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能实基于最大互信息的医学图像配准技术,运用的优化算法是POWELL算法-To implement mutual information based medical image registration techniques, the use of the POWELL algorithm optimization algorithm is
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图像配准--最大互信息配准，是用MATLAB编程实现的-Maximum mutual information registration
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基于小波变换和互信息的医学图像配准基于小波变换和互信息的医学图像配准-Mutual information based on wavelet transform and the medical image registration based on wavelet transform and the mutual information of medical image registration
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基于金字塔的图像互信息配准，文件包含互信息代码，及金字塔分解代码，一篇关于基于金字塔的图像互信息配准的论文-Based on the pyramid images mutual information registration
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一个基于互信息的图像配准，优化算法采用Powell算法，采用matlab编写。-A mutual information based image registration, optimization algorithm uses the Powell algorithm using matlab write.
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基于互信息的图像配准方法，用最大互信息对两张图片进行配准，得到他们相同的部分并以此为结果显示-Based on mutual information image registration by maximization of mutual information on the two pictures, registration, and get them the same part and the results show that
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基于互信息的图像配准及其图像和文字概述，基于互信息的图像配准及其图像和文字概述-Mutual information registration
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互信息配准 本程序是应用灰度互信息进行配准的一个matlab程序-Mutual information registration
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基于互信息的配准程序，通过计算NMI值可达1左右-Based on mutual information registration program, through the calculation of NMI values up to about 1
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基于互信息的图像配准源代码，，采用粒子群优化算法可直接使用。
-Based on mutual information image registration source code, using particle swarm optimization algorithm can be used directly.
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互信息和梯度相结合的图像配准算算法，在配准中引入了图像的空间信息
-Image registration mutual information and gradient combination of a numerical algorithm, the introduction of spatial information in the registration
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此程序可以实现对图像进行配准，所采用的相似性测度包括归一化互信息，互信息等多种测度，同时包含多种测试程序。-This procedure can be achieved for the image registration, using the similarity measure of the mutual information, normalized mutual information, and many other measure, contain both a variety of
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这些程序主要实现了对两幅图像的基于互信息法的配准,These procedures is the main achievement of the two image registration based on mutual information method
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研究了基于互信息测度的医学图像配准方法,提出了一种优化算法的改进。目的旨在于解决配准的精度和在基于互信息配准过程中的效率问题。提出的优化算法是将拟牛顿方法运用于多模医学图像配准中。实验结果说明这种改进的方法能有效提高配准的精度和效率问题,并得到好的实验效果。-Abstract: This paper presents a novel Optimized method for medical image registration, the purpose is to solve problems,
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【摘要】 基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。我们采用基于多分辨率和混合优化策略的配准方法,在图像的不同灰度等级数下进行配准,分析了互信息的计算量与灰度等级数的关系,并用人头部的MRI图像和CT图像做了二维的单模模拟实验和多模实际配准实验,结果显示在灰度等级数为32和64时,与灰度等级数为256时相比,配准精度没有明显改变,而计算量下降显著。-Abstract Registr
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摘 要 为了实现快速精确的图像配准， 提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法， 以互信息作为图像配准的相似性测度， 使用改进的 PSO 算法来求解配准所需的空间变换参数 改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化， 并引入变异运算减少算法陷入局部最优 把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来， 实验结果表明， 算法能够得到比较满意的配准结果-Abstract In order to realize the fast precise image regist
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摘 要：针对人脑的二维图像设计了一种遗传算法和最大互信息相结合的医学图像配准算法，采用互信息配准模型，以图像的灰度统计信息为配准依据，用改进的遗传算法搜索图像间的最优变换参数，并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。通过实验验证了算法的可行性和稳定性。-Abstract: The paper designs a registration algorithm which links improved genetic algorithm and the maximal mutual inf
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mutal information based mi code
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image registration method based on the mutual information feature
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摘要:回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪如年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述，
人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响.配准中基于像素和基于特征两类主要方法的优缺点 深入研究了互信息理论在医学图像配准领域的应用和实现机理以及互信息作为相似性测度的优缺点。本文着
重深入研究了Renyi广义互信息及其在图像配准中的作用，并针对互信息计算的复杂性，引入了广义近邻图嫡估计理论，并成功
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