Minkowski广义距离在多模态图像配准中的应用

"这篇学术论文探讨了基于Minkowski广义距离的多模态图像配准方法，通过分析Shannon互信息与Kullback-Leibler距离的关系，提出了一种新的配准测度，该测度在处理噪声时更具鲁棒性，并且简化了数学运算，有利于实际算法的实现。实验中，该方法应用于MRI和PET医学图像的配准，展示了其优越性。" 基于机器视觉的图像处理是信息技术领域的一个重要分支，它涉及如何从图像数据中提取有用信息，进行分析和理解。图像处理技术广泛应用于医学诊断、自动驾驶、安全监控、遥感等多个领域。随着计算机硬件性能的提升和深度学习等技术的发展，图像处理技术的应用和发展呈现出快速增长的趋势。 图像配准是图像处理中的关键技术之一，它旨在将不同模态或不同时间的图像对齐，以便于比较、分析或融合。多模态图像配准尤其重要，因为它可以结合不同成像技术（如MRI、CT、PET等）提供的互补信息，提供更为全面的医疗诊断。 Minkowski广义距离是数学中的一种距离度量，它是欧几里得距离的推广，可以根据不同应用选择不同的幂次来调整距离的敏感度。在本文中，作者针对传统的信息论测度（如Shannon互信息和Kullback-Leibler距离）存在的问题，提出了基于Minkowski不等式的广义距离度量作为图像配准的新方法。Shannon互信息常用于衡量两个随机变量之间的相互依赖程度，而Kullback-Leibler距离则用于量化两个概率分布的差异。然而，这些方法对噪声敏感，且计算过程可能复杂。 通过分析和比较，作者发现基于Minkowski距离的配准测度不仅增强了对噪声的抵抗力，而且简化了数学表达，避免了对数运算和除法运算，从而降低了算法实现的复杂性。在实际的医学图像配准实验中，这种新方法显示出了更好的性能，特别是在处理MR（磁共振成像）和PET（正电子发射断层扫描）这类多模态医学图像时，能够更准确地对齐图像，有助于医生进行精确的病灶定位和诊断。 这篇论文提出的Minkowski广义距离在多模态图像配准中的应用，不仅理论上有创新，而且具有实际应用价值，尤其是在医学图像分析领域。通过优化距离度量，提高了图像配准的精度和抗噪声能力，为图像处理领域的研究提供了新的思路。