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1. 基于高斯混合模型的有约束彩色医学图像群配准技术

王玉文胡顺波

计算机应用 2014, 34 (1): 154-157. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.01.0154

摘要（995）

PDF （542KB）（429）

为利用多幅彩色图像中的丰富信息,提高配准精度和效果,把基于高斯混合模型的灰度图像群配准技术推广为彩色图像群配准技术。为了减少同一彩色图像不同彩色分量之间的形变偏差,定义了彩色分量形变约束项。总彩色图像配准测度是两个函数的代数和构造:彩色分量形变约束项和基于概率分布的对数似然函数。通过对人体胃部彩色图像和数据可视人彩色切片图像的群配准实验,证实了有约束彩色图像群配准技术具有很好的配准结果。

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2. 图像配准中B样条滤波和GPVE的融合插值算法

胡顺波

计算机应用 2011, 31 (08): 2225-2228. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02225

摘要（1369）

PDF （639KB）（735）

针对B样条GPVE插值法和B样条滤波法产生归一化互信息(NMI)测度伪极值点的原因，结合它们导致联合直方图聚散程度的互补效果，提出了各阶B样条滤波和GPVE的融合插值算法。通过图像之间的刚体配准实验，从测度曲线光滑性能和极值点数目方面，对比分析了一阶、三阶、五阶B样条滤波法，B样条GPVE插值法和新提出的融合插值算法。实验结果表明，提出的各阶B样条融合插值算法的配准性能都优于对应阶次B样条滤波法和B样条GPVE插值法。

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3. 广义Jensen-Schur测度在医学图像配准中的应用

胡顺波王广泰刘常春邵鹏

计算机应用 2009, 29 (05): 1441-1445.

摘要（1240）

PDF （713KB）（1095）

使用互信息或归一化互信息测度进行医学图像配准时，由于噪声、模态、插值等影响，测度函数存在许多局部极值，收敛范围较窄，有可能导致误配准。为了克服上述缺点，定义了广义Jensen-Schur测度，利用巴特沃思函数对自变量值的非线性压缩功能，成功地消除了PV插值伪极值点。从测度曲线光滑性、抗噪鲁棒性、收敛性能方面，对四种新构造的广义Jensen-Schur测度、互信息和归一化互信息进行了比较和分析。实验结果表明，新构造的JS22和JS23测度在以上三个方面的性能都优于其他测度。