基于互信息和粒子群算法的圖像配準研究.pdf

1、目前，圖像配準技術在計算機領域已經(jīng)成為一個研究熱點，綜合分析從不同傳感器獲得的圖像信息是圖像配準的一項重要任務。圖像配準技術是其他圖像處理領域如圖像融合的重要前提，圖像配準的結果也直接影響圖像融合。在醫(yī)學方面，將由不同傳感器在不同時間得到的醫(yī)學圖像進行配準，可以得到病人更全面的病癥信息進行診療。
　　本文的圖像配準的任務就是利用一種高效的優(yōu)化算法尋找一組最佳的空間變換參數(shù)，使得相似性測度達到最大值。本文首先介紹圖像配準的基礎知識，

2、為后面圖像配準的算法設計做理論鋪墊。通過選取互信息作為相似性測度，分析全局算法和局部算法的優(yōu)劣，本文對粒子群算法在圖像配準中的應用進行了研究。本文的研究內(nèi)容主要有以下兩點。
　　一方面，針對粒子群算法容易陷入局部極值導致配準精度低的缺陷，本文改進了粒子群算法，提出了基于蟻群算法的混合粒子群算法。在配準過程中，該算法求出使得互信息值達到最大的最佳空間變換參數(shù)。實驗表明，本文所提出算法的配準精度比基于粒子群算法高。
　　另一方面