文件名称：论文研究-基于特征的自适应正则化配准算法.pdf
文件大小：202KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:28:51
自适应正则化,局部极小值,粗配准,非刚性配准,特征
Andriy Myronenko提出了一种自适应正则化的方法并将其应用于非刚性图像的配准，该方法在配准速度和配准精确度方面都取得了比较好的效果；但该方法对变形场初始值比较敏感，选择不当则会陷入局部极小值而不能得到理想的配准结果。为了使原始算法得到更广泛的应用，引入了基于特征点的粗配准方法，得到了与真实变形场更加接近的初始变形场，从而摆脱了局部极小值的困扰，得到了正确的配准结果。实验证明，改进后的算法在应用范围和配准精度上都有了提高。