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为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。 相似文献
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针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。 相似文献
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根据小波分解和互信息测度的原理,提出一种快速的图像配准方法。首先,对原图像进行小波分解,在保证配准精度下对分解图像进行灰度压缩,以减少配准参数的计算量,并利用最大互信息准则和下降单纯形的搜索策略找到最优配准参数实现图像配准。实验结果表明,这种图像配准方法能在保证配准精度条件下,提高配准的速度。 相似文献
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医学图像融合技术是影像学技术在医学上极具特色的应用,它在医学图像有效配准基础上将解剖影像、功能影像两者有机的结合起来.本文对近年来医学图像配准中的关键技术和主要方法进行综述,比较各种算法的特点,并分析当前该领域在医学图像配准方面存在的技术难点以及发展前景. 相似文献
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利用方向可控金字塔的方向可控性可以获取图像的方向信息,用来搜索最佳旋转变换参数,同时加入对平移量的搜索可以使这种方法能够处理具有平移和旋转变换的图像配准问题,采用互信息作为图像相似性度量的准则。实验表明该方法取得了较好的效果。 相似文献
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基于轮廓特征匹配的数字人多模态图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
医学多模图像配准技术是实现非同源图像的信息融合的前提条件和关键步骤。数字人断层影像学的3种图像数据(彩色切片数据、CT和MRI数据)本质上都是医学图像。基于多模图像信息互补的思路,通过将数字人的两种源图像(彩色切片和MRI图像)进行统一分辨率、维数和去噪等预处理后,提取有效轮廓信息,计算图像的周长、质心和主轴作为配准参数,利用仿射模型实现数字人多模图像的配准,为信息融合工作提供准确的图像信息。解决了关键的技术难题。由实验结果可以看出,配准算法准确,实现处理速度快,图像特征精确,图像配准的目标已达到。 相似文献
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基于轮廓特征匹配的数字人多模态图像配准 总被引:1,自引:0,他引:1
医学多模图像配准技术是实现非同源图像的信息融合的前提条件和关键步骤。数字人断层影像学的3种图像数据(彩色切片数据、CT和MRI数据)本质上都是医学图像。基于多模图像信息互补的思路,通过将数字人的两种源图像(彩色切片和MRI图像)进行统一分辨率、维数和去噪等预处理后,提取有效轮廓信息,计算图像的周长、质心和主轴作为配准参数,利用仿射模型实现数字人多模图像的配准,为信息融合工作提供准确的图像信息,解决了关键的技术难题。由实验结果可以看出,配准算法准确,实现处理速度快,图像特征精确,图像配准的目标已达到。 相似文献
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非刚性医学图像配准研究综述 总被引:11,自引:1,他引:11
非刚性配准技术是医学图像配准中的一个重要研究课题,是非刚性组织配准,不同个体之间的配准以及个体同图谱配准的基础。该文提出了多项式法、样条函数法等基于空间变换的配准方法,以及弹性模型、粘性流体模型和光流场模型等基于物理模型的配准方法两大类方法。同刚性配准相比,非刚性配准技术还不成熟,计算效率和稳定性还需要进一步提高,仍是一个非常活跃的研究领域。 相似文献
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对医学图像进行增强可提高信息的利用率。传统的图像增强方法应用于医学图像时处理效果一般,存在诸多问题,如在增强图像的同时使图像的细节丢失,减弱了图像中目标的边缘信息,降低了图像的对比度。针对上述问题,提出一种基于小波变换和Laplacian金字塔分解的图像增强算法。首先,对原医学图像进行小波变换分解,得到处理结果;然后,对原医学图像进行Laplacian金字塔分解,得到医学图像的高频信息;最后,利用小波变换的结果和Laplacian金字塔分解的结果进行重构,得到增强后的图像。实验结果表明,该方法的增强效果明显优于传统的图像增强算法,对医学图像具有较好的增强效果,同时能更好地抵抗噪声。 相似文献
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基于投影变换的图像自动配准 总被引:2,自引:0,他引:2
在阐述图像的投影变换与图像配准的关系的基础上,提出了一种基于投影变换的图像自动配准算法,在算法中结合运用了图像的Laplacian塔技术,在微机上编程实现了本算法,验证了算法的有效性。 相似文献
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基于互信息的弹性图像配准是医学图像配准的重要方法之一。然而由于互信息在小样本图像配准中,会出现多局部极值和极值偏离问题,从而容易出现配准误差,进而造成整图的弹性配准误差。为减少这种配准误差,提出了一种基于特征分类的互信息医学图像弹性配准方法。该方法先采用图像的灰度和梯度特征训练自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络特征分类器,将图像由高维灰度空间映射到低维特征类别空间;然后,在特征类别空间进行互信息图像弹性配准。实验结果表明,该方法大大提高了小样本图像配准的成功率,并可通用于有噪和无噪的医学图像弹性配准中。 相似文献
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李然 《数字社区&智能家居》2009,(9)
图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。 相似文献
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基于形状特征点最大互信息的医学图像配准 总被引:24,自引:3,他引:24
定义了基于形状特征点的互信息计算公式,提出区域增长结合动态聚类算法的形状特征点提取方法,在使形状特征点互信息最大化完成医学图像配准的过程中,引入人机交互,缩短了优化过程,避免了局部极值。提出的配准策略具备临床实用性,尤其适于缺少灰度信息的医学图像配准。 相似文献