【摘 要】
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为了提升医学图像识别质量,需要对医学图像外边界点云数据进行实时配准。针对当前多模态医学图像外边界点云数据实时配准中,存在着配准精度较低、完成时间过长、误差较大等问
【机 构】
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长春工业大学人文信息学院,长春光学精密机械与物理研究所光电技术研发中心
【基金项目】
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吉林省教育厅"十三五"科学技术项目(jjkh20171025k)
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为了提升医学图像识别质量,需要对医学图像外边界点云数据进行实时配准。针对当前多模态医学图像外边界点云数据实时配准中,存在着配准精度较低、完成时间过长、误差较大等问题。提出基于特征点对齐度的图像外边界点云数据实时配准方法。采用SIFT算法提取出医学图像待配准特征点,以小波边缘检测法获取待配准特征点中的医学图像外边界点云数据,构建附近区域外边界点云数据特征,求出具有显著外边界点特征的特征点,结合Shape-context算子和显著外边界特征点,构建特征描述向量,利用角度直方图提取以特征点为中心的图像外边界点特
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