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循环神经网络

【图像配准】基于光流场算法Horn_Schunck和Brox及Lucas_Kanade实现医学图像配准matlab代码

發布時間:2023/12/20 循环神经网络 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【图像配准】基于光流场算法Horn_Schunck和Brox及Lucas_Kanade实现医学图像配准matlab代码 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1 簡介

基于最大化互信息的配準方法因其復雜性高而不能滿足臨床的實時性要求;基于光流場模型的圖像配準方法計算簡單快速,但已有的采用光流場進行配準的方法都直接采用原始的Horn模型,該模型簡單地采用速度場的模作為光滑性約束,而導致配準過程不能保持圖像的不連續性,使得圖像嚴重模糊以致無法應用,該模型還存在不能處理大位移的問題.為了能在配準過程中盡可能地保持圖像特征,采用了Lucas等人提出的窗口化光流場模型,通過選用小的窗口減輕對圖像造成的模糊;對于大位移問題,可以采用金字塔結構來有效處理.實驗結果證明,Lucas光流場模型應用于醫學圖像配準能夠得到較準確的配準結果,具有很高的運行效率.

2 部分代碼

function varargout = optical_flow(varargin) % OPTICAL_FLOW M-file for optical_flow.fig %     OPTICAL_FLOW, by itself, creates a

總結

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