梯度与曲率变形力相结合的图像配准方法

针对Demons算法将形变配准视作扩散问题,仅靠梯度信息确定浮动图像的位移,在梯度非常小时图像形变方向不能确定,会导致错误的配准变换这一弊病,将等照度线曲率作为一个控制形变的驱动力因素引入Demons扩散方程,建立了一个具有梯度与曲率双重驱动力的非线性扩散模型,将其应用于图像配准。实验结果表明,这一模型较经典Demons算法具有更好的配准性能。     

梯度与曲率变形力相结合的图像配准方法——大形变非刚性图像配准

Active Demons算法是Demons算法的改进形式,其将形变配准视作扩散问题,利用牛顿作用力与反作用力思想,仅依靠梯度信息确定浮动图像的位移,在处理大形变配准问题时存在配准精度不高的弊病。将等照度线曲率作为一个控制形变的驱动力因素引入Active Demons扩散方程,建立了一个具有梯度与曲率双重驱动力相结合的非线性扩散模型（Active G&C model）,并在Active G&C模型应用于大形变图像配准的算法实现过程中加入多分辨率策略,以提高大形变图像的配准精度。实验结果表明,这一模型较经典的Active Demons算法具有更好的配准性能。