​互信息配准

资 源 简 介

​互信息配准

详 情 说 明

互信息配准是一种广泛应用于医学影像领域的图像对齐技术。该方法通过计算两幅图像灰度值之间的统计依赖性来评估它们的匹配程度。

互信息配准的核心思想是：当两幅图像正确对齐时，它们的灰度值分布将呈现最大的统计相关性。这种相关性可以通过信息论中的互信息量来量化。互信息越高，表示图像间的对应关系越强。

在MATLAB实现中，互信息配准通常包含以下几个关键步骤：首先对图像进行预处理，可能包括滤波和插值操作；然后建立图像间的变换模型（如刚体变换或仿射变换）；接着通过优化算法（如梯度下降法）寻找使互信息最大化的变换参数。

该方法特别适用于多模态医学图像配准，如CT与MRI图像的融合。由于互信息不依赖于特定的灰度映射关系，它能够克服不同成像设备间灰度特性差异带来的配准困难。