基于特征向量和改進(jìn)能量函數(shù)的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人們?cè)跀?shù)字圖像處理方向的不斷研究，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)被廣泛地應(yīng)用在臨床工作中。圖像配準(zhǔn)是圖像處理中的一項(xiàng)重要技術(shù)，越來(lái)越多的臨床實(shí)踐表明，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)應(yīng)用對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)要求越來(lái)越高。本文對(duì)非剛性圖像配準(zhǔn)進(jìn)行了較為深入的研究，并針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像，提出了一種基于特征向量和改進(jìn)能量函數(shù)的非剛性圖像配準(zhǔn)新算法。
　　 本文分析了近年來(lái)圖像配準(zhǔn)的常用方法、目前配準(zhǔn)研究的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀，重點(diǎn)研究了非剛性圖像配準(zhǔn)算法。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)圖像的直方圖信息設(shè)計(jì)了

2、圖像的特征向量，為了使計(jì)算精確簡(jiǎn)便，在特征向量中添加了圖像的邊緣信息，增強(qiáng)了特征向量的精確性。按照設(shè)計(jì)出的特征向量對(duì)圖像進(jìn)行了多層次分解。使特征向量分別描述了圖像的全局信息、中部信息和局部信息，可獲得多層次下的圖像精確匹配的效果。
　　 對(duì)配準(zhǔn)的能量函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，用特征向量的相似性匹配設(shè)計(jì)了能量函數(shù)中的相似項(xiàng)，根據(jù)牛頓第三定律的思想改進(jìn)了能量函數(shù)的一致性，使整個(gè)配準(zhǔn)變換的一致性得到了增強(qiáng)。
　　 在對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的基

3、礎(chǔ)上，用本文新的能量函數(shù)對(duì)預(yù)處理后的圖像在各個(gè)子層進(jìn)行匹配。綜合利用了圖像的局部直方圖信息和邊緣信息，使圖像的整體和局部都得到了相互匹配的效果。在局部的配準(zhǔn)中，采用仿射變換和Powell優(yōu)化搜索算法，經(jīng)過(guò)多層的疊加和嚴(yán)格的圖像匹配，實(shí)現(xiàn)了圖像的非剛性配準(zhǔn)。
　　 根據(jù)本文的算法，在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，對(duì)本文提出的算法進(jìn)行了各層之間配準(zhǔn)效果的比較，并將本文的算法同基于互信息的剛性配準(zhǔn)算法和基于小波變換的非剛性配準(zhǔn)算法