基于多项式确定性矩阵的SIFT医学图像配准算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于多项式确定性矩阵的SIFT医学图像配准算法

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【英文篇名】	Medical Image Registration Algorithm Based on Polynomial Deterministic Matrix and SIFT Transform
【下载频次】	★★★★★
【作者】	杨飒; 夏明华; 郑志硕;
【英文作者】	Yang Sa; Xia Minghua; Zheng Zhishuo; Department of Physics; Guangdong University of Education; Institute of Information Science and Technology; Sun Yat-Sen University;
【作者单位】	广东第二师范学院物理系; 中山大学信息科学与技术学院;
【文献出处】	激光与光电子学进展 , Laser & Optoelectronics Progress, 编辑部邮箱 2016年 08期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像处理; 图像配准; 压缩感知; 特征提取; 多项式确定性矩阵;
【英文关键词】	image processing; image registration; compressive sensing; feature extraction; polynomial deterministic matrix;
【摘要】	考虑到随机测量矩阵存在硬件上存在无法实现的缺陷,结合压缩感知的稀疏投影理论,提出了基于多项式确定性矩阵的尺度不变特征变换(SIFT)医学图像配准算法。通过增加方向梯度数提高特征向量的有效性,利用测量数为7的多项式确定性矩阵对关键点特征向量进行降维,用欧式距离作为特征向量匹配的相似性度量,kd数据结构避免穷举。实验结果表明,该算法和传统SIFT算法及几种改进的SIFT算法相比,配准性能有了显著提高,同时确定性矩阵有利于图像配准系统的硬件实现。
【英文摘要】	Given that random measurement matrix has defect in hardware realization,a scale-invariant feature transform(SIFT)based on polynomial deterministic matrix algorithm is proposed combining with the sparse projection of compressive sensing theory.The effectiveness of feature vector is enhanced by increasing the numbers of orientation gradient.The dimension of SIFT feature vector is decreased by apolynomial deterministic matrix with the measurement numbers of 7.Accordingly,the Euclidean distance is introduced to...
【基金】	国家自然科学基金(11547212)
【更新日期】	2016-09-26
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	在医学图像处理领域,医学图像配准起着非常重要的作用,它是多模态医学图像信息融合的基础,有助于提高手术引导、放射治疗计划制定以及治疗效果跟踪的精准性。基于特征提取的配准方法因速度快、实时性好而得到广泛应用。1999年Lowe[1-2]提出了尺度不变特征变换(SIFT)算法,该算法

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