一种基于外形区域的图像配准方法与实现

《一种基于外形区域的图像配准方法与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、维普资讯http://www.cqvip.com计算机技术与发展Vo1第l8卷第4期．18No．42008年4月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVEL0PM匮NTApr．2008一种基于外形区域的图像配准方法与实现衣文文，杨彬彬，胡彦磊，常发亮(山东大学控制科学与工程学院，山东济南250061)摘要：医学图像配准是医学图像处理与分析的重要组成部分。但由于医学图像的复杂性，在配准精度和配准速度两方面均优的算法很少。提出了一种基于分割所得二值图像的配准算法，并提出了一种适合二值图像配准的相似化测度，最后详细讨论了此算法的实现问题。与现今最流行的基于互信息的配准方

2、法相比，文中的算法更易于实现，且具有良好的特性：适用于单模和多模图像配准；亚像素级精度；快速的配准速度。关键词：Intrasubject配准；区域增长；分割；相似性测度中图分类号：n】391文献标识码：A文章编号：1673—629X(2008)04—0001—04Contour’’BasedRegistrationAlgorithmandItsImplementationYIWen—wen，YANGBin—bin，HUYan—lei，CHANGFa—liang(ColegeofControlScienceandTechnology，ShandongUniversity，J

3、inan250061，China)Abstract：Themedicalimageregistmtionisanimportantpartofmedicalimageprocessingandanalysis．Howev~，littleregistrationalgo—rithmhasbothprecisionandhighspeedduetothecomplexity．Inthispaper，anovelregistrationalgorithmWaSpresented，whichana-lyzedanewsimilarityITleasul"eappropriatet

4、oaligntwo—valuedimages，basedonasegm~tedtwo—valuedImage．Theexr~mentalre．suitsshowthatthemethodiseasiertoimplementandfaSterinComputationthanothermethods．KeyWOldS．~Intrasubjectregistrarion；regiongrowing；segmentation；simil"arityO引言形状的配准。前一类的典型方法为采用图像间对应像图像配准就是将待配准图像按相应特征或空间位素灰度值的某种相似性最大化的原理实现

5、配准，主要置对准起来的过程。待配准图像由不同的传感器(例有相关法和最大互信息法，除了基于互信息的配准算如，对不同的部分或不同的波谱敏感)或者由同一传感法，其他主要应用于单模图像配准；后一类方法有多种器但在不同的时间获得。图像配准可以应用在很多领形式，主要有点法、曲线法、表面法、矩和主轴法。域，比如医学成像、卫星遥感等。文中主要针对医学图在过去的十年中，互信息大量的被应用于配准。像配准。医学图像类型很多，但大多应用在放射医学但是它是一个不容易理解的相似性测度：很难想象配领域。准不良是怎样影响概率分布的。至于它是如何影响联医学图像配准算法按主体图像可分为Intrasubjec

6、t合分布和边缘分布之间关系的就更是令人费解。配准、Intersubject配准和Atlas配准。当待配准图像从Josien[1J提到了互信息缺乏位置信息，而要把位置同一个病人处获得，称之为Intrasubject配准；如果待信息引入互信息是非常困难的，至今没人成功。Zito—配准图像是来自不同病人的两幅图像，称之为Inter．va[2]提到了基于特征的方法适用于多模态配准，因为subject配准；AtLaS配准则是其中一幅图像为图谱(at—基于特征的方法不直接作用于图像灰度值。总之，基laS)。到目前为止，Intrasubject配准是最常用的一类，于像素的配准对灰度变化

7、敏感，通常不适用于多模图用在几乎各种类型的诊断和介人手术中。像的配准；而基于边界特征的配准要用到图像分割，精按图像特征分为两大类：基于像素的配准和基于确的分割很耗时而且不精确[，同时分割的精度严重影响着配准的精度。收稿日期：2007—07—11基金项目：山东省重点自然基金资助项目(Z2005G03)外科手术时的配准，包括放射线疗法中的病人位作者简介：衣文文(1982一)，女，山东栖霞人，硕士研究生，研究方向置的确认、组织变形的纠正，通常需要以相对差一点的为图像处理、模式识别；常发亮。博士，教授，研究疗向为机器视觉与质量来快速配