基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准

赵于前; 刘彬旭; 李桂源

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基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准

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针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法。以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题。根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量。实验结果表明,对初始位置偏差较大的CT与MR图像,本文算法能够成功地进行配准并能达到理想的精度,与单纯使用PSO算法相比,算法的效率有一定的提高。

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来源
《光电子．激光》 |2011年第6期|940-944|共5页
作者
赵于前; 刘彬旭; 李桂源;
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作者单位

中南大学地球科学与信息物理学院;

湖南长沙410083;

中南大学肿瘤研究所;

湖南长沙410078;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像配准; 粒子群优化(PSO); 梯度下降法;

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