基于特征匹配的多模态医学图像配准研究

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2、算机应用技术？ｘｌ４Ｔ￣￣指导教师赵海峰副教授完成时间２０１６年５月委员識签名１令旅走＊．－－．．————．一？？—＇＇？．独创性声明本人寅明所呈交的学担论文是本人在导师指导下进行的巧究工作及取得巧研究成果。据我所知，除了文中特别加Ｌ乂标注和致谢巧地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，４不包含为获得安缴大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一．与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表承

3、谢意，学位论文作者签名：签字扫期：年貧月如曰本隹扬＇－１学位论文版权使用授权书本学位论文诈者堯全了解安徵大学有关保留、使巧学位论文的规庚，有权保留并向国家有关部口或化拘送交沦文巧复印件和磁盘，允许论文拨查阅和借亂本人授权安徵大学可Ｌ乂将学位论文的全部歲部分巧容编入海关数据库进行检索－，可Ｗ采用影印、缩巧或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学粒论文在解密后适用本授权书）．学位论文作者签《：＾导师签雀：ｊ＾曰０！＆签字期：王年ｆ月如曰签字目巧：曰：＞化年

4、＾月＾承安徽大学硕七学位论文５§摘要医学图像配准是指在不同的时间、不同角度Ｗ及不同模态下获取的多幅医学一一一一图像，经过系列的变换，使相同解剖结构（点）在同空间坐标位置上对一、应的操作。图像配准是医学图像处理研究的项核屯技术，可用于医学图像的校正，检测解剖结构的变化Ｗ及用于融合不同模态的图像，在医学辅助诊断治疗方面应用非常广泛。近几十年来，该项技术的研究得到越来越多学者们的关注。本文针对基于特征匹配的多模态医学图像配准进行了重点研究，使在复杂环境下得到的灰度不均匀和噪声较大的医学图

5、像能够实现自动配准。本文的工作主＾＞要包含（１下几个方面：１，．本文系统地阐述了基于持征点匹配的多模态医学图像配准步骤介绍了特征点检测、构造描述子、特征匹配、模型参数估计和重采样Ｗ及插值技术等算法ｌＯＧ，着重研究了常用的特征提取算法析了Ｌａａｃｅｆａｕｓｓｉａｎ；分ｐ提取特征点在光照、旋转和尺度等方面的不变性原理。２．针对不同模态医学图像的像素值之间有很大的差异性，导致配准计算复一。杂度高，配准精度低等问题本文提出了种融合摘图理论的基于特征匹配的配准算法。该算法首先利用Ｌａｐｌａｃ

6、ｅＯｆＧａｕｓｓｉａｎ提取特征点，通过局部纹理特征构Ｓ－ＬＢＰ造加权Ｃ描述子，然后结合广义近邻图计算特征向量之间的欧式距离进行Ｒ細ｙｉ互信息的估计并Ｗ之为目标函数，最后使用Ｐｏｗｅｌｌ优化算法对目标函数进行优化，求得变换模型参数。该方法在配准过程中不需要对图像的每个像素进行＾、计算，可式提取分布较均匀易提取的稳定特征来表达图像，在配准过程中只要计算这些特征即可，该方法既可Ｗ降低噪声和图像灰度差异所造成的影响，又能降低计算量，缩短配准时间。实验结果表明；在保证配准速度的前提下，配准精度能够

7、达到亚像素级，并对于噪声明显的医学图像也能达到良好的配准效果。３．针对基于特征提取的医学图像配准算法不能充分利用邻域特征来进行描一述子的构建，本文采用了种新的基于纹理特征的描述子构造方法局部小波模式一（ＬｏｃａｌＷａｖｅｌｅｔＰａｔｅｒｎＰ），并结合基于概率估计的，ＬＷ致性点漂移算法一－（ＣｏｈｅｒｅｎｔＰｏｉｎｔＤｒｉｆｔ，ＣＰＤ）提出了种ＬＷＰＣＰＤ算法，该算法充分利用了中Ｉ安巧大学硕±学位论文基于特征匹配的《模态医学图像面准研巧Ｊ也点与邻域ＫＩ及邻域与邻域之间的空间关系，

8、并利用最大似然估计和速度场的运动一致性进行将征点的漂移，最终实现在空间位畳上对齐。通过实验结果对比，该算法在配准速度、精度Ｗ及鲁棒性等方面明显优于Ｓ正Ｔ－ＣＰＤ和传统ＮＭＩ的配准算法。关巧字一：多模医学图像配准；摘图理论：ＬＢＰ；局部小波模式：致性点漂移；ＩＩ安徽大学硕±学位论文ＡｂｓｔｒａｃｔＡ