《表3 不同算法配准性能比较》
注:数值以平均值±标准差表示。
为了更好地比较不同检测算法的图像配准性能,将重叠区域的互信息值和归一化互相关系数统计于表3中。由表3可知,FAST-SIFT的MI和NCC均值均大于SIFT、SURF、ORB,表明用FAST-SIFT算法提取的特征点计算的形变矩阵更准确,图像配准后,图像的重叠区域相关程度更大,配准精度更高。且FAST-SIFT的MI和NCC方差均比SIFT、SURF、ORB小,即MI和NCC值的波动范围小,表明FAST-SIFT的鲁棒性较好,图像配准性能更高。
图表编号 | XD00179360400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.05.16 |
作者 | 颜焕欢、张培镇、王伊侬、李璇、阳维、王青 |
绘制单位 | 南方医科大学生物医学工程学院、广东省医学图像处理重点实验室南方医科大学、南方医科大学生物医学工程学院、广东省医学图像处理重点实验室南方医科大学、南方医科大学生物医学工程学院、广东省医学图像处理重点实验室南方医科大学、南方医科大学南方医院、南方医科大学生物医学工程学院、广东省医学图像处理重点实验室南方医科大学、南方医科大学生物医学工程学院、广东省医学图像处理重点实验室南方医科大学 |
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