技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于Hadoop并行加速的分级图分组配准方法。本发明步骤如下：1.将图像上传至HDFS文件系统中，确定blocksize为64Mb，系统把文件划分成多个块，并分散地存储于3个数据节点，每个数据节点尽量均匀存储图像,且每个数据节点上的块信息复制2份存储于其他数据节点上。2.读入图像并计算相似度矩阵；3.基于MapRedue的分布式AP聚类，将所有的图像聚类分成Ω个小组；4.构建分级图的连接体系；5.计算变形场；6.配准以及写入图像；7.将步骤5和6循环迭代，直到达到所期望的迭代次数。本发明在保证了配准精度的前提下，提高多张脑图像分组配准的运行速度。
技术研发人员：颜成钢;付祖贤;孙垚棋;张勇东
受保护的技术使用者：杭州电子科技大学
技术研发日：2019.01.03
技术公布日：2019.05.24