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结合SIFT和边缘点集匹配的医学图像配准

汪善义  马煜  汪源源  
【摘要】:针对发生形变的医学图像的配准问题,提出了一种结合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和边缘点集匹配的方法。对于参考图像和待配准图像,先通过SIFT算法得到两幅图像的匹配特征点对,估算出待配准图像到参考图像的变换参数并进行变换,得到初步配准的图像;再提取初步配准图像和参考图像的边缘点,采用连贯点漂移(Coherent Point Drift,CPD)算法来进行两个边缘点集的匹配,得到精确配准的图像。实验结果表明,该方法能够实现复杂形变下医学图像的配准,有望用于医学图像融合等技术中。

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