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首页 > 中国图象图形学报 > 基于最小生成树的DoG关键点医学图像配准

基于最小生成树的DoG关键点医学图像配准

DoG keypoints medical image registration based on minimum spanning tree

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摘要针对医学图像配准对鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,提出一种基于最小生成树的DoG(difference of Gaussian)关键点配准算法.该算法首先从图像上提取DoG关键点,然后将关键点对应的灰度信息融入联合Rényi熵中,最后使用最小生成树来估计联合Rényi熵.新算法结合了DoG关键点的鲁棒性和最小生成树估计Rényi熵的高效性.实验结果表明,在图像含有噪声、灰度不均匀和初始变换范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和较快的速度.

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作者 于红绯 [1] 支力佳 [2] 张少敏 [3] 赵大哲 [4] 赵宏 [1] 林树宽 [1] 学术成果认领
作者单位 [1] 东北大学医学影像计算教育部重点实验室,沈阳,110004 [2] 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004 [3] 国家数字化医学影像设备工程技术研究中心,沈阳,110004 [4]
关键词 医学图像配准DoG关键点最小生成树Rényi熵
分类号 TP391
栏目名称
图像理解和计算机视觉
发布时间 2011-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（60671050） 辽宁省重大科技计划（2008402001） 沈阳市重点技术创新计划项目（2008-9）
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中国图象图形学报

中国图象图形学报

2011年16卷4期

647-653页

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