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医学图像配准和融合的若干研究

裘意娜  
【摘要】:近年来,在计算机技术和生物影像处理技术的发展影响下,医学图像配准与融合逐渐成为研究热点,它是医学影像科学、计算机技术和当代信息科学相交叉的一个领域,现在已经广泛地应用于临床研究中。医学图像配准与融合算法研究的核心任务是全面阐述该领域所涉及的数学方法、医学知识和计算机算法设计等思想,本文深入研究了医学图像配准与融合的相关技术,从理论探讨入手,结合实际应用,分别解决了传统方法存在的问题。论文的主要工作可总结为以下几个方面: 医学图像配准是进行图像融合的前提条件,配准结果的精确度直接影响融合的质量。本文针对基于互信息的配准方法进行了综述,基于互信息的目标函数经常是不光滑的,并且存在许多局部极值,这给配准的优化过程带来了很大的困难,本文根据牛顿万有引力提出了一种基于概率和引力优化模型的图像自动配准方法,并与几种传统方法进行分析比较。实验结果表明,这种方法能够有效地克服互信息的局部极值,在配准精度,配准时间和抗噪性方面都有较好的性能。 传统的基于小波变换的像素级图像融合方法存在冗余问题,为了进一步满足图像融合对方向性的要求,本文在研究contourlet变换原理和性能的基础上,提出了基于区域敏锐度分析的自适应融合规则。该方法充分利用contourlet变换的多分辨率、局域性和方向性,有效捕捉源图像在细节、纹理方面的方向信息,提高了融合后图像的可视性。 目前,传统的医学图像配准多采用与图像融合分离的方法,先进行配准,再进行融合,但是考虑到多数图像配准的目的是为了后续的图像融合,因此本文在处理图像配准的过程中,将测度函数与目标融合所需要的特征信息相结合。这种方法的优势在于它能赋予图像配准方法目的性,使融合后的图像质量更高。


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