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非刚性医学图像准算法研究和实现

作　者: 孙佶
导　师: 张振川
学　校: 东北大学
专　业: 计算机技术
关键词: 医学图像 配准 非刚性 互信息
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


医学图像融合是当代信息科学、计算机技术与医学影像科学相交叉的一个研究领域,它是医学图像处理学科的一个前沿性的研究热点。图像融合技术包括以下几方面主要内容：图像预处理、创建融合图像和对融合图像进行质量评价。图像预处理包括图像去噪、图像加强以及图像配准几个步骤,其中图像配准是预处理中最为关键的一步,直接关系到融合图像的质量。在医学图像配准领域,基于刚性配准的方法现阶段相对已经比较成熟,但人体组织器官是非刚性,许多情况下就不能以刚性假定为前提进行相关图像处理。由于医学图像中很多形变的性质是非刚性、非线性的,为了处理临床中的图像,需要使用非刚性的配准方法,故多模医学图像的非刚性配准问题就成为当今图像领域一个研究热点和难点。本文主要研究多模医学图像非刚性配准及其相关算法和实现。针对传统均值金字塔搜索算法存在起始点不定,搜索范围缺乏约束的问题。利用改进的LOG算子提取边缘图像,并建立边缘金字塔图像集。基于改进的边缘配准算法构建快速图像匹配算法,首先对低分辨率的边缘图像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法显著提高匹配效率,比传统的边缘配准算法节约大约30%的时间。本论文首先简述了医学图像配准的背景、研究内容及应用领域、发展现状等；接着综述图像配准技术,包括预处理、配准分类、配准优化算法等技术以及图像配准的基本思路和方法；然后基于小波分解的金字塔配准算法,提出一套完整图像配准的方案。在这里特征提取采用边缘检测的小波分解,归一化互信息空间变换法以及改进的边缘配准方法；最后分析了互信息空间变换算法所涉及的最大互信息算法,以及标记点的选取等并最终实现基于Windows系统在Visual C++ 6.0下开发的医学图像配准软件。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-10
第1章 绪论  10-16
  1.1 课题的研究背景  10-12
  1.2 发展现状  12-14
  1.3 论文组织及工作  14-16
第2章 医学图像配准技术综述  16-36
  2.1 医学图像配准概念  16-18
  2.2 医学图像预处理技术  18-22
    2.2.1 图像增强技术  18-19
    2.2.2 图像点处理技术  19
    2.2.3 图像坐标变换技术  19-20
    2.2.4 图像重采样技术  20-22
  2.3 医学图像配准技术  22-27
    2.3.1 基于灰度的图像配准  22-24
    2.3.2 基于特征的图像配准  24-27
  2.4 互信息的计算  27-29
  2.5 小波变换  29-31
    2.5.1 小波变换的概念  29-30
    2.5.2 小波分解与重构  30-31
    2.5.3 小波变换的框图  31
  2.6 图像配准评价标准  31-34
    2.6.1 主观评价  31
    2.6.2 客观评价  31-33
    2.6.3 课题中评价指标的选取  33-34
  2.7 本章小结  34-36
第3章 非刚性医学图像配准算法研究  36-42
  3.1 小波分解的金字塔配准算法提出  36
  3.2 医学图像配准方案  36-41
    3.2.1 小波分解边缘检测  37-39
    3.2.2 图像金字塔构建  39-40
    3.2.3 归一化互信息空间变换  40-41
  3.3 本章算法优点  41
    3.3.1 小波分解与图像金字塔优点  41
    3.3.2 本算法优点  41
  3.4 本章小结  41-42
第4章 改进的互信息算法研究与实验分析  42-56
  4.1 互信息算法综述  42-44
  4.2 薄板样条函数插值法  44-46
    4.2.1 径向基函数变换  44
    4.2.2 基函数  44-45
    4.2.3 薄板样条函数及其特性  45-46
  4.3 使用分层互信息自动选取标记点  46-52
    4.3.1 粗层图像配准  48
    4.3.2 标记点的选取  48-49
    4.3.3 基于互信息的薄板样条函数插值法  49-52
  4.4 实验结果与分析  52-54
  4.5 本章小结  54-56
第5章 医学图像处理系统设计与实现  56-64
  5.1 引言  56
  5.2 系统功能以及处理模块设计  56-63
    5.2.1 图像增强模块  57-58
    5.2.2 几何变换模块  58-59
    5.2.3 特征提取的算法模块  59-61
    5.2.4 基于边缘金字塔的图像配准模块  61-63
  5.3 本章小结  63-64
第6章 总结与展望  64-66
参考文献  66-70
致谢  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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