【摘 要】
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研究图像配准精度优化问题，医学图像由多种图像结合，利用图像各自的特点进行融合。图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中，针对传统的图像配准算法效率和精度较
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研究图像配准精度优化问题，医学图像由多种图像结合，利用图像各自的特点进行融合。图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中，针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足，为了提高医学图像配准的准确度，提出了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中，算法首先将输入的待配准图像进行灰度处理，对灰度值进行初始化，然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑，并选择最优值，最后采用最大熵算法对图像进行配准选择，算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明了改进的算法有效的
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