本文選題：醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) + 圖像處理��； 參考：《中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志》2014年06期

【摘要】：為了提高醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的魯棒性、準(zhǔn)確性和速度,本文提出一種結(jié)合加速魯棒性特征(SURF)和改進(jìn)的隨機(jī)采樣一致算法(RANSAC)的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法,首先提取圖像上的SURF特征點,完成特征點初始匹配,然后用改進(jìn)的RANSAC算法剔除誤匹配點對,最后根據(jù)提純后的匹配點對估計出兩幅圖像間的空間幾何變換參數(shù)完成圖像配準(zhǔn)。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的幾種算法相比,在圖像中含有噪聲、灰度不均勻及初始變換范圍比較大的情況下,該算法在達(dá)到良好配準(zhǔn)精度的同時,具有較強(qiáng)的魯棒性和更快的速度。
[Abstract]:In order to improve the robustness, accuracy and speed of medical image registration, this paper proposes a medical image registration algorithm combining accelerated robust feature surf and an improved random sampling consistent algorithm (RANSAC). Firstly, the SURF feature points on the image are extracted. The initial matching of feature points is completed, and then the mismatched point pairs are eliminated by the improved RANSAC algorithm. Finally, the spatial geometric transformation parameters between the two images are estimated according to the purified matching point pairs to complete the image registration. The experimental results show that, compared with the traditional algorithms, the algorithm achieves good registration accuracy when the image contains noise, gray scale is uneven and the initial transform range is relatively large. It has stronger robustness and faster speed.
【作者單位】： 安徽中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)藥信息工程學(xué)院;安徽省計算機(jī)中醫(yī)應(yīng)用研究所;
【基金】：安徽省高等學(xué)校省級優(yōu)秀青年人才基金項目(2012SQRL102) 安徽中醫(yī)藥大學(xué)青年基金項目(2013QN005)
【分類號】：R318

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1877421