医学图像配准算法研究

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１引言
根据医学图像所提供的信息，将医学图像分为两大可类：解剖结构图像和功能图像，这两大图像有着各自的优缺点。像ＣＭＲ、Ｔ、ＩＸ线解剖结构图像能够提供脏器的解剖形态信息，无法反映脏器的功能情况，辨率以较高；但分像
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ｂ
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ＭｕｔｍｏｌｔｍａｅＲｅｉｔａｉｎｌｉｄａｉｙＩｇｇｓｒｔｏ
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用在医学图像和遥感图像领域中，针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足，了提高医学图像配准的准确度，出为提了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中，法首先将输入的待配准图像进行灰度处理，算对灰度值进行初始化，然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑，并选择最优值，最后采用最大熵算法对图像进行配准选择，算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明了改进的算法有效的提高了图像配准的精确度，验证了改进算法是有效的图像配准方法。关键词：遗传算法；图像配准；自适应；交叉；变异
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ＡＢＳＲＡＣＴ：ｈｒｂｅｏｍａｅｒｇｓａｉｎａｃｒｃ．ＩｇｅｉｔｔｎｔｃｎｑｅａｅｎｗｄｌｓｄｉＴＴｅｐｏｌｍｆｉｇｅｉｔｔｃｕａｙｍａｅｒｇｓｒｉｅｈｉｕｓｈｓｂｅｉｅｙｕｅｎｒｏａｏ
第２卷第９８期
文章编号：０６９４（０１０ — ２１０１０ — ３８２１）９０９ — ４
计
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机
仿
真
２１年９０１月
医学图像配准算法研究
秦洪英
（乐山师范学院计算机科学学院，四川乐山６４０）１０４摘要：图像配准精度优化问题，研究医学图像由多种图像结合，利用图像各自的特点进行融合。图像配准技术一直被广泛应