作者：孙焘; 王秀坤; 邵刚; 贺明峰; 冯林voronoi图像特征点进化策略配准方法图表算法时间复杂度局部最优解欧几里德距离区域填充算法医学图像配准svd方法icp算法优化目标方法应用目标函数混合算法迭代过程算法比较子区域极小值不相交传统
摘要：针对传统的特征点配准算法时间复杂度高、容易陷入局部最优解的不足,提出一种基于Voronoi图表和进化策略的图像特征点配准方法. 该方法以匹配点对的欧几里德距离均方的极小值作为优化目标,通过区域填充算法生成参考图像点集的Voronoi图表,将参考图像划分为若干不相交区域,每个子区域中含且只含一个特征点,且对给定子区域中的任意一点,离其最近的特征点即为该区域所含的特征点. 在迭代过程中利用Voronoi图表信息并通过SVD方法和进化策略的混合算法求解目标函数. 将该方法应用于多模医学图像配准,并与传统的ICP算法比较,结果表明在速度上该方法明显优于ICP算法,并且能够有效避免陷入局部最优解.
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