基于特征點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的CT圖像配準(zhǔn)與拼接方法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在臨床診斷和治療方面具有重要的意義。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是指對于一幅醫(yī)學(xué)圖像尋求一種(或一系列)空間變換，使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間上的一致。已經(jīng)提出了很多醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法，它們大體上可分為基于灰度驅(qū)動(dòng)的圖像配準(zhǔn)算法、基于模型驅(qū)動(dòng)的圖像配準(zhǔn)算法和綜合算法。
　　 在醫(yī)學(xué)成像過程中，往往有著被檢查部位遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于圖像探測器面積的矛盾，需要將該部位分為幾次拍攝，再按照一定的規(guī)則拼接起來，這就

2、是醫(yī)學(xué)圖像拼接。醫(yī)學(xué)圖像拼接在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景?？梢越鉀Q醫(yī)學(xué)圖像獲取過程中由于視野的限制而無法得到完整的圖像的問題，為診斷提供更好的依據(jù)。典型的醫(yī)學(xué)圖像拼接算法主要有基于變換域的方法，基于圖像灰度的方法和基于特征的方法等。
　　 隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像的計(jì)算機(jī)智能化珍斷是醫(yī)學(xué)圖像處理與分析研究的最重要的目標(biāo)之一。要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)智能化珍斷或計(jì)算機(jī)輔助診斷，信息的可對比性和完整性是至關(guān)重要的，而

3、其中涉及到的技術(shù)就是圖像的配準(zhǔn)技術(shù)和圖像的拼接技術(shù)。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和醫(yī)學(xué)圖像拼接是醫(yī)學(xué)圖像研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　 本文針對構(gòu)建基于高分辨率CT圖像的腦部疾病輔助珍斷系統(tǒng)的需求，研究了基于特征點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)，并對圖像拼接技術(shù)進(jìn)行了初步探討。在研究和分析特征點(diǎn)自動(dòng)提取方法的基礎(chǔ)上，著重研究了尺度不變特征變換(SIFT)算法，找出兩幅CT圖像的匹配的特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了特征點(diǎn)的自動(dòng)匹配，為基于特征點(diǎn)驅(qū)動(dòng)圖像配準(zhǔn)和圖像拼接做好鋪墊。進(jìn)一

4、步對基于模型驅(qū)動(dòng)的配準(zhǔn)算法中的基于特征點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的圖像配準(zhǔn)方法進(jìn)行研究，采用薄板樣條插值方法，實(shí)現(xiàn)了兩幅腦CT圖像的正確配準(zhǔn)，并提出了采用區(qū)域特征向量來去除不正確匹配點(diǎn)的方法。論文還著重研究了基于特征的醫(yī)學(xué)圖像拼接方法，給出了對兩幅醫(yī)學(xué)圖像實(shí)現(xiàn)正確拼接的詳細(xì)算法和實(shí)施步驟，并提出了采用統(tǒng)計(jì)斜率最多法和隨機(jī)抽樣一致性法去除不正確匹配點(diǎn)的方案，保證了所拼接出來的圖像的質(zhì)量。
　　 論文的工作得到了國家自然科學(xué)基金(60771007)的資