【摘 要】
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由于用传统的刚体匹配方法难以解决待匹配图象之间的结构差异,因此需要引入变形模型来进行图象的非刚体匹配.为此提出了一种利用混合弹性模型(HEM)来解决图象变形匹配问题的
【机 构】
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中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中法信息、自动化与应用数学联合实验室,CIRAD
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由于用传统的刚体匹配方法难以解决待匹配图象之间的结构差异,因此需要引入变形模型来进行图象的非刚体匹配.为此提出了一种利用混合弹性模型(HEM)来解决图象变形匹配问题的新方法.该方法不需要预先提取图象的特征,而是直接利用匹配图象之间的灰度信息来实现图象之间的匹配.匹配时,首先通过基于主轴的方法来实现两幅图象之间的全局仿射匹配;然后利用线性弹簧网模型来求取两幅图象之间的相关性,并进一步利用薄板样条模型来实现两幅图象的变形匹配.该方法在匹配过程中还采取了多分辨率匹配策略,合成图象和医学脑图象的实验结果表明,该方法是有效的.
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