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以互信息作为相似性测度,提出一种粒子群优化算法(PSO)结合改进的Nelder-Mead单纯形法的混合算法(NM-PSO)来求解待配准图像的变换参数的配准方法。该方法将PSO的全局搜索能力和NM单纯形法的局部寻优能力有效结合起来,通过实验取得了较好的效果。
基于混合粒子群优化算法和互信息的视网膜图像配准
【摘 要】
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以互信息作为相似性测度,提出一种粒子群优化算法(PSO)结合改进的Nelder-Mead单纯形法的混合算法(NM-PSO)来求解待配准图像的变换参数的配准方法。该方法将PSO的全局搜索能力和NM单纯形法的局部寻优能力有效结合起来,通过实验取得了较好的效果。
【机 构】
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重庆大学计算机学院
【出 处】
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世界科技研究与发展
【发表日期】
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2012年06期
【基金项目】
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国家科技重大专项（2008ZX06315-001）,重庆市科技攻关项目（CSTC,2008AB5038）,中央高校基本科研业务费（CDJXS10181131）资助
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