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为了通过配准的手段得到信息融合的医学图像,利用力学的分解原理将待配准图像的轮廓信息解释为一系列边界力的合成,将待配准图像的力图投影分量描述成具有角度延迟关系且与平移位置无关的两组周期信号,并采用两组信号间的最小均方误差作为配准的目标函数,利用改进的粒子群优化算法求解得到两幅图像的空间变换参数.通过在颅脑(MR)图像上进行的配准实验表明,在寻优方法一致的情况下采用力学图像的目标函数比采用其他目标函数大大缩短配准时间,且配准误差达到了亚像素级以下.