基于梯度强度自相似的边缘保持多模态配准
计算机视觉与模式识别
2014-12-15 v1
摘要
图像配准是医学成像领域的一项具有挑战性的任务。特别是，精确的边缘配准在多种临床条件下起着核心作用。模态无关邻域描述符（MIND）基于图像自相似性展示了最先进的配准对齐性能。然而，该方法在边缘配准方面似乎不够精确。在本工作中，我们提出了一种新的配准方法，结合了梯度强度与MIND自相似性度量。实验结果表明，该方法在边缘配准任务上具有优越性，同时保留了原始MIND对其他图像特征和纹理的性能。
引用
@article{arxiv.1412.3914,
title = {Edge Preserving Multi-Modal Registration Based On Gradient Intensity Self-Similarity},
author = {Tamar Rott and Dorin Shriki and Tamir Bendory},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.3914},
year = {2014}
}