基于一种改进的Powell算法和互信息的医学图像配准方法

摘要

Powell是一种直接法,不用计算目标函数的梯度,仅通过比较目标函数的数值大小来移动迭代点就可求出极值.但Powell算法对参数的初始值有很大的依赖性,在图像配准的优化过程中易陷入局部最优,使得优化结果很大程度上依赖于初始值,会得到错误的配准参数,从而影响配准效果.为解决这一问题,使用粒子群优化算法(PSO)求取Powell算法的初始值.经检验,此方法克服了Powell算法的缺点,大大提高了配准精度.