【摘 要】
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图像配准首先要对原始图像的边缘进行提取。细胞神经网络(CNN)模板在边缘提取方面具有较好应用,但CNN模板参数采用估算方法得到,在处理边缘模糊的医学图像时检测精度不高。引
【基金项目】
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江西省教育厅重点项目(赣教技字[12770]号)
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图像配准首先要对原始图像的边缘进行提取。细胞神经网络(CNN)模板在边缘提取方面具有较好应用,但CNN模板参数采用估算方法得到,在处理边缘模糊的医学图像时检测精度不高。引入粒子群算法让模板参数通过自主学习进行优化,生成精确的CNN模板用于提取图像边缘。然后将边缘提取结果与原始图像进行几何转换和融合,并将融合图像与参考图像进行互信息相似性度量,为使互信息最大,再次利用粒子群算法参数优化。实验应用于医学图像,结果表明提出的配准算法在配准速度和精度上都有较大提高。
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