互信息的图像配准

资 源 简 介

互信息的图像配准

详 情 说 明

基于互信息的图像配准技术是一种广泛应用于医学影像领域的图像对齐方法。该方法的核心思想是通过最大化两幅图像之间的互信息值来实现最佳的空间变换匹配。

互信息作为相似性度量指标，能够有效衡量两幅图像之间的统计依赖性，特别适用于不同模态（如CT和MRI）的配准场景。其优势在于不需要假设图像间的亮度关系，而是直接基于像素概率分布进行计算。

粒子群优化算法（PSO）作为一种高效的全局优化方法，被用来搜索使互信息最大化的变换参数。该算法模拟鸟群觅食行为，通过粒子间的信息共享快速收敛到最优解，避免了传统梯度下降法容易陷入局部最优的问题。

典型的实现会包含以下几个关键环节：首先对浮动图像进行空间变换（如刚体或仿射变换），然后计算与参考图像的联合直方图，进而推导出互信息值。PSO算法则不断调整变换参数，直到找到使互信息最大化的最优解。这种方法在保持精度的同时显著提高了计算效率，特别适合处理三维医学影像等大数据量场景。