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。     

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。     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

基于有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno优化算法的图像非刚性配准方法

图像配准可以分为刚性配准和非刚性配准两类,图像非刚性配准是图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数目较大时求解比较费时,提高此类算法效率的关键之一是减少迭代算法中矩阵的计算量和存储量.本文研究了一种非刚性配准方法,该方法应用Basic样条自由变形模型,此模型改变控制点只影响其附近...     

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．     

一种基于DCWPSO算法与FFD模型的心脏CT序列图像配准算法

为实现心脏CT图像不同序列间的自动配准,提出了综合动态调整惯性因子权重的粒子群算法(DCWPSO)和自由形变(FFD)模型的非刚体医学图像配准方法.在对比常用的单纯形算法和模拟退火(SA)算法的基础上,采用动态调整惯性因子权重的自适应粒子群算法求解全局配准参数,克服了基于梯度的优化方法耗费时间长的缺点.在全局配准的基础上以FFD模型的形式应用层次B样条进行非刚性局部配准,利用B样条层次加细策略提高了配准的精度.实验结果表明,所提方法能够得到更好的配准结果.     

一种医学图像弹性配准方法

针对肝脏和肺部器官在图像配准中特征获取准确度有限性,本文提出了一种机器和人工结合提取特征点的医学图像非刚性配准方法。依据器官中血管形状形成的树状图,使用联合图算法对树状图初步配准后自动提取出特征点,与手工选择的具有解剖意义的点共同构成特征点集。以两幅图像间的互信息作为图像配准测度函数。以确定性退火算法迭代求解最优化配准变换函数。实验证明,该算法能匹配图像的整体结构信息和图像中感兴趣的生理解剖位置,具有很强的鲁棒性。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

基于仿射几何不变量的鲁棒图像配准算法

提出了一种新的基于特征的鲁棒图像配准算法.该算法通过构造特征区域将仿射几何不变量应用到特征描述过程中,使其能够处理待配准图像之间满足仿射几何畸变的情况.由于在特征描述过程中,特征矢量计算量小且仅与控制点的坐标信息有关而独立于图像的灰度信息,故该算法不仅具有很好的时效性,而且对图像之间灰度值的偏差具有很好的鲁棒性.     

功能磁共振时间序列图像快速配准方法研究

提出了一种非迭代分别检测时间序列图像间旋转、平移运动的方法．该方法基于傅立叶频谱的相位相关特性，解决了迭代配准算法中的旋转与平移耦合问题．通过精心选择参考图像，采用基于递归数字滤波的三次B样条插值方法，实现了功能磁共振序列图像的快速配准，配准精度达到了亚像素级。     

基于无监督学习的三维肺部CT图像配准方法研究

三维肺部电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像非刚性配准是医学图像配准领域中最重要的任务之一.但是,肺部组织受呼吸运动影响而产生的非线性形变与大尺度位移给三维肺部CT图像的非刚性配准带来巨大挑战.针对这一难题,设计开发了一种基于无监督学习端到端的配准方法.通过改进现有U-Net神经网络结构,在跳接之间引入Inception模块,充分融合多尺度深层特征生成高精度的稠密位移向量场.为保证位移向量场光滑,在损失函数中加入雅可比正则化项,以达到训练中显式惩罚位移向量场中奇点的目的.另外,为缓解现有公开数据资源有限导致的过拟合问题,提出了一种基于三维薄板样条(3D-thin plate spline,3D-TPS)变换的数据增强方法实现对训练数据的扩充,将具有60套三维肺部CT图像的训练数据集EMPIRE10扩充为6 060套以满足卷积神经网络训练的需要.设计验证实验,通过与基于学习的Voxelmorph方法和两个包含传统方法配准工具包ANTs和Elastix进行比较.实验结果表明:在公开可用的DIR-Lab 4 DCT数据集上,所提出的方法在目标配准误差(tar...     

基于统计形变模型的多模医学图像非刚性配准方法研究

多模医学图像间可能存在复杂的非刚性形变,矫正这类形变需要采用具有较高自由度的非线性变换模型.直接求解非线性变换的高维参数,不仅会增加配准时间,而且也影响配准精度.为此,本文提出一种基于统计形变模型的配准算法,该算法利用统计形变模型对大量多模图像间的非刚性形变进行统计学习,利用由此建立的模型大幅减少变换模型的参数,达到提高图像配准效率和精度的目的.大量的实验结果表明：与基于传统自由形变模型的配准算法相比,本文提出的基于统计形变模型的配准算法其效率可以提高52%,同时目标配准误差平均减少0.503 2个像素.     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

基于图像配准的古代西夏文活字印刷术鉴别方法

古代西夏活字印本考是现存世界上最早的活字印刷品,然而由于活字聚版不精或活字不规范而造成的字形歪斜、字列不正,对活字印刷术的鉴别研究是一种莫大的考验.针对上述问题,提出一种基于图像配准技术的西夏文活字鉴别方法.该方法首先提取字符图像的边缘特征点,然后根据仿射迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的配准结果来度量字符图像的形状相似性,并在此基础上建立一个连接相似图像的启发树结构,最后通过一致点漂移(coherent point drift,CPD)方法完成图像的非刚体配准.该配准结果能有效地实现西夏文的活字印刷术的鉴别,实验结果表明,与最新方法相比,本文算法具有精度高的特点.     

基于改进MSER与SIDs特征的遥感图像配准算法

由于遥感图像存在仿射变形且纹理结构丰富,基于单一特征往往难以实现高效、高精度的配准利用显著图像圆盘(SIDs)易于自动提取的特点,并结合改进的极大稳定极值区域(MS-ER)实现仿射归一化,提出了一种新的仿射不变的遥感图像配准算法.该算法利用多尺度各向同性相匹配滤波(Multiscale Isotropic Matched Filtering,MIMF)检测稳定SIDs特征,结合高斯函数来精确定位SIDs极值点,再利用匹配好的MSER实现仿射归一化.实验结果表明,所提算法能较好适应较大尺度、光照及视角变化,具有较高匹配效率和配准精度,尤其是大尺寸遥感图像,算法效率提升更加明显.     

基于样条小波和混合遗传算法的多源图像自动配准算法

为实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出图像特征线和图像特征圆的概念,基于仿射变换模型,推导了确定图像自动配准初始参数的算法,并基于B样条小波和混合遗传算法求取最终的多源图像配准参数.实验结果表明,该算法可实现图像的自动配准,证明了该算法的有效性.     

加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究

为了实现多模态医学图像的配准融合,提出一种加快寻优的医学图像互信息配准算法实现CT和MR图像的配准.该算法首先使用形态学方法提取图像的边界,再用力矩主轴法算出浮动图像进行刚性变换的初步平移量和旋转量,然后以此作为互信息法的初始参数进行寻优,找出最佳变换,实现CT和MR医学图像的自动刚性配准.该方法计算简单、运算量少.利用该配准算法实现融合的结果图像经过临床医生检验,认为达到临床诊断的要求,能辅助临床医生对疾病做出正确的诊断.     

一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法

针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.     

基于灰度值相应概率的非刚性图像配准

提出了一种基于灰度值相应概率的，对多模态非刚性医学图像进行全局弹性配准的快速算法．通过两幅图像重叠部分的２Ｄ灰度联合直方图，计算灰度值相应概率（ＧＶＣＰ），使用遗传算法最优化ＧＶＣＰ实现两幅图像之间平移和旋转的全局刚体配准．将两幅图像的重叠部分均匀地划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ＧＶＣＰ，实现每对对应子块之间平移的局部刚体配准，并将每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．     

基于医学图像配准方法的研究

本文对医学图像的配准方法进行了研究,分析了刚性配准和非刚性配准方法的主要区别和适用范围,并分别对图像进行了两种方法的配准。