摘要: 互信息是图像配准技术中广泛应用的一种相似性度量方法。传统的互信息方法中仅仅考虑了图像像素的灰度信息,而没有考虑像素之间的空间位置关系。因此,空间信息的缺乏导致了传统方法鲁棒性较差。本文在讨论了高阶熵的基本概念之后,将像素邻域均值作为高阶熵的第二维变量,由此加入空间信息。实验结果证明,该方法具有很强的抗噪声能力,能够使配准曲线更加平滑,从而避免在搜索过程中陷入局部极值。
杨春兰 郑链 李晓明. 高阶熵在医学图像配准中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(11): 225-227.
Chunlan Yang. Study of medical image registration based on high-order entropy[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(11): 225-227.