，得到相应的单字出现的概率2.中文分词方法可以分为参考答案:基于统计的分词方法-统计语言模型_基于词典（字符串匹配）的分词方法_混合分词方法3.关于网络爬虫，下面说法不正确的是参考答案:网络爬虫的遍历算法要尽量避免握手的次数，减少通信开销_分布式系统的通讯开销是影响性能的关键_由成百上千甚至成千上万台服务器组成的分布式系统4.评估搜索引擎质量的指标包括参考答案:新_快_全_稳5.以下关于深度和广度优先遍历算法表述正确的是参考答案:深度优先效率较低_广度优先效率较高6.搜索引擎的网页的遍历算法主要包括参考答案:广度优先_深度优先7.搜索引擎的结构包括参考答案:检索模块_预处理模块_网页抓取模块_用户接口8.以下搜索引擎的说法正确的是参考答案:根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息_搜索引擎通过蜘蛛或爬虫获取页面信息_爬虫是通过页面间的链接关系自动获取页面信息_在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务的系统9.搜索引擎获得成功的原因是参考答案:简单易用_互联网上的海量数据10.以下关于搜索引擎的表述，正确的是参考答案:在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务的系统_根据一定的策略、运用特定的计算机程序搜集互联网上的信息_它是一种网上信息检索工具，多以Web(万维网)站点形式存在11.第一个全文字符检索的搜索引擎是参考答案:WebCrawler12.世界上第一个搜索引擎是参考答案:Wanderer/Wandex13.利用分布式集群系统实现搜索引擎的优点是参考答案:扩展性强_节约成本_高容错性14.基于内容的视频检索涉及到参考答案:视频分析_人工智能_图像处理_音频处理15.基于内容的多媒体搜索的需求包括参考答案:快速准确的访问_个性化内容创作与消费_内容管理_基于内容的检索16.基于文本的音频（音乐）搜索可以通过音频的哪些特征进行搜索参考答案:标题_专辑_类型_艺术家17.关于图像的相似性搜索，下面说法错误的是参考答案:查询输入为图像的说明18.关于基于标签的图像搜索，下面说法错误的是参考答案:标签是通过网络算法自动添加的19.搜索引擎的主要组成部分有参考答案:预处理模块_网页抓取模块_检索模块_用户接口20.和网页中图像相关的文本包括参考答案:图像的标题_图像周围的文字21.关于散列式搜索引擎，下面说法正确的是参考答案:对任何的索引词准确地定位到具体的索引服务器，从而定位到正确的文档服务器_设计简单，抗压能力强_根据关键词Term对索引服务器和文档服务器进行散列22.可以解决散列式搜索引擎的缺点的方法有参考答案:混合式搜索引擎_缓存策略_备份策略23.以下可以影响网页排序的因素有参考答案:合理利用网页的页面版式，可提升网页在搜索结果页的排序位置_网页中合适的锚文本会增加所在网页和所指向网页的重要程度24.PageRank算法主要内容包括参考答案:到一个页面的超链接相当于对该页投一票_一个有较多链入的页面会有较高的等级，相反如果一个页面没有任何链入页面，那么它没有等级_把超链接关系作为一个“投票”动作，一个页面的“得票数”由所有链向它的页面的重要性来决定_一个页面的PageRank是由所有链向它的页面（“链入页面”）的重要性经过递归算法得到的，获得较多投票的网页质量较高25.关于PageRank算法，下面说法正确的是参考答案:用于衡量特定网页相对其他网页而言的重要程度_由Larry Page 和 Sergey Brin在20世纪90年代后期发明_PageRank算法思想是让链接链“投票”_将对页面的链接看成投票，实现了将链接价值概念作为排名因素26.对于向量空间模型的查询词项不匹配的问题，可以使用的解决方法有参考答案:对用户个体检索偏好分析，提高信息检索个性_对用户整体搜索偏好和热点分析，提高检索实时性_根据语义对查询词进行扩展_充分利用锚文本（anchor text）信息27.关于向量空间模型，下列说法正确的是参考答案:其英文缩写是VSM_Salton等人1975在Communications of the ACM中提出_一种文档表示和相似性计算的工具_简单、易于实现28.向量空间模型的基本思想包括参考答案:从一篇文档中抽取出n个关键词，其中每个特征会根据某种算法计算其权重，这 n 维带有权重的特征向量就用来表示这一篇文档两个文档的相似度就是两个空间图的接近度_把每个文档看做是由n维特征组成的一个向量_特征的定义可以采取不同方式，最常见的是以词作为特征29.关于布尔模型，下面说法正确的是参考答案:早期搜索引擎使用的检索模型_基于布尔模型的检索是通过集合的布尔运算，得到该检索词的返回文档集合_包含逻辑与、逻辑或和逻辑非三种逻辑运算_基于集合论和布尔代数30.搜索引擎的排序算法有参考答案:布尔模型_链接分析排序_向量空间模型31.下面说法正确的是参考答案:搜索结果的顺序至关重要_用户对网页的浏览视线呈 "F" 型_客观公正的排序是衡量搜索引擎质量的重要指标32.关于图像搜索，下面说法正确的是参考答案:基于文本的图像搜索的本质是文本搜索_基于标签的图像搜索是基于文本的图像搜索的一种33.关于搜索引擎的分布式存储，下面说法正确的是参考答案:分布式存储采用缓存机制，以提高搜索速度34.分布式搜索引擎需要解决的核心问题包括参考答案:数据处理后的分布式存储和管理_前端搜索服务的分布_分布的信息获取、计算和数据统一35.关于并行抓取，下面说法正确的是参考答案:并行抓取可减少网络流量_并行抓取分为静态策略和动态策略_动态策略利用一台URL Server作为URL的提供者36.关于倒排索引，下面说法正确的是参考答案:本地倒排是指按照doc分配所有的(term,doc)信息_全局倒排是指按照term分配所有的(term, doc)信息_倒排索引是由索引项和倒排表组成37.分布式检索的步骤包括参考答案:检索_查询分析_提交查询_结果合并38.关于分布式元搜索引擎，下面说法正确的是参考答案:分布式元搜索引的多台服务器同时检索，带来巨大的网络通信流量_分布式元搜索引擎是由主节点和一系列结构相同功能相同的单元节点组成_分布式元搜索引擎是按照本地倒排的方式进行分布_主节点压力大，无法应对大规模并发、抗压能力差39.搜索引擎面临哪些挑战参考答案:快速服务_复杂处理_海量数据_海量需求。
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1. 互信息的概念
圆代表了图像的边缘熵 两圆合并区域为联合熵 重叠部分为互信息
互信息的优点
分割和特征提取方法中存在的问题
在图像的获取和特征提取过程中会产生不同程度的 噪声，使得提取到的特征点位置存在一定的误差， 要使一幅图像中的特征点精确匹配另一幅图像中的 特征点是很困难的； 从两幅图像中提取到的图像特征点集数目是不等的， 确定它们之间的对应关系较难； 一幅图像中的某些特征点在另一幅图像中没有相 对应的特征点，即存在着出界点； 特征点集之间的变换可能是刚性的，也可能是非刚 性的。
1. 互信息的概念
互信息
（2）
第(2)种定义形式最接近联合熵。 式中的A、B不是指两幅完整的图像，而是分 别代表两幅图像的重叠区域。 互信息和联合熵都是在图像的重叠区域上计 算的，因此，度量值取决于重叠区域的大小 和重叠区的内容。
1. 互信息的概念
互信息 VS 联合熵
式(2)含有项H(A,B)，表示最大互信息与最小联合熵有关。 联合熵表明了两幅图的灰度值分布。 在通常情况下，联合熵小，表明对齐的程度高。 但是，采用两幅图像重叠区域的联合熵可能会出现两幅图 像完全误配时，联合熵最小的情况。 如一幅图像例的一部分背景区域和另一幅图像的一部分背 景区域重叠，其它部分不重叠时，联合熵最小。 采用互信息可以避免这种情况，因为对只有部分背景对齐 的情况，H(A)和H(B)很小，因而互信息很小。随着A、B重 叠区域的增大，A、B中包含更多的信息，使得H(A)、H(B) 增大。尽管联合熵也增大，但是互信息在增加，更好的反 映了对齐的程度。
1. 互信息的概念
条件熵 1993年，Woods应用条件熵作为配准的测 度，开发了PET-MT图像配准的软件AIR.
1. 互信息的概念
互信息
(1)
第（1）种定义形式能够最好的解释“互信 息” 。 将熵作为不确定性度量的概念时，式(1)解释为 “B的不确定性减去当A已知时B的不确定性”。 换句话说，互信息是当A给出时，B的不确定性 的减少程度。 若A能完全表达B，则互信息最大，即不确定性 减少程度最大。
1. 互信息的概念
互信息
（3）
第(3)种形式与Kullback-Leibler距离有关。 测量了两幅图像灰度值的联合分布p(a,b)和在 两幅图像相互独立的情况下的联合分布p(a)p(b) 之间的距离。 是两幅图像的依赖性的度量。其假设就是， 在两幅图像正确对齐的情况下，它们的灰度值 之间的依赖最大。误配会导致度量值降低。
基于互信息的医学图像配准
许向阳 华中科技大学 医学图像信息研究中心
Байду номын сангаас
讨论内容
互信息的概念 互信息的改进 搜索策略的优化
1. 互信息的概念
互信息是信息理论中的一个基本概念。 1948年C. E. Shannon提出， A mathematical
theory of communication,Bell System Technical Journal, vol. 27, pp. 379– 423/623–656,1948.
1. 互信息的概念
熵 熵（entropy）是信息的测度。熵的概念来 源于通讯理论。 Pi = 灰度值为i的像素点数 / 总像素点数
1. 互信息的概念
熵可以有三种解释： 当一个事件发生时，其给出的信息数量； 一个事件的结果的不确定性； 事件发生的概率分布。 Question: 熵大，说明什么问题？ 熵小，又说明什么？
互信息的性质
非负性：I(A,B)>=0。B的不确定性不会因为 对A的了解而增大。 独立性：当PAB(a,b) = PA(a)PB(b)时， I(A,B)=0。若A和B是独立的，则不能从一幅 图像中获得任何关于另一幅图像的信息。 对称性：I(A,B) = I(B,A) 自信息：I(A,A) = H(A) 有界性：I(A,B) <=min(H(A),H(B))
1. 互信息的概念
熵 Jumarie entropy 不适于多模态图像配准 Renyi entropy 在图像配准中很少使用
1. 互信息的概念
联合熵 联合熵H(A,B)是随机变量A和B相关性的统计 量。PAB(a,b)是联合概率分布函数。
联合熵越小，说明什么问题？
1. 互信息的概念
Joint grey value histograms of an MR image with itself. The leftmost histogram shows the situation when the images are registered. Because the images are identical, all grey value correspondences lie on the diagonal. The three following are the resulting histograms when one MR image is rotated with respect to the other by angles of 2, 5 and 10 degrees respectively. Below the histograms are the corresponding joint entropy values.
1995年Colligon和Viola首次用于医学图像配准。 互信息用于描述两个系统间的统计相关性，或者 一个系统中包含的另一个系统的信息的多少。 对于来自同一对象的两幅图像，配准后，互信息 应为最大。 互信息只是一种相似性测度 基于互信息的配准方法仍然遵循一般的配准框架
1. 互信息的概念
Collignon A, et al, Automated multi-modality registration based on information theory, Information Processing in Medical Imaging, 1995,263-274 Viola P, Wells WM, Alignment by Maximization of mutual information, International Conference on computer Vision, 1995, Los Alamitos,CA: IEEE Computer Science Press,1995,16~23.