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基于膜计算的多模态图像配准算法研究  
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【英文篇名】 Research on Image Registration Algorithm Based on Membrane Computing
【下载频次】 ★★☆
【作者】 李兆延; 张铖方;
【英文作者】 LI Zhao-yan; ZHANG Cheng-fang; School of Computer and Software Engineering; Xihua University; Center for Radio Administration and Technology Development;
【作者单位】 西华大学计算机与软件工程学院; 西华大学无线电管理技术研究中心;
【文献出处】 西华大学学报(自然科学版) , Journal of Xihua University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2015年 05期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 膜计算; P系统; 多模态图像配准; 变换参数;
【英文关键词】 membrane computing; P systems; multi-modal image registration; transform parameters;
【摘要】 图像配准是图像融合的前提,具有重要的研究价值。传统的基于智能进化的优化算法在进行图像配准时,存在配准精度低,收敛速度慢的问题。利用膜计算的并行协同进化特性,提出一种在膜计算框架下的多模态图像配准算法,即GA-MCIR算法。设计一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中1个对象表示1组浮动图像变换参数,每个基本膜采用遗传算法进化对象获得最优变换参数,并将最优对象转运到上层膜中,同时所有基本膜之间随机进行最优对象转运操作。通过以上2种转运操作,上层膜保留本膜中本次进化的全局最优对象,并将其转运到各子膜中,参与各子膜的进化。最终,整个P系统的最优变换参数保留在表层膜中。将CT脑部图像和可见光与红外光图像等多模态图像进行配准实验,其结果表明,所提算法相比于基于GA和PSO的图像配准算法具有更高的配准精度、更好的全局收敛性。
【英文摘要】 Image registration is a precondition for image fusion. It is provided with significant research value. For image registration,traditional intelligent algorithm has some shortcomings,such as low registration accuracy and slow convergence. A multi-modal image registration algorithm under the framework of membrane computing is proposed based on the parallel property of membrane computingand it is named as GA-MCIR algorithm. A cell-like P system of membrane structure is designed. Each object in membranes repres...
【基金】 国家自然科学基金项目(61170030,61372187); 四川省科技支撑计划项目(2013GXZ0155); 四川省教育厅重点项目无线电监测电磁环境自动生成与可视化研究(14ZA0118)
【更新日期】 2015-10-19
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 图像配准就是寻求2幅图像间的几何变换关系,通过这一几何变换,使其中一幅图像(浮动图像A)与另外一幅图像(参考图像B)的对应点达到空间上的一致[1]。在过去的几十年中,为获得更精确的配准效果,研究者提出了大量的配准方法,其主要分为3大类:基于特征的图像配准方法[2]、基于变换?

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