基于相关性的病理切片图像配准

摘要

尽管病理切片图像对配准的要求比较高,而现存的配准方法却难免会产生失配现象.为解决这一问题,提出了一种基于相关性的病理切片图像配准新算法.该算法是采用基于图片中两平行列(行)间的数据来抽取特征的方法.为了避免"干扰"的累积,该算法选择了差值曲线中最强的特征--最大包来作为模板的基元,并根据图片内容的相关性,利用最大包的分布作为模板来进行图像配准,从而降低了"干扰"的影响,使算法配准的稳定度比以前一些算法有较大的提高.实验证明,该算法不仅比较规整,稳定性高,而且计算速度也较快,是一种比较实用的图像配准算法.