基于多特征融合的配準方法的研究.pdf

1、圖像配準技術(shù)歷來是圖像處理和計算機視覺領域的研究重點和難點，其在現(xiàn)實生活中具有廣泛的應用。一般而言，針對工業(yè)圖像、遙感圖像和醫(yī)學圖像的配準較為常見。在醫(yī)學圖像處理中，通過對不同圖像進行配準和融合，可以將不同圖像所包含的不同信息整合在一起，這可以為醫(yī)生提供更加全面的信息，對于臨床診療具有十分重要的意義。此外，許多技術(shù)都在不同程度上依賴于圖像配準的實現(xiàn)，例如，目標檢測、運動分析、圖片搜索和圖像拼接等。
　　在圖像配準中，既可能面臨相同

2、場景的圖像，又可能面臨不同場景的圖像，也就是跨場景圖像的配準問題。尤其是在圖像存在重疊區(qū)域或者形態(tài)變化時，圖像配準變得更具挑戰(zhàn)性。針對上述情況，本文提出了一種基于空間金字塔網(wǎng)格模型和個體熵相關(guān)系數(shù)的配準方法。首先，通過對目標圖像多次進行不同數(shù)目的網(wǎng)格劃分，從一整幅圖像，到粗網(wǎng)格單元，再到單個像素，由此構(gòu)建空間金字塔網(wǎng)格模型，根據(jù)逐層提取的SIFT描述符的位置關(guān)系同時在多個尺度調(diào)整匹配一致性，從而獲得圖像間的最優(yōu)變換。其次，通過引入個體熵

3、相關(guān)系數(shù)這一相似性測度，從而可以更加準確的描述圖像間的對齊程度，利用B樣條變換實現(xiàn)更精確的配準。實驗表明該方法具有很好的魯棒性，相較于已有的配準方法，在精確性上也有了一定的提升。
　　在醫(yī)學診療中，諸多問題都會涉及到頸動脈血管。為了實現(xiàn)頸動脈血管的高精度配準，進而可以計算出頸動脈血管的位移場，本文提出了一種基于形狀特征和紋理特征的迭代配準方法。目標圖像的匹配可以通過提取形狀輪廓，利用形狀上下文信息實現(xiàn);與此同時，SIFT特征在目標