【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

该程序实现了，单模态的高斯背景建模，进而进一步实现图像背景差分-The program implements, single mode Gaussian background modeling, thus further realization of image background difference

基于光流法的二维单模态图像配准，能得到变形场-This will allow you to generate the deformation field needed for contour guided multi-modal image registration.

【谷速软件】matlab有偿编程 单模态图像配准的二维光流演示 可以作为参考使用下载-[Valley] matlab paid programming software speed single-mode image registration of two-dimensional optical flow can be used as references demo download