2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩51頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟;是圖像融合、圖像變化分析和目標(biāo)識(shí)別首先要解決的問(wèn)題;是其它圖像處理算法和應(yīng)用的基礎(chǔ)。本文主要的工作是基于互信息法的2D、3D醫(yī)學(xué)圖像剛性配準(zhǔn)研究。
  本文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的背景、發(fā)展簡(jiǎn)史以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀;然后從圖像熵、聯(lián)合熵和互信息角度闡述了最大互信息法圖像配準(zhǔn)的基本原理;并對(duì)最大互信息法所涉及的幾個(gè)過(guò)程(圖像變換、圖像插值以及多參數(shù)優(yōu)化方法)進(jìn)行詳細(xì)介紹。
  本文提出

2、了一種位平面信息和互信息相結(jié)合的圖像配準(zhǔn)方法,實(shí)現(xiàn)了二維醫(yī)學(xué)圖像精確配準(zhǔn)。該方法首先對(duì)圖像進(jìn)行位平面分解并計(jì)算每個(gè)位平面圖像的梯度,然后將其梯度與位平面加權(quán)得到合成特征圖像,接著對(duì)合成特征圖像用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行粗配準(zhǔn),在粗配準(zhǔn)基礎(chǔ)上,用Powell優(yōu)化算法對(duì)原始圖像進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。由實(shí)驗(yàn)可得,位平面信息和互信息相結(jié)合的混合優(yōu)化算法具有較高配準(zhǔn)精度。
  當(dāng)互信息法直接運(yùn)用到三維剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)時(shí),圖像配準(zhǔn)過(guò)程比較耗時(shí),難以滿(mǎn)足臨床

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論