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Medical image registration based on fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition

机译:基于快速自适应二维经验模态分解的医学图像配准

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摘要

Image registration plays a crucial role in several areas, yet iconic registration methods are more efficient than those in geometrical registration, but they require great execution time. Regarding reduction in the execution time of iconic registration, the authors have proposed a new method based on mutual information while exploiting adaptive multiresolution decomposition, bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) in its fast and adaptive version fast and adaptive BEMD (FABEMD). The idea is that instead of registering two images, the authors proceed to registration of the bidimensional intrinsic mode functions (BIMFs) that results from the FABEMD decomposition. The BIMF selected by the authors?? algorithm is characterised by preservation of the general form of the image, and it contains a tone of grey levels lower than that of the original image, thus the number of combinations of the grey levels, used while calculating entropy is reduced, which in turn reduces execution time of the registration.
机译:图像配准在几个领域中都起着至关重要的作用,但是图标配准方法比几何配准方法更有效,但是它们需要大量的执行时间。关于减少图标注册的执行时间,作者提出了一种基于互信息的新方法,同时利用了自适应多分辨率分解,快速经验和快速自适应BEMD(FABEMD)的二维经验模式分解(BEMD)。这个想法是,作者无需注册两个图像,而是注册由FABEMD分解产生的二维固有模式函数(BIMF)。作者选择的BIMF?该算法的特征是保留了图像的一般形式,并且它包含的灰度级低于原始图像的灰度级,因此减少了在计算熵时使用的灰度级组合数量,从而减少了注册的执行时间。

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    《Image Processing, IET》 |2013年第6期|567-574|共8页
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