医学图像配准方法分类及现状

医学图像配准是医学图像融合的前提，是目前医学图像处理中的热点，具有重要的临床诊断和治疗价值。依据7个标准对医学图像配准方法进行了分类，然后从3个方面综述了目前的一些主要的医学图像配准方法，如矩和主轴法、互信息法和相关法等。由于医学图像配准是一项比较复杂和困难的课题，尽管目前已提出许多算法，但并没有一种配准方法能在各个方面都达到理想要求，因此不得不在精确度、速度、自动化程度等方面加以取舍。随着计算机技术和医学成像技术的发展，医学图像的配准技术也一定会得到快速发展。     

基于互信息非刚性医学图像配准的方法

提出了一种基于互信息的对非刚性三维医学图像进行弹性配准的方法．用２Ｄ联合直方图法计算两幅图像重叠部分的图像灰度之间的互信息,使之最大化,从而实现两图像之间的全局仿射配准．然后将两幅图像的重叠部分均分成互为重叠的体积子块,再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的互信息,实现每对对应子块的局部刚体配准,并将每个子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．实验结果表明,该算法可以有效地实现三维图像全局弹性配准,但计算时间较长．     

基于轮廓提取的医学图像配准方法

提出一种基于轮廓提取及循环迭代的估计医学图像间配准参数的方法，并构造了评价函数用于指导循环迭代过程．通过对实际医学图像进行实验，结果表明这种方法不仅适合单模态医学影像的配准，也非常适合多模态医学影像的配准．     

基于光流场模型的医学图像配准

基于最大化互信息的配准方法因其复杂性高而不能满足临床的实时性要求；基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速，但已有的采用光流场进行配准的方法都直接采用原始的Horn模型，该模型简单地采用速度场的模作为光滑性约束，而导致配准过程不能保持图像的不连续性，使得图像严重模糊以致无法应用，该模型还存在不能处理大位移的问题．为了能在配准过程中尽可能地保持图像特征，采用了Lucas等人提出的窗口化光流场模型，通过选用小的窗口减轻对图像造成的模糊；对于大位移问题，可以采用金字塔结构来有效处理．实验结果证明，Lucas光流场模型应用于医学图像配准能够得到较准确的配准结果，具有很高的运行效率．     

一种基于三维体数据的医学图像融合新方法

传统的医学图像融合技术是基于严格配准基础上的二维影像融合,对于两个具有不同扫描和成像参数的影像具有极大的局限性.本文提出的基于三维体数据的医学图像融合技术以三维重建为基础,对重建后的三维体数据,经三维几何和观察变换,达到空间位置上的重合,然后对变换后的两个体数据直接进行融合.在此基础上,按照解剖学结构,设置任意的解剖面对融合体数据进行截取,可以得到任意剖面的二维融合结果.三维融合技术不仅可以解决二维融合技术多模图像间分辨率不同的问题,而且可以避免二维融合技术中多模图像间配准误差的问题.研究证明,使用该方法不仅融合的结果更加准确有效,而且无需配准,适用于任意的医学成像设备的影像融合.     

一种非刚性医学图像的点配准方法

提出了一种具有鲁棒性的进行非刚性医学图像点配准的新方法。为了更好地处理点配准中的冗余点问题，对冗余点进行了建模，在此基础上对点配准能量函数进行了改进。使用确定性退火优化算法对改进后的能量函数进行最优化从而得到配准的非刚性变换，避免了优化过程中出现的局部极小值解。该方法能有效地处理冗余点。抗噪声能力较强，可以很快地配准带有噪声且有冗余点的非刚性医学图像。使用薄板样条对三维腹部医学图像进行全局弹性配准，实验结果显示配准的精度可以达到亚像素精度。     

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战，基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型．进一步地，提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法．通过对医学图像进行配准试验来测试其性能，提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能．     

群搜索算法与Powell法结合的医学图像配准

为了实现医学图像的快速准确配准,提出了基于群搜索算法,以及群搜索算法与Powell法相结合的医学图像配准算法,并以互信息作为图像配准的相似性测度,使用群搜索算法、群搜索与Powell法相结合的方法在指定的搜索空间求解配准所需的空间变换参数,从而实现图像的配准.实验结果表明:群搜索算法能够成功实现医学图像配准,与粒子群算法相比,群搜索算法用于医学图像配准能够得到更高的配准精度;群搜索算法与Powell法结合,能够在减少目标函数计算次数的基础上,极大地提高图像配准的精度.     

考虑噪声干扰的医学图像点对配准算法及其误差预测

提出了考虑噪声干扰的医学图像点对配准问题的最大似然估计算法以及目标配准误差（TRE）的预测方法.对定义在Mahalanobis距离空间的绝对定向问题（AOP）进行迭代求解，使其结果收敛于最大似然解；应用误差传递理论计算配准结果的方差，通过方差传递公式计算TRE的数学期望，并用于评价配准结果和优化基准点的空间配置.数值模拟实验结果表明，与AOP的封闭解法相比，所提出算法的估计结果的精度较高，其对TRE预测的相对误差小于2%，对配准结果标准差预测的相对误差小于4%.     

基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.      

弹性的二维医学图像配准算法

提出了一个弹性二维医学图像配准算法,该算法将基于像素浓度值配准算法和基于特征点的配准算法相结合,采用自动的特征点定位算法,使用薄板样条算法来提高配准的精度,从而可以对二维医学图像进行自动、准确的配准。首先,用基于像素浓度值的全局仿射配准实现对鲁棒配准的初始估计;然后,通过使用基于特征点的迭代配准算法,使得全局仿射配准结果在第2步配准算法中得到进一步的细化而使其配准结果具有更高的准确性。对二维PHANTOM图像的实验结果表明,该算法具有鲁棒性。     

显微腭部组织序列切片图像的定位

针对显微腭部序列切片图像三维重建的特殊性，在硬定位的基础上，提出了一种基于ＲＳＴ变换的软定位方法，利用特征点，解决了显微腭部组织序列切片图像在三维重建过程中的错位问题，为真实再现腭部组织结构打下了良好的基础。这种定位方法也适用于其它显微序列切片图像的三维重建问题。     

基于体素灰度3D多模医学图像配准中的相似性测度

对基于体素灰度多模医学图像配准中广泛采用的相似性测度（SM）进行了比较研究，认为在配准条件极不理想的条件下，基于互信息（SM）、归一化互信息SN、相关比（SR）的SM是最为适用的。分析了基于SR的配准法相比于SM，易于保证配准得到全局最优变换。利用基于SR的配准方法，对磁共振（MR）和CT、MR和正电子发射断层扫描（PET）临床医学图像进行配准，得到了令人满意的效果。     

基于互信息量的医学图像拼合算法

研究了基于互信息量的图像拼合方法,对现有的概率分布估计方法及搜索策略进行了比较,并提出用梯度二值化图像互相关配准做预处理方法,并就融合后图像的显示问题提出一种基于边界法向插值的新方法.应用这些方法拼合实际XA医学图像,实现序列下肢步进图像的准确拼合.     

肝血窦连续切片的计算机三维重建与参数测量

研究了显微生物组织连续切片三维重建及切片图象的定位技术,提出了基于重建图象的形态学参数的测量方法,并且在重建了肝血窦的三维图象基础上测量了血窦的体积和表面积,得到了三维空间中血窦的定量描述。     

一种通用形状的印鉴配准算法应用

提出了具有各形状通用性的包括粗略配准及精确配准的双层印鉴配准方法。在粗略配准层中，利用极坐标变换将旋转操作变换为平移操作，可避免在直角坐标系中图像旋转时的插值误差的影响；在极坐标系中，用投影卷积的方法可以提高配准时对印文内容不一致性的鲁棒性。在精确配准层中，通过启发式搜索完成位置的精确配准。实验表明，本方法具有较好的通用性，同时可获得高准确度的配准结果。     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

投影系统像差分析及优化设计

为实现场景的三维重构，将彩色编码图案与投影系统相结合，利用投影照明系统照明彩色编码图案，通过投影物镜以一定倍率放大投射到空间场景上，对场景进行特征化。针对在特征化过程中像差将严重影响三维重构的精度，提出一种编码板制作的方法，构建了新的投影系统，并通过实验验证此种方法的正确性、可行性，从而优化整个系统。     

基于图像逆投影和3D部件混合模型的目标检测*

基于图像/视频检测场景中的目标对象,总要涉及如何应对由成像透视造成的几何和尺度形变,以及运动形式变化等问题,使得在2D图像空间设计算法变得尤为复杂,尤其是针对目标遮挡和粘连问题,一直不能得到很好解决。为此,借助逆投影变换,提出一种在逆投影图中结合多部件混合模型的目标检测方法。首先在3D空间中构建与目标局部表面相贴合的逆投影面或阵列;然后,通过逆投影变换重构目标局部表面的特征数据,得到相应的逆投影图;接下来,提取部件样本在逆投影图中的HOG特征构建特征字典;并通过在字典上的稀疏逼近实现局部部件的检测。最后,利用部件检测结果,构建3D模型,并对质心聚类,完成最终的目标识别。实验表明,基于图像逆投影和3D部件混合模型检测图像/视频中的目标,不仅可以降低算法的复杂度,还可以从本质上有效解决目标遮挡和粘连,使检测精度和速度都远超于在2D图像空间设计的算法。