多分辨率醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)及自適應(yīng)圖像插值技術(shù)的研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要的和基本的研究課題。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)可以將來(lái)源于不同成像設(shè)備的圖像，或者不同時(shí)間利用同種成像設(shè)備得到的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到更豐富的信息用于醫(yī)療診斷中。全自動(dòng)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)不僅可以用于醫(yī)療診斷，還可以用于指導(dǎo)神經(jīng)手術(shù)、放射治療計(jì)劃的制定、病灶的定位、病理變化的跟蹤和治療效果的評(píng)價(jià)等各個(gè)方面，為醫(yī)生提供功能和形態(tài)的綜合信息。 隨著圖像數(shù)據(jù)量的增大，對(duì)于大多數(shù)斷層掃描醫(yī)學(xué)圖像來(lái)說(shuō)，二維、特別是三維體

2、積數(shù)據(jù)集包含巨大的數(shù)據(jù)量，極大地增加了計(jì)算的負(fù)擔(dān)，無(wú)法實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)和臨床應(yīng)用，這也成為限制了現(xiàn)階段配準(zhǔn)性能較好的互信息相似性測(cè)度在配準(zhǔn)方法中的應(yīng)用。不論是剛性還是非剛性配準(zhǔn)算法，在配準(zhǔn)過(guò)程中，常使用多分辨率圖像金字塔來(lái)進(jìn)行由粗到精的搜索變換系數(shù)，提高計(jì)算效率、避免局部極小值，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的更精確的配準(zhǔn)結(jié)果。但是常見(jiàn)的圖像金字塔，例如小波金字塔，濾波器的張量積形式使得小波變換缺乏平移和旋轉(zhuǎn)不變性，這些不變性正是在圖像配準(zhǔn)中最需要的，只有具有這些不

3、變性，才能保證從粗尺度上得到的平移、旋轉(zhuǎn)和放縮參數(shù)的準(zhǔn)確性，從而得到準(zhǔn)確的結(jié)果。 另外，由于成像系統(tǒng)內(nèi)在和外在條件的限制，使獲取的圖像常常不能滿足實(shí)際的需求。從軟件方面來(lái)提高圖像分辨率有著極大的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值，而且無(wú)需增加額外的硬件設(shè)備，節(jié)省大量的費(fèi)用。超分辨率技術(shù)在視頻、遙感、醫(yī)學(xué)和安全監(jiān)控等領(lǐng)域都具有十分重要的作用，例如，隨著高清電視（HDTV）的發(fā)展，利用超分辨率技術(shù)將大量的DTV信號(hào)轉(zhuǎn)化為與HDTV接收機(jī)相匹配的信號(hào)

4、，提高電視節(jié)目的兼容性。目前圖像的超分辨率重建比較常用的是插值方法。常見(jiàn)的插值方法有近鄰插值、雙線性插值、雙三次插值等，計(jì)算量比較小，但是圖像插值后常常出現(xiàn)方塊效應(yīng)或細(xì)節(jié)退化（邊緣模糊）。較好的視覺(jué)質(zhì)量和較低的算法復(fù)雜度是處理視頻、網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的關(guān)鍵要求。 針對(duì)多分辨率醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)和自適應(yīng)圖像插值技術(shù)，本文主要研究了以下幾個(gè)方面： 1.具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性的圖像多分辨率分解可以提高配準(zhǔn)過(guò)程的精度，避免陷入局部極值，導(dǎo)致誤配準(zhǔn)

5、。提出一種改進(jìn)的圓周對(duì)稱多分辨率分解算法，用環(huán)形帶通濾波器代替高通濾波器，使各尺度的子帶都具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性。不丟失信息的前提下，降低計(jì)算的冗余度。 2.改進(jìn)的圓周對(duì)稱塔式分解具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性，可以提高圖像配準(zhǔn)的性能。塔式分解的低頻子帶能量集中，用互信息進(jìn)行配準(zhǔn)；高頻子帶提供重要的解剖結(jié)構(gòu)信息，構(gòu)造基于邊緣信息的模糊梯度場(chǎng)，并用模糊貼近度作為相似性測(cè)度，與互信息相結(jié)合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了新的金字塔算法的有效性，可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)醫(yī)

6、學(xué)圖像的配準(zhǔn)，結(jié)合模糊梯度場(chǎng)的配準(zhǔn)算法提高了算法的魯棒性，快速準(zhǔn)確穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)。 3.為了提高醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的速度和有效性，提出一種結(jié)合改進(jìn)的圓周對(duì)稱塔式分解和邊緣特性的圖像配準(zhǔn)方法。利用新的塔式分解結(jié)構(gòu)中的帶通子帶進(jìn)行處理，計(jì)算包含圖像邊緣信息的帶通子圖像的主軸和質(zhì)心，作為低頻子帶配準(zhǔn)過(guò)程的初值，提高配準(zhǔn)的速度，也提高了對(duì)于發(fā)生較大形變的圖像或圖像初值比較大時(shí)進(jìn)行配準(zhǔn)的魯棒性。 4.針對(duì)數(shù)據(jù)量巨大的三維醫(yī)學(xué)圖像

7、，提出了一種球形對(duì)稱多分辨率金字塔分解框架（SSMP），McClellan算法用于實(shí)現(xiàn)球形和球環(huán)形的三維濾波器組。SSMP可以對(duì)三維圖像實(shí)現(xiàn)低冗余度且具有平移和旋轉(zhuǎn)不變性的多分辨率表示。對(duì)CT和PET醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了基于球?qū)ΨQ塔式分解的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的框架的配準(zhǔn)過(guò)程，提高全局優(yōu)化的性能，達(dá)到最優(yōu)的變換參數(shù)。 5.提出一種基于圖像分類和非線性插值核的快速自適應(yīng)插值算法。首先通過(guò)圖像像素分類方法確定各像素的方向，并將像素點(diǎn)