基于特征與灰度的醫(yī)學圖像配準方法.pdf

1、醫(yī)學影像已成為現(xiàn)代醫(yī)學中的一個重要的組成部分。醫(yī)學影像的研究包括兩個獨立的部分：醫(yī)學成像系統(tǒng)及醫(yī)學圖像處理。前者強調對圖像形成的過程研究，后者主要對已經(jīng)獲得的圖像進行加工、處理，使圖像更加清晰；使某些特征量更突出，還可對多種類型的圖像進行融合。隨著醫(yī)學影像技術的快速發(fā)展，出現(xiàn)了多種模態(tài)的醫(yī)學影像。在臨床上，使用多種成像技術并適當?shù)貙⑵浼右匀诤?，可為臨床診斷和手術治療提供更加全面準確的信息。而圖像配準是融合技術中需要先期解決的問題，也是融

2、合的關鍵部分。配準的結果使兩幅圖像的對應特征點在空間上達到一致。 醫(yī)學圖像配準的方法大致可分為兩大類：基于特征的圖像配準方法和基于灰度的圖像配準方法。本文詳細論述了這兩種方法的特點并提出了改進算法。 基于特征的圖像配準方法將整個圖像進行的各種分析轉換為對圖像特征的分析，從而大大減少了圖像處理過程的運算量。而特征提取的準確程度和定位的精確程度將對整個配準過程產(chǎn)生很大的影響。本文通過對現(xiàn)有的特征提取方法進行分析，重點研究了基

3、于點特征的圖像配準方法。 基于灰度的配準方法直接利用全部可用的圖像灰度信息，因此能提高配準的精度和魯棒性。本文針對基于互信息配準方法的不足，對其進行改進，給出了一種改進的基于聯(lián)合直方圖散度的醫(yī)學圖像配準算法，該方法在分析兩幅圖像的聯(lián)合直方圖點集分布情況的基礎上定義了一種新的相似性測度。實驗表明改進算法具有更好的抗噪性能。 針對基于特征的圖像配準方法和基于灰度的圖像配準方法的不足，本文給出了一種特征與灰度相結合的醫(yī)學圖像配