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1、学校代码：10406分类号：TP391.4学号：130081002003南昌航空大学硕士学位论文（学位研究生）基于结构信息与区域互信息的多模医学图像配准硕士研究生：杨芳导师：刘君申请学位级别：硕士学科、专业：信号与信息处理所在单位：信息工程学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：南昌航空大学Multi-modalmedicalimageregistrationbasedonstructureandregionalmutualinformationADissertationSubmittedfortheDegreeofMaste
2、rOntheElectronicandCommunicationEngineeringbyYangFangUndertheSupervisorofProf.LiuJunSchoolofInformationEngineeringNanchangHangkongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2016摘要随着科学技术的快速发展，多种传感器被应用于各大领域，这使得医学成像技术也得到了稳健的发展。现用于医学图像成像的技术有CT、MR、X射线、超声波等等，每种成像技术所获取的图像都有它们各自的特点。而随着医学
3、技术发展的需要，单一模态的医学图像提供的数据简单，往往不能准确地反映病灶特征，不能够提供足够的数据来帮助医生做出更好的诊断。因此，融合多模图像的特征来帮助医生诊断病情成为研究的一个重要问题。但是多模图像融合的前提是多模图像进行配准，所以获取精准的配准结果尤为重要。图像配准方法大致可以划分为三大类：一是基于灰度信息法，二是基于特征法，三是基于变换域法。基于灰度信息法一般不需要对图像做预处理，实现过程比较简单。基于特征的方法在配准前需对图像做预处理，提取图像的特征，再根据图像之间的特征来匹配。基于变换域的图像配准是在频域内完成的。但
4、由于多模图像的侧重点不同，容易造成误配的结果。多模图像的同一部位所得到的图像结构信息是一致的，提取精确的图像特征对多模图像配准很重要，因此本文的重点是结合图像的结构信息完成配准。本文的研究工作依次分为如下几个部分：首先，提取图像的相位一致性图像，相位一致性其实是图像特征检测的一种方法，对图像先做傅里叶变换，然后把傅里叶分量相位最一致的点当作图像的特征，该方法可以得到较为完整的图像特征。其次，获取图像的梯度幅值图像，并且将相位一致性图像和梯度幅值图像合理的融合在一起，这样就得到了较为完整的结构信息图像。最后，采取区域互信息的配准方
5、法来配准，遗传算法实现优化，该方法不但利用到了图像的结构特征，而且还结合了图像的灰度信息，使得配准的结果更准确，更有效，稳定性也更好。通过实验验证，基于相位一致性原理提取图像特征不受噪声、光照和对比度等因素影响。通过相位一致性图像和梯度幅值相结合得到的图像结构信息清晰，基于图像结构信息和区域互信息的图像配准方法不仅精度高、效率高，而且鲁棒性好。关键词：图像配准,特征检测,相位一致性,区域互信息,遗传算法IAbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,variousse
6、nsorsareappliedtomanyareas,itmakesthemedicalimagingtechnologydevelopsteady.Now,manytechnologiesareusedtomedicalimagingsuchasCT,MR,X-ray,ultrasoundandsoon,theimagesobtainedfromeachimagingtechnologyhavetheirowncharacteristics.Andwiththeneedofthedevelopmentofthemedicalt
7、echnology,thedataissimplethatprovidedbythesingle-modalmedicalimage,itoftencannotreflectthecharacteristicsofthelesionsaccurately,cannotprovideenoughdatatohelpdoctorsmakebetterdiagnosis.Therefore,fusingthemulti-modalimagefeaturestohelpdoctorsdiagnoseillnessbecomesanimp
8、ortantproblem.Butthepremiseofthemulti-modalimagefusionismulti-modalimageregistration,sogettingtheaccurateregistrationresultsarepart
