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J-GLOBAL ID：201702239393309009   整理番号：17A0457257

微分探索アルゴリズムを用いた正規化相互情報量に基づく画像レジストレーション【Powered by NICT】

Normalized mutual information-based image registration using differential search algorithm

著者 (4件)： Gui Peng (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming, 650504, China) ,  Shao Dangguo (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming, 650504, China) ,  Ma Lei (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming, 650504, China) ,  Xiang Yan (Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming, 650504, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICEICT  ページ： 329-332  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像レジストレーションは,異なる時間に撮影された同一シーンの肉盛画像,異なる視点から,および/または異なるセンサのプロセスである。強度ベース画像レジストレーションは,類似性測度のレジストレーションパラメータを最適化の過程であると考えられているこのプロセスを改善するために使用される異なる最適化法であった。微分探索アルゴリズム(DSA)は,局所極値におちいるのが回避で優位性をもつ新しい自然にヒントを得た最適化手法である。DSAの構造を研究し,正規化相互情報に基づく画像の剛体レジストレーションに適用した。実験は粒子群最適化(PSO)と比較して,異なる空間変換を登録時DSAは常に最適解を発見し,安定した結果が得られることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化手法 ,  *相互情報量 ,  類似性 ,  *微分 ,  *画像 ,  測度 ,  肉盛 ,  最適化 ,  *正規化 ,  センサ ,  最適解 ,  粒子群最適化 ,  *探索アルゴリズム ,  改変
準シソーラス用語： 剛体レジストレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 微分 ,  探索アルゴリズム ,  正規化 ,  相互情報量 ,  レジストレーション