基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,提出一种将互信息与梯度相似性结合的医学图像配准方法.待配准图像的每组对应点的梯度相似性包括方向相似性和模值相似性.待配准图像整体梯度相似性系数由各对应点对的梯度相似性之和决定,该系数与传统互信息的乘积作为图像配准的测度.利用2D多模图像分别进行平移、旋转、采样,得到配准函数曲线,并给出具体的配准实例.实验结果表明,该方法比传统互信息有更高的鲁棒性和精度.     

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。     

基于互信息和混合优化算法的多模医学图像配准

针对互信息函数的多极值问题,提出了一种基于混合优化算法的多模医学图像配准方法.对于多模医学图像,以互信息作为相似性测度,使用混合优化算法搜索出最佳配准变换参数,将待配准图像进行变换,从而达到配准的目的.实验表明,该算法能避免陷入局部最优值,配准结果精度达到亚像素级.     

双向梯度归一化互信息医学图像配准方法

传统互信息配准方法未利用图像的空间信息,为此,提出一种将互信息与梯度相似性相结合的双向医学图像配准方法.首先以图像A为参考,求图像A和待配准图像B的每组对应点的梯度相似性,并在计算相似性之前引入高斯算子以降低噪声影响,将梯度相似性因子与归一化互信息的乘积作为图像配准的正向测度;反过来,再以图像B为参考计算逆向的梯度归一化互信息.由此得到双向梯度归一化互信息.实验结果表明,该方法比传统归一化互信息和梯度归一化互信息方法有更高的鲁棒性和精度.     

空间加权互信息图像配准算法

提出了一种基于互信息扩展的新测度空间加权互信息(SWMI)配准算法.首先使用Harris角点检测对参考图像进行特征区域标记;然后根据对图像配准贡献的不同,对不同特征区域赋予相应权重得到用于计算SWMI的Harris权重函数.实验结果表明:与SWMI配准算法相比,本文算法不需要人工直接干预,有利于实现自动化配准,具有良好...     

基于局部结构张量-互信息的多模态图像配准

互信息测度仅考虑了图像全局一致的灰度统计特性而忽略了空间结构信息和图像灰度统计的局部性特点.为克服以上缺点,提出了一种基于局部结构张量-互信息新测度的配准方法.所提出的新测度充分考虑了图像邻域的结构信息,将结构越强的位置赋予较大的度量值,使得全局极值的区别性加强,减少了配准过程中陷入局部极值的风险,提高了配准成功率,增强了配准的鲁棒性.采用模拟脑图像和临床图像进行了配准试验,结果表明,与基于互信息和局部互信息的配准方法相比,该方法配准成功率平均提高了50%以上,配准鲁棒性显著增强.     

改进的人工鱼群算法和Powell法结合的医学图像配准

针对目前基于互信息图像配准的局部极值问题,提出了一种改进的人工鱼群算法和Powell算法结合的多分辨率医学图像配准算法.该算法采用新的相似性测度方法即归一化模糊加权互信息和归一化局部能量加权匹配度,利用多分辨率策略采用HPV插值,并采用改进的人工鱼群算法结合Powell算法完成医学图像的配准.采用改进的人工鱼群算法在图像的最低分辨率上进行全局优化,以全局最优值为初始值,结合Powell算法完成图像配准.这不仅基本解决了互信息函数和Powell算法的局部极值问题,还减少了数据的处理量,加快了配准速度.实验结果表明,文中算法与其他经典的配准算法相比,提高了配准的精确度和性能.     

基于互信息的复合遗传算法在医学图像配准中的应用

分析当前的医学图像配准技术及算法,选择基于体素相似性的图像配准方法,以互信息作为配准相似性测度,将混合遗传算法、自适应遗传算法和育种算法相结合,提出复合遗传算法,以提高遗传算法的鲁棒性,加速收敛过程,准确地实现多模医学图像配准,再利用此算法对无噪声图像和有噪声图像进行配准实验.实验结果证明了该算法的可行性,是一种值得推...     

基于梯度互信息与均匀设计PSO的航拍图像配准

基于互信息的图像配准算法精度较高,且易于实现自动配准,适合于无人机航拍图像配准.但在利用粒子群算法搜索最佳配准参数时,随机分布的初始粒子群容易集中在参数空间的某一区域,使算法陷入局部极值而得不到准确的配准结果;针对这一问题,提出一种新的图像配准算法,算法采用均匀设计思想改进粒子群算法,使初始粒子群能够均匀分布在搜索空间中,从而获得最佳配准参数;同时采用梯度互信息作为相似性测度,降低算法陷入局部极值的可能性.实验表明,新的算法能够更快更优地得到理想的航拍图像配准结果,验证了算法的有效性.     

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.     

一种利用互信息的多核并行医学图像配准算法

分析了利用互信息作为相似性测度进行医学图像配准的算法,给出了具体计算流程.针对其中互信息计算量大、耗时长的缺点,提出了一种运行于单机多核平台的快速并行配准算法.利用OpenMP(open multi-processing)构建了一个图像匹配的多核并行计算平台,并对配准程序中的互信息计算进行并行处理,最后完成配准.通过对图像匹配算法效率进行的评估实验,验证了多核并行计算技术能够提高医学图像配准的运行效率.结果表明,该方法既保证了配准精度,又能够较好解决配准速度慢的问题.     

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。     

基于互信息的EAA算法的脑部医学图像配准技术

提出了基于互信息的EAA（Extraction of Available Area有效区域提取）算法的配准方法。此方法根据人体脑部医学图像特点,首先通过图像的灰度差异,对图像进行预处理,并利用区域生长法,提取互信息的有效区域——病灶的可疑区域和颅骨轮廓,然后只将此区域做为配准的有效信息,寻找配准参数,使两幅图像的互信息最大。仿真时采用MR-PET图像,进行了22组对比实验。结果表明,此方法一定程度上消除了图像中无效区域的影响,在配准精度及配准时间上有一定的优势。     

基于梯度信息和区域互信息的图像配准

针对红外图像和可见光图像的特性,提出了基于梯度信息和区域互信息的红外与可见光图像配准。为了提高配准的速度,采用分层配准方法:使用小波分解将原始图像分为两层,在小尺度层上使用梯度信息和PSO方法找到粗配准参数,大尺度层上使用区域互信息和Powell搜索。其中,Powell搜索的初始值为粗配准参数,最终实现红外图像和可见光图像的有效配准。仿真实验结果表明:该算法配准精度高、速度快、鲁棒性好。     

寻优方法在医学图像配准中性能比较研究

医学图像配准是以相似性测度为目标函数,通过多参数优化方法寻找最佳变换参数的过程.本文以MI为相似性测度,通过分别使用Poweli算法和PSO法等方法寻优得到最佳变换参数,并对它们的性能进行了比较.实验结果表明,Powell法适合于单、多模态配准;虽然PSO法能成功配准,但是寻优效率有待提高,有必要在精度和时间效率之间进...     

粗细结合的医学图像配准的互信息方法

对医学图像的配准方法进行了研究,提出了一种粗细结合的医学图像配准的互信息方法.该方法首先根据图像特征选择采样间隔对图像进行粗配准,直到采样间隔为0,接着再在小范围内,使用互信息的方法进行细配准,确定最终的配准参数.该方法不仅提高了使用互信息测度进行图像配准的速度,而且与等间隔采样相比,有更好的互信息平滑性能,为进一步寻找最优配准参数提供了方便.理论分析与实验结果表明,该方法对医学图像的处理有很好的效果.     

Minkowski广义距离与多模态图像配准

根据图像灰度的联合概率分布函数与图像相似程度之间的变化规律,分析了Shannon互信息与Kullback-Leibler距离之间的关系,利用变量间的不等式关系理论,提出基于Minkowski不等式的广义距离度量,并构造了基于这一距离的多模态图像配准新测度.新的配准测度不再要求概率分布必须满足连续性的要求,实验中使用MR和PET医学图像进行了实验分析.结果显示,基于Minkowski距离的新配准测度比传统的信息论测度具有更强的噪声鲁棒性,用乘方运算代替了对数运算,数学表达式更简单,并省去了除法运算,在算法上也更容易实现.     

基于熵的配准测度的自动选取

 提出了基于熵的图像配准相似性测度的自动选取方法。基于熵的常用相似性测度,根据图像配准的要求提出了几种评价相似性测度性能的准则,即准确性、锐度性和快速性等。根据所提出的评价准则在MATLAB平台上对MR、CT和PET构成的单模态和多模态图像对自动选取适合的相似性测度,在低分辨率或噪声污染的情况下也选取出适合的相似性测度。实验结果验证了评价准则的可行性和有效性,避免了由于相似性测度选取不当引起的配准精度低。     

新的广义距离与多模态医学图像配准

分析了Shannon互信息、Kullback-Leibler距离和Shannon不等式之间的相互关系,并根据不等式理论,提出了广义距离度量的新概念及其定义. 在此基础上构造了多模态图像配准的一类新测度--算术-几何均值距离、Cauchy-Schwartz距离和Minkowski广义距离. 从计算速度、噪声容忍性、测度函数图形的特点和图像窗口大小影响等几个方面,通过MR和PET医学图像的实验分析,验证了新配准测度的有效性.     

Clifford代数空间上的三维颅部感兴趣区配准

针对3D颅部医学图像配准中存在的配准精度不高、运算复杂、配准效率低等问题,在创新性地圈定了感兴趣配准区域的基础上,提出了一种基于Clifford代数的全新的几何特征轴构造方法。起初从参考模态与浮动模态中依次提取特征点,通过该特征点实现配准感兴趣区(ROI)圈定;其次利用感兴趣区的点云数据集到其质心的距离测度构造几何特征轴,并计算相应的旋转算子完成浮动模态相对于参考模态的高效、高精度配准。这样的配准方式有效地避免了多模态图像成像时配准区域非完全匹配导致的误差,并减少待处理的数据量,同时消除了无效配准区域产生的局部最优点的影响,进而降低了配准的误差。实验表明,感兴趣区处理后的待配准图像,经新算法仿真配准,能够精确地定位组织器官的三维位置,执行效率高且配准误差较小,是一种有效的3D颅部医学图像配准方法。