医学图像处理第十七讲图像配准

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1、医学图像处理MedicalImageProcessing学习，学习，再学习，有事没事，去书店看看书，关于管理，金融，营销，人际交往，未来趋势等这些，你能获得很多。这个社会竞争太激烈了，你不学习，就会被淘汰。中国2008底，有一百多万大学生找不到工作。竞争这么激烈，所以，一定要认识一点，大学毕业了，不是学习结束了，而是学习刚刚开始。—《赢在中国》主要内容：1图像配准概述；2基于特征的图像配准方法；3基于模板的图像配准方法；4MATLAB图像配准；第九章图像配准*主要内容：1图像配准概述；2基于特征的图像配准方法；3基

2、于模板的图像配准方法；4MATLAB图像配准；第九章图像配准*图像配准概述─图像配准的定义问题的提出：临床上需要对同一个病人进行多种模式（CT、MRI、PET）或者同一模式的多次成像，并同时从几幅图像获取信息，进行综合分析；前提条件：解决两幅或多幅图像对应成像空间位置的严格对齐问题，即确定同一对象在不同图像中的对应点：图像配准概述─图像配准的定义图像配准（ImageRegistration）：对一幅图像寻求一种（或一系列）空间变换，使它与另一幅图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指对象上所有点（或至少所有感兴

3、趣点）在两张已配准图像上有着相同的空间位置。各种图像配准的文献都会出现“配准、匹配、几何校正”三个词，它们的含义比较相似。图像配准概述─图像配准的定义图像配准举例：对图B寻求一种空间变换，使它与图A上的对应点达到空间上的一致。图B经空间变换后得到图C，在图A和图C中相同对象有着相同的空间位置。称图A和图C为已配准的图像，可以进行进一步的综合分析。图A图B图C图像配准概述─医学图像配准的类型同一对象（患者）的图像配准：不同对象间的图像配准：将被试的图像与典型正常人相同部位的图像或标准图谱进行对比，以确定被试者是否正常

4、。如有异常，还要与一些疾病的典型图像对比，确定患者是否属于同类。图像配准概述─图像配准的常用方法基于特征的图像配准方法：先提取图像显著特征，如灰度变化明显的点、线等特征，通过特征集的映射建立两幅图像之间的空间变换关系。原则上该方法可用于配准任何模式的图像；最常用的是特征点法；基于模板的图像配准方法：在一幅图像中选取一个子图像窗口作为模板，大小通常为5×5或7×7，然后让该模板在另一幅图像中移动，通过计算相关函数来找到模板在搜索图中的坐标位置。该方法主要用于单模图象配准，特别是用于对改变较小的图像序列进行配准；主要内

5、容：1图像配准概述；2基于特征的图像配准方法；3基于模板的图像配准方法；4MATLAB图像配准；第九章图像配准*基于特征的图像配准方法─步骤一般来说特征匹配算法可分为四步：特征提取：从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线等特征形成特征集；特征空间映射：建立两幅图像特征集之间的空间多项式变换关系；非特征像素之间的映射：利用上述多项式变换关系对于非特征像素点进行空间变换，从而实现两幅图像之间逐像素的空间映射；灰度插值：由于空间映射得到的坐标值不一定为整数，因此需要进行灰度插值来确定这些坐标上的灰度值；基于特征的图像配准方

6、法─空间映射设f(x’,y’)是待与图像G(x,y)配准的图像；g(x,y)是根据G大小生成一幅和G的坐标一致的空白图像；设两幅图像相同点对应的坐标之间的变换关系用下式描述：则可以从一幅图像的像素坐标算出另一幅图像对应像素的坐标。因此存在两种空间映射方法：前向映射和后向映射；基于特征的图像配准方法─空间映射前向映射：由　　　　　推出　　　　　，逐点计算出f中每个像素对应于g中的坐标，然后利用灰度插值方法将f中每个像素的灰度值分配到它的4个最邻近像素上；f(x’,y’)g(x,y)基于特征的图像配准方法─空间映射前向

7、映射的缺陷：f中的一些点可能落在g图像的坐标之外；f中的多个点映射到g中的坐标可能有同样的最邻近像素，导致g中一个像素的灰度值被计算多次；f(x’,y’)g(x,y)基于特征的图像配准方法─空间映射后向映射：由　　　　　，逐点计算出g中每个像素对应于f中的坐标，然后利用灰度插值方法计算出g中每个像素的灰度值；后向映射比前向映射更实用，在这种映射方式中，输出g的每一个像素灰度值都一次性由f中4相邻像素的线性插值决定。f(x’,y’)g(x,y)基于特征的图像配准方法─空间映射常见的空间映射关系基于特征的图像配准方法─

8、空间映射刚体变换：对象内部任意两点间的距离保持不变；刚体变换可以分解为旋转和平移：基于特征的图像配准方法─空间映射仿射变换：仿射变换将直线映射为直线，并保持平行性；仿射变换在刚体变换的基础上增加了尺度变换和错切变换：基于特征的图像配准方法─空间映射举例：假设你有2张拍摄时间相隔100年的峡谷壁的数字图像，并且你希望通过相减的处理来判断由于风化作用而产生的地貌