医学图像配准算法研究

研究图像配准精度优化问题,医学图像由多种图像结合,利用图像各自的特点进行融合。图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中,针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,为了提高医学图像配准的准确度,提出了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中,算法首先将输入的待配准图像进行灰度处理,对灰度值进行初始化,然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑,并选择最优值,最后采用最大熵算法对图像进行配准选择,算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明了改进的算法有效的提高了图像配准的精确度,验证了改进算法是有效的图像配准方法。