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文檔簡介
1、近年來，醫(yī)學(xué)圖像配準技術(shù)迅速發(fā)展。臨床上通常需要對同一個病人進行多種模式或同一種模式的多次成像，綜合分析所得圖像就可以觀察到病灶的生長、藥物治療的效果以及對比手術(shù)前后的變化。此過程會運用到醫(yī)學(xué)圖像融合和醫(yī)學(xué)圖像配準技術(shù)，并且醫(yī)學(xué)圖像配準是圖像融合的基礎(chǔ)。
醫(yī)學(xué)圖像配準主要分為基于圖像特征的配準和基于圖像灰度的配準。傳統(tǒng)基于圖像特征的醫(yī)學(xué)圖像配準算法一般包括四部分:(1)提取圖像特征信息組成特征空間，根據(jù)特征空間確定幾何變換;(
2、2)進行插值運算;(3)選擇相似性測度;(4)采取優(yōu)化算法使相似性測度達到最優(yōu)值。其中，具有良好不變性和準確性的特征提取方法是一大關(guān)鍵問題?；趫D像特征的配準具有計算量小、配準速度快的特點，而基于圖像灰度的配準可以避免圖像特征的提取對配準結(jié)果造成的影響，配準精度更高。
本文提出一種基于低秩矩陣恢復(fù)的醫(yī)學(xué)圖像配準方法，它是一種基于圖像灰度的配準方法。它運用低秩矩陣恢復(fù)方法尋求可以達到圖像配準效果的相似變換。由于同一個人的MRI醫(yī)
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