【摘 要】
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经典的Active demons算法利用参考图像和浮动图像的梯度信息作为驱动力,并使用均化系数调节两种驱动力之间的强度.该算法克服了Demons算法单一使用参考图像的梯度信息作为驱
【机 构】
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山东大学（威海）机电与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（81371635）,高等学校博士学科点专项科研基金（20120131110062）,山东省科技发展计划项目（2013GGXl0104）
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经典的Active demons算法利用参考图像和浮动图像的梯度信息作为驱动力,并使用均化系数调节两种驱动力之间的强度.该算法克服了Demons算法单一使用参考图像的梯度信息作为驱动力的缺点,但是Active demons算法中的均化系数无法同时兼顾大形变和小形变区域的准确配准,还会导致配准的收敛速度和精确度相互制约的问题.为此,本文提出一种新的Active demons非刚性配准算法.提出的算法在Active demons扩散方程中引入一个称为平衡系数的新参数,与均化系数联合调整驱动力,不仅可以兼顾图像
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