计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (3): 166-169.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.03.050
方 伟,孙 俊,丁彦蕊,须文波
FANG Wei,SUN Jun,DING Yanrui,XU Wenbo
摘要: 基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息的配准函数存在局部极值,给配准的过程带来了很大的困难。针对此问题提出了以归一化互信息作为相似性测度,将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度配准参数的方法,应用到医学图像的配准中。实验结果表明,提出的混合算法能够有效地克服互信息函数存在的局部极值和Powell方法存在的初始点依赖问题,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的速度。
中图分类号: