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peizhun
- 图像配准－GUI界面，最优化算法，互信息尺度，POWELL.m附属子程序，PSO.m附属子程序，对图像进行“平移”和“旋转”-Image Registration - GUI interface, optimization algorithms, mutual information scale, POWELL.m subsidiary subroutine, PSO.m subsidiary subroutine, the right image "translation"
PZ
- 关于图像配准的Matlab源程序，包括：GUI界面、图片选择窗口、最优化算法、互信息尺度、配准结果检验程序等。-image registration on the Matlab program, including : GUI interface, picture selection window, optimization algorithms, mutual information scale, test results registration procedures.
mutualinfo
- 用于图像配准等应用的互信息计算，为Matlab程序，比较简单，但很实用。-for image registration applications such as the mutual information, as Matlab procedures are relatively simple, but practical.
im_registr_MI
- 基于互信息的图像配准程序。用matlab编写的。有助于理解互信息。-based on mutual information of image registration procedures. Prepared using Matlab. Contribute to the mutual understanding of the information.
PV_MI
- 三维图像配准中的互信息程序。加入边界处理。
registration
- 电子文档，基于互信息的图像配准，配准的文献为局部互信息，还有香农信息论文献
peizhun
- 图像配准的文献，包括遗传算法，互信息法，免疫算法，中英文经典文献
mi_registration
- 2维的基于互信息的图像配准算法，使用powell法作为优化算法
voliomatlab-1.02.tar
- 图像配准方法 采用互信息 主要看你怎么用了 是个优秀的库
reg-cont
- 图像配准代码, 互信息基础的 仔细研究
Mutual-Image-Registration
- 使用图像的互信息进行自动图像配准源代码，这个程序通过归一化后的图像互信息进行图像的自动配准。中间通过旋转等进行图像对齐。
Mutual-Image-Registration-2D
- 利用互信息进行图像配准
peizgshhun
- 一个基于互信息的图像配准源代码，采用粒子群优化算法源代码，可直接使用。-A mutual information based image registration source code, using particle swarm optimization algorithm source code can be used directly.
Huxinxituxiangpeizhun
- 利用互信息对图像进行配准，使用的是matlab自带的优化工具箱-image registration using mutunal information ,this is good method,though it s so simple
peizhun
- 实现两幅图像的配准，首先对图像做高斯低通滤波处理 ，然后计算互信息值，利用PWELL算法求出最优的参数，根据所得参数进行配准-To achieve the registration of two images, the first image to do the Gaussian low-pass filter, then calculate the mutual information value, use PWELL algorithm to determine the optimal pa
Visual.Assist.X.v10.5.1715.0
- 本文针对多光谱图像配准中不同光谱图像间存在较大的灰度差异、同一景物在不同波段表现的特征也各不相同等问题，提出了基于互信息相似性测度的多光谱图像配准算法。-In this paper, multi-spectral image registration between different spectral image there is a big difference in gray scale, the same scene in different bands performance char
Computation_of_Mutual_Information
- 【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
ACO
- 该文档包含代码和算法文档，主要用蚁群算法和互信息刚性配准多模图像-This document contains the code and algorithms documents, mainly with ant colony algorithm and mutual information-rigid registration multimodal image
Mutual-information-correlation
- 互信息相关配准的matlab程序，能够对不同源图像进行相关匹配-Mutual information related to the registration of the matlab program, capable of matching different sources related images
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- 基于交叉累计剩余熵的图像配准中插值方法的改进 交叉累计剩余熵（CCRE）比传统互信息在配准强噪声图像时更具优势,但采用部分体积（PV）插值的CCRE在网格点容易产生局部极值,不利于变换参数的优化。针对该问题,研究基于3阶B样条函数的PV插值（BPV）、哈宁窗sinc函数的PV插值（HPV）和Blackman-Harris窗sinc函数的PV插值（BHPV）方法在CCRE中的应用,提出一种新的插值方法。该方法采用灵活的邻域中心,将插值点对联合直方图贡献的权重分散到临近的9个点上,并使用高