2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩51頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟;是圖像融合、圖像變化分析和目標(biāo)識別首先要解決的問題;是其它圖像處理算法和應(yīng)用的基礎(chǔ)。本文主要的工作是基于互信息法的2D、3D醫(yī)學(xué)圖像剛性配準(zhǔn)研究。
  本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的背景、發(fā)展簡史以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀;然后從圖像熵、聯(lián)合熵和互信息角度闡述了最大互信息法圖像配準(zhǔn)的基本原理;并對最大互信息法所涉及的幾個過程(圖像變換、圖像插值以及多參數(shù)優(yōu)化方法)進(jìn)行詳細(xì)介紹。
  本文提出

2、了一種位平面信息和互信息相結(jié)合的圖像配準(zhǔn)方法,實現(xiàn)了二維醫(yī)學(xué)圖像精確配準(zhǔn)。該方法首先對圖像進(jìn)行位平面分解并計算每個位平面圖像的梯度,然后將其梯度與位平面加權(quán)得到合成特征圖像,接著對合成特征圖像用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行粗配準(zhǔn),在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上,用Powell優(yōu)化算法對原始圖像進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。由實驗可得,位平面信息和互信息相結(jié)合的混合優(yōu)化算法具有較高配準(zhǔn)精度。
  當(dāng)互信息法直接運(yùn)用到三維剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)時,圖像配準(zhǔn)過程比較耗時,難以滿足臨床

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論