基于小波变换和混合遗传算法的医学图像配准

为了解决灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题,使参数随图像的NMI计算和多分辨率级数进行自适应调整,采用基于小波变换多分辨率策略,形成多尺度匹配模型,并将粒子群算法(PSO)作为添加算子,提出了以图像归一化互信息(NMI)作为相似性测度的混合遗传算法,对CT与MRI图像进行了配准。实验结果表明,该方法能够解决遗传算法早熟收敛问题,有效地克服信息函数的局部极值,实现图像的自动配准,具有匹配精确、鲁棒性好及效率高等优点。     

基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法

由于红外图像与可见光图像对比度不同,常用基于梯度幅值的特征匹配方法难以正确配准。在分析红外图像与可见光图像成像机制的基础上,提出了一种结合相位一致性边缘检测与Hough变换的多源图像配准新方法。该算法首先采用高通滤波和平台直方图均衡方法对红外图像进行预处理以提高红外图像的对比度,再利用具有图像对比度不变性的相位一致性边缘检测法提取两幅图像的边缘,结合Hough变换选取图像空间中最长的线作为特征,采用改进相位相关法作为相似性度量,在对数极坐标域下计算出两幅图像的几何变形参数。仿真实验结果表明,该方法能够以较高查准率实现红外与可见光图像自动配准,并具有较强的鲁棒性。     

利用统计特性进行医学图像配准效果定量评价

研究图像配准算法的客观效果评价。提出利用图像的统计特性,即均方根误差和交叉熵作为医学图像配准效果的定量评价指标,并以基于轮廓提取的图像配准算法和基于最大互信息的图像配准算法为例,就同一目标的两幅不同图像进行配准融合,对某一算法的配准效果、两种算法间的配准效果比较进行了初步的分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性法是一种客观和实用的对图像配准效果进行分析及评价的方法。     

基于小波变换的脑部医学Demons图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要研究方向。针对Demons衍生出的一系列经典的配准算法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足问题进行了研究。基于光流场模型的Demons算法依赖图像灰度梯度是图像发生变形,当缺乏梯度信息时,力不能确定,因而容易造成误差,并且该算法仅适合于单模态图像配准。为此本文提出了一种基于小波变换理论的频域Demons配准处理方法(B-Demons)。该方法利用小波变换能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,通过高频、低频的图像变换反映出图像的特征信息。实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性。     

基于图像集拓扑中心的群体配准方法

传统的图像配准通常指定一幅参考图像在配准过程中保持不变,将另一幅图像变换到参考图像空间,使得两幅图像在空间上互相匹配,从而可以精确比较两者之间的差异.针对多幅个体差异较大的图像配准问题,如果指定一幅作为参考,将其他图像配准到参考图像空间,则会引入该幅参考图像的个体形状偏差,从而影响最终的对比结果.为此,本文首先介绍了目前针对该问题的主要解决方法,然后提出了基于图像集拓扑中心的群体配准方法——TopologyCenter.为验证所提出的群体配准方法的性能,通过使用国外公开的数据集,详细比较了本文提出的方法与当前两种主要方法的群体配准结果的差异.实验结果表明,本文提出的方法具有更小的群体配准偏差,群体配准结果更好;同时,在对实验结果的评价中,本文还提出了一种简捷的群体偏差度量指标.     

基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准

提出了一种结合全局配准和局部配准技术的眼底图像二级配准算法,该算法采用4个相连的分叉点组成的局部血管结构来代替单独的分叉点作为配准特征,通过减少配对点集,提高了配准效率.同时针对非线性形变造成的局部配准偏移较大的问题,在全局配准基础上进一步采用局部配准技术,提升了配准的准确度.实验结果表明,该算法以很高的配准效率和准确度有效实现了眼底图像的配准.     

基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准

提出了一种结合全局配准和局部配准技术的眼底图像二级配准算法,该算法采用4个相连的分叉点组成的局部血管结构来代替单独的分叉点作为配准特征,通过减少配对点集,提高了配准效率.同时针对非线性形变造成的局部配准偏移较大的问题,在全局配准基础上进一步采用局部配准技术,提升了配准的准确度.实验结果表明,该算法以很高的配准效率和准确度有效实现了眼底图像的配准.     

一种改进的遗传算法与最大互信息图像配准方法

针对最大互信息图像配准的不足,将遗传算法和最大互信息相结合提出了一种改进的PV插值方法,用二阶B样条函数取代传统PV插值法的核函数,将某点对联合直方图的影响从4个邻域点扩展到9个。在优化互信息函数的时候采用了改进的遗传算法,自适应的调整进化过程中的交叉概率和变异概率,并采用精英选择策略有效保留适应度高的个体。实验结果表明,改进方法配准的最大互信息值为1.1005,高于改进前的标准方法,改进方法的配准后拼接的图像不存在重影,而且重叠部分的图像细节比改进前的标准方法清晰。改进的PV插值方法有效抑制了函数曲线中的局部极值现象,配准结果具有很高的精确性。此外,用实数进行编码提高了配准速度。     

同步辐射双能CT图像的高精度配准研究

对双能计算机断层扫描(CT)图像进行三维图像配准是准确获取样品内部元素分布信息的前提。针对同步辐射双能CT成像存在的图像空间失准问题,提出了一种以互信息作为衡量双能CT图像相似度的图像配准方法。采用部分体积(PV)插值算法计算互信息,采用遗传算法进行较优参数的搜索,并以该参数作为Powell算法搜索的起始点,结合基于Hanning窗的部分体积插值(HPV)算法搜索得到最佳配准参数。数值模拟验证了HPV算法的优越性,同时配准精度达到亚像素级。实验结果表明,该方法能够有效配准双能CT图像并获得三维元素分布信息。