【摘 要】
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尽管病理切片图像对配准的要求比较高 ,而现存的配准方法却难免会产生失配现象。为解决这一问题 ,提出了一种基于相关性的病理切片图像配准新算法。该算法是采用基于图片中两平行列 (行 )间的数据来抽取特征的方法。为了避免“干扰 "的累积 ,该算法选择了差值曲线中最强的特征——最大包来作为模板的基元 ,并根据图片内容的相关性 ,利用最大包的分布作为模板来进行图像配准 ,从而降低了“干扰”的影响 ,使算法配
【机 构】
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湖州师范学院信息工程学院,山西大学电子系,湖州师范学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金，浙江省自然科学基金，浙江省教育厅资助项目
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尽管病理切片图像对配准的要求比较高 ,而现存的配准方法却难免会产生失配现象。为解决这一问题 ,提出了一种基于相关性的病理切片图像配准新算法。该算法是采用基于图片中两平行列 (行 )间的数据来抽取特征的方法。为了避免“干扰 "的累积 ,该算法选择了差值曲线中最强的特征——最大包来作为模板的基元 ,并根据图片内容的相关性 ,利用最大包的分布作为模板来进行图像配准 ,从而降低了“干扰”的影响 ,使算法配准的稳定度比以前一些算法有较大的提高。实验证明 ,该算法不仅比较规整 ,稳定性高 ,而且计算速度也较快
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