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基于改进光流场模型的医学图像非刚性配准算法研究及实现

作　者: 薛嗣麟
导　师: 王安娜
学　校: 东北大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 医学图像配准 光流场模型 非刚性配准 ITK VTK OpenCV
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


随着人们在数字图像处理方向的不断研究,医学影像技术被广泛地应用在临床工作中。图像配准是图像处理中的一项重要技术,越来越多的临床实践表明,现代医学应用对图像配准技术要求越来越高。本文对非刚性图像配准进行了较为深入的研究,提出了一种基于改进光流场模型的非刚性图像配准新算法。论文论述了医学图像配准技术的发展历史和现状,介绍了国内外专家和学者研究的最新进展及其技术缺陷,系统研究了非刚性医学图像配准技术。讨论了医学数字成像与通信标准,该标准也是在实际生产生活中广泛应用的医学成像设备标准之一重点研究了光流场模型的计算方法,比较了光流场与运动场的区别和联系,在深入分析了原始光流场模型造成配准图像失真原因的基础上,提出了改进的光流场模型配准方法。改进了光流场原有模型中的正则项,同时引入了运动图像模糊复原算法,较好地解决了原有光流场模型中存在的配准过程中的图像模糊问题。在对国内外现有图像处理软件进行了深入研究的基础上,使用统一的编程风格和开放式源码,开发了基于ITK和VTK的图像处理软件平台,实现了ITK和VTK在VC++平台上的联合使用,为今后利用这一平台进行图像配准、分割以及三维重建提供了实验基础。开发了基于开放源码视觉类库(Open Source Computer Vision Library, OpenCV)软件开发包(Software Development Kit,SDK)的非刚性配准软件平台,实现了本文基于改进光流场的非刚性医学图像配准方法、基于最大互信息的配准方法和基于Hausdorff测度的医学图像配准方法。进行了大量的图像配准实验,将本文提出的改进算法同基于最大互信息的配准方法、基于Hausdorff测度的配准算法进行了比较,实验结果显示了本文算法的优越性。将多种算法集成到了同一OpenCV平台下,为今后配准软件平台的开发提供了基础。

全文目录


中文摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章 绪论  11-19
  1.1 课题研究背景及意义  11-12
  1.2 医学图像配准技术的发展及研究现状  12-13
    1.2.1 医学图像配准技术的发展  12
    1.2.2 医学图像配准技术的研究现状  12-13
  1.3 医学图像配准过程及分类方法  13-15
    1.3.1 医学图像配准过程  13-14
    1.3.2 医学图像配准的分类方法  14-15
  1.4 本文主要研究工作  15-19
第2章 医学图像配准的理论基础  19-35
  2.1 医学影像简介  19-22
    2.1.1 医学影像的发展历史及趋势  19-20
    2.1.2 多模态医学图像成像原理  20-22
  2.2 医学图像格式  22-25
    2.2.1 DICOM标准  22-23
    2.2.2 DICOM文件结构  23-25
  2.3 医学图像配准技术  25-34
    2.3.1 图像配准的几何变换  25-28
    2.3.2 图像插值技术  28-32
    2.3.3 多参数优化搜索方法  32-34
  2.4 本章小结  34-35
第3章 光流场的计算方法  35-45
  3.1 光流场算法的基本原理  35-39
    3.1.1 光流场与运动场  35-36
    3.1.2 光流约束方程  36-37
    3.1.3 光流计算的局限性  37-39
  3.2 光流计算技术  39-44
    3.2.1 基于梯度的方法  40-41
    3.2.2 基于匹配的方法  41-42
    3.2.3 基于能量的方法  42-43
    3.2.4 基于相位的方法  43
    3.2.5 神经动力学方法  43-44
  3.3 本章小结  44-45
第4章 光流场模型的改进算法  45-55
  4.1 算法改进的思想  45-46
  4.2 改进的Horn光流场模型  46-50
    4.2.1 原始的Horn梯度光流场模型  46-47
    4.2.2 正则项的改进  47-48
    4.2.3 引入运动图像模糊复原算法  48-50
  4.3 改进算法的实现  50-54
  4.4 本章小结  54-55
第5章 实验及结果分析  55-67
  5.1 配准结果评价指标  55-57
    5.1.1 主观评价指标  55-56
    5.1.2 客观评价指标  56-57
  5.2 配准实验结果及分析  57-65
    5.2.1 MRI和MRI图像的配准结果  57-58
    5.2.2 PET和PET像的配准结果  58-60
    5.2.3 CT和CT图像的配准结果  60-61
    5.2.4 MRI和PET图像的配准结果  61-62
    5.2.5 CT和PET图像的配准结果  62-63
    5.2.6 MRI和CT图像的配准结果  63-65
  5.3 本章小结  65-67
第6章 多模医学图像配准系统设计与实现  67-87
  6.1 几种常用的SDK简介  67-70
    6.1.1 可视化开发包VTK  67-68
    6.1.2 分割与配准开发包ITK  68
    6.1.3 医学影像处理与分析开发包MITK  68-69
    6.1.4 开放源代码的计算机视觉类库OpenCV  69
    6.1.5 SDK选择  69-70
  6.2 基于ITK和VTK联合的软件配准平台开发  70-76
    6.2.1 开发工具  70-72
    6.2.2 ITK与VTK开发图像处理软件平台的基本流程  72-76
    6.2.3 ITK与VTK的不足  76
  6.3 基于OpenCV的配准平台  76-84
    6.3.1 OpenCV函数简介  76-80
    6.3.2 OpenCV安装及配置  80-82
    6.3.3 配准程序的实现及运行  82-84
  6.4 本章小结  84-87
第7章 结论与展望  87-89
  7.1 结论  87-88
  7.2 展望  88-89
参考文献  89-93
致谢  93-95
攻读硕士期间参加的科研项目、发表的论文  95

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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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