【摘 要】
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提出了基于SURF算法和光流场模型相结合的多模态医学图像配准算法。由于传统光流场模型具有灰度一致性的约束条件以及多模态医学图像的结构差异较大,导致算法对于多模态医学
【机 构】
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南昌航空大学测试与光电工程学院,无损检测技术教育部重点实验室（南昌航空大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772255,61462062);江西省创新驱动"5511"工程优势科技创新团队(20165BCB19007);江西省优势科技创新团队计划项目(20152BCB24004);航空科学基金(2016ZC56005);江西省青年科学基金(20171BAB212012);江西省重点研发计划项目(20161BBE50080);江西省教育厅青年科学基金(GJJ150706)
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提出了基于SURF算法和光流场模型相结合的多模态医学图像配准算法。由于传统光流场模型具有灰度一致性的约束条件以及多模态医学图像的结构差异较大,导致算法对于多模态医学图像无法取得较好的配准结果。首先引入直方图规定化算法作为医学图像预处理,解决多模态医学图像中灰度差异较大的问题;然后根据多模态医学图像结构差异较大的特点,本文采用分级配准的思路,将SURF算法和传统光流场算法结合起来可以获得较好的配准结果;最后采用CUDA并行加速的方法对本文算法进行GPU加速。研究结果表明:本文算法具有较高的准确性和更好的鲁棒
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