摘要

针对现有医学图像配准算法精度较差、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,结合多分辨率分析,提出改进头脑风暴优化(MBSO)算法与Powell算法结合的图像配准算法。MBSO算法通过改变个体生成方式调节参与局部和全局搜索的个体比例,应用可变步长加强搜索能力,达到跳出局部最优和加速收敛的目的。首先,在低分辨率层利用MBSO算法进行全局搜索;然后,将搜索结果作为Powell算法的初始点在高分辨率层进一步搜索;最后,在原始图像层利用Powell算法搜索并定位全局最优值。与粒子群优化(PSO)算法、蚁群优化(ACO)算法、遗传算法(GA)与Powell算法结合算法相比,所提算法平均均方根误差分别减小了20.89%、30.46%和18.54%,平均配准时间分别缩短了17.86%、27.05%和26.60%,并且达到了100%的成功率。实验结果表明,所提算法具有很强的鲁棒性,能够快速、准确完成医学图像配准任务。