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融合特征和多尺度信息的医学图像配准

杨慧  
【摘要】:医学图像配准是现代医学图像处理的关键技术,是医学信息融合的基础和前提。配准速度和精度一直是研究的主要目标。本文首先研究了两类医学图像配准技术:基于特征的配准方法和基于小波变换的配准方法,然后提出一种新的医学图像配准方法:融合图像特征和多尺度信息的医学图像配准方法。 基于特征的图像配准,从特征点入手,利用相似性测度和一维搜索算法,进行特征点匹配,得到图像的配准参数。由于特征点远远少于图像像素点个数,因此它是种有效的图像粗配准方法。基于小波变换的图像配准,主要使用不同层次的子图像的特征信息,利用相似性测度和优化算法,寻找最佳的配准参数。 融合特征和多尺度信息的医学图像配准方法包括基于特征的粗配准和基于小波变换的精细配准两个部分。在基于特征的粗配准过程中,首先用Harris算子对两幅图像提取角点,同时采用Canny算子提取这两幅图像的边缘特征,然后根据边缘特征,计算两幅图像的中心坐标和平移量,利用主轴法来完成第一次粗配准。根据第一次粗配准中得到的配准参数,再把由Harris算子得到的角点进行第二次粗配准。在精细配准过程中,首先对两幅待配准的图像进行两次小波变换,把两次小波变换中获得的低频子图像作为配准对象,利用粗配准过程中得到的配准参数,初始化Powell算法的初始搜索方向,并以互信息作为相似性测度,从第二级小波变换的低频图像开始配准,然后再对第一级小波变换图像进行配准,最后再对原始图像进行一次配准得到最终的配准结果。 实验结果表明,由于有效的利用了图像的特征信息和多尺度信息,并把互信息作为相似性测度,以Powell算法为优化算法,对待配准的两幅图像由粗到细,逐层进行配准,因此,融合特征和多尺度信息的配准方法可以使得医学图像配准结果达到亚像素级,而且在带有噪声的情况下也可以取得较好的配准结果。


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