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基于高维互信息量的图像配准
被引量：
3
1
作者
张明慧
卢振泰
陈武凡
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第18期4420-4421,4468,共3页
基于互信息量的图像配准算法只考虑单个相对应点间的关系,忽略了图像的空间信息,因此当图像分辨率较低、有噪声影响和部分缺损时就容易出现误配。将图像的空间信息引入到配准中,考虑对应点及其邻域的关系,提出了一种新的相似性测度——...
基于互信息量的图像配准算法只考虑单个相对应点间的关系,忽略了图像的空间信息,因此当图像分辨率较低、有噪声影响和部分缺损时就容易出现误配。将图像的空间信息引入到配准中,考虑对应点及其邻域的关系,提出了一种新的相似性测度——高维互信息量。新的测度不仅能够反映图像的灰度统计信息,而且能够反映图像的空间信息。实验结果表明,在图像空间分辨率较低、有噪声影响和图像部分缺损的情况下,该算法具有较高的准确性。
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关键词
图像配准
互信息
量
共生矩阵
高维
互信息
量
空间
信息
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职称材料
题名
基于高维互信息量的图像配准
被引量：
3
1
作者
张明慧
卢振泰
陈武凡
机构
南方医科大学医学图像处理重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第18期4420-4421,4468,共3页
基金
国家973重点基础研究发展计划基金项目(2003CB716103)。
文摘
基于互信息量的图像配准算法只考虑单个相对应点间的关系,忽略了图像的空间信息,因此当图像分辨率较低、有噪声影响和部分缺损时就容易出现误配。将图像的空间信息引入到配准中,考虑对应点及其邻域的关系,提出了一种新的相似性测度——高维互信息量。新的测度不仅能够反映图像的灰度统计信息,而且能够反映图像的空间信息。实验结果表明,在图像空间分辨率较低、有噪声影响和图像部分缺损的情况下,该算法具有较高的准确性。
关键词
图像配准
互信息
量
共生矩阵
高维
互信息
量
空间
信息
Keywords
image registration
mutual information
co-occurrence matrix
co-occurrence mutual information
spatial information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高维互信息量的图像配准
张明慧
卢振泰
陈武凡
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007
3
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