A MNCIE method for registration of ultrasound images

Ultrasound imaging is an importantimaging modal-ity, which can be applied in procedures such as surgi-cal planning, image-guided surgery and other applica-tions that are used for both diagnosis and therapy[1].Conventional 2D ultrasound imaging is performe…     

全局约束下超声图像微器械轮廓提取方法

为实现超声设备与手术机器人系统的配准,提出一种全局约束下的参数活动轮廓(Snake)分割算法,该算法能以高精度分割超声图像中的手术器械轮廓.将已知的手术器械轮廓信息作为先验知识,以归一化傅里叶描述子的形式表述,并利用该描述子定义泛能量,用来约束分割过程,达到最优解.求解过程中,通过计算泛能量相对于各变量的雅可比矩阵,可以获得能量最小化时的偏微分方程,差分离散化后可以获得其欧拉形式的迭代方程,通过数值方法获得分割轮廓.实验结果表明,使用基于已知轮廓的先验Snake方法对超声图像中的手术器械进行分割,能以较高精度提取超声图像中的微器械轮廓,轮廓形状与实际器械形状更加相似.先验Snake法能对曲线进行全局约束,避免了传统Snake分割方法中容易陷入局部极值的缺陷,具有较大的应用前景.     

基于算术调和均值距离测度的弹性图像配准

针对图像配准中的特征提取问题,提出了一种基于自动选取标记点的弹性图像配准方法。首先,提出了新的相似性测度,算术-调和均值距离测度AHM,图像通过最大化AHM全局配准,然后将图像划分成均匀子块,采用AHM测度刚性配准各对应子块,选取对应子块的中心作为标记点对,最后,用三次均匀B样条实现图像的弹性配准。实验结果表明,AHM是有效的,其配准速度是互信息的2倍。     

大视场视频全景图生成研究

针对采用传统方法生成的视频全景图存在拼接裂缝和“鬼影”现象的问题，提出了一种新的大视场视频全景图生成算法．该算法基于快速傅立叶变换的图像配准算法，求取两相邻视频帧之间的配准系数，采用改进的线性系统法对配准系数进行全局优化．对存在运动物体的视频图像，采用启发式最优路径搜索算法寻找到图像间拼接的最佳缝合线，并使用多分辨率原理进行图像拼接后的平滑处理.实验结果表明，该算法优化了图像间的配准系数，平滑处理了拼接后的图像，减少了人工性缺陷，提高了视频全景图的真实感.     

基于互信息的功能磁共振图像配准

互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。     

基于边缘特征的虚实图像精确配准

3D模型的虚拟图像与可见光图像（实图）的配准可以增强信息的互补性,在通过INS装置粗配准后,其配准问题变成了经典的多模态图像精确配准问题。本文提出了一种基于边缘信息全局最优匹配的3D模型图像与可见光图像精确配准算法。该算法首先基于相位一致性模型提取3D模型图像与可见光图像视觉相似的边缘结构;再采用模拟退火算法搜索求解在边缘配准度最大对应的空间变换模型的最优参数值。4组实验结果表明,本文算法能够充分利用图像间的相近似的边缘结构和模拟退火算法得到配准变换参数,有效地实现多模态图像（不同光照及对比图像对,不同传感器的航拍图片对,虚拟3维视图与可见光图像）的精确配准。     

一种稳健的非刚性医学影像配准方法

提出了一种基于局部线性嵌入(LLE)和改进的L-BFGS优化算法的非刚性配准新方法．该方法首先计算影像不同方向上的定序特征,用于补充传统互信息测度中缺失的空间结构信息;然后,运用LLE方法及其逆映射对高维定序特征进行降维和融合;进而结合影像灰度信息构造了一种基于混合熵的配准测度,有效保证了配准测度函数的光滑性和收敛性;最后,采用改进的L-BFGS优化方法搜索最优配准参数．多组仿真数据的测试结果表明,在噪声情况下,所提方法具有精度高、鲁棒性强的特点,优于现有几种方法．     

一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法

提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度,并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法。传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性,忽略或不当引入图像空间特征信息,配准容易陷入局部极值,从而出现误配。将灰度与梯度特征有效融合,即梯度加权到灰度互信息中,同时考虑了2幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息,提高了多模图像配准的精度与稳定性。通过对遥感图像的拟配准与MR-PET医学图像的实际配准,证明了该方法效果良好,算法稳定,配准的准确率和参数精度都得到明显的提高。     

基于膜计算的多模态图像配准算法研究

图像配准是图像融合的前提,具有重要的研究价值。传统的基于智能进化的优化算法在进行图像配准时,存在配准精度低,收敛速度慢的问题。利用膜计算的并行协同进化特性,提出一种在膜计算框架下的多模态图像配准算法,即GA-MCIR算法。设计一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中1个对象表示1组浮动图像变换参数,每个基本膜采用遗传算法进化对象获得最优变换参数,并将最优对象转运到上层膜中,同时所有基本膜之间随机进行最优对象转运操作。通过以上2种转运操作,上层膜保留本膜中本次进化的全局最优对象,并将其转运到各子膜中,参与各子膜的进化。最终,整个P系统的最优变换参数保留在表层膜中。将CT脑部图像和可见光与红外光图像等多模态图像进行配准实验,其结果表明,所提算法相比于基于GA和PSO的图像配准算法具有更高的配准精度、更好的全局收敛性。       

利用光线投射法虚拟X光线图片进行基于灰度的2D/3D配准算法研究

2D/3D图像配准是一种图像信息融合技术,解决了医学图像领域不同维度的图像存在信息缺失的问题,在临床诊疗和手术导航中都有广泛的应用.所采用的配准方法是基于图像灰度的配准,通过以光线跟踪算法(Ray Casting)为基础的数字影像重建技术对CT体数据进行操作,从而生成虚拟X光线图像,使其与待配准的X光线图像进行比较,进行相似性测度的计算,通过优化算法使测度值达到最小.实验结果表明,本算法精度较高,而且当改变曝光强度,添加噪声等条件下,仍能保证很好的精度.     

非线性扩散图像配准

针对非刚性图像配准方法中对形变域使用全局一致正则化方法的缺点,提出了一种基于非线性扩散的非刚性图像配准方法。运用变分原理推导了该方法的数学模型,并将图像局部信息嵌入到该模型中,非线性扩散系数根据图像特征自适应调整,使得形变域的不同区域得到了不同程度的平滑。为提高配准速度,采用加性算子分裂法求解偏微分方程。采用合成图像与MRI图像进行了实验,结果表明:与全局一致正则化方法相比,自适应扩散配准算法获得了更符合物理实际的形变,保持了形变域的局部细节,具有更好的配准精度。     

对数极坐标下的互功率谱配准方法

针对对数极坐标下的互功率谱配准方法有时无法检测两幅图像的平移、旋转和尺度关系问题,提出了一种截断对数轴系数低数值段的频域相关配准方法．推导了典型光滑信号的频域相位谱公式,得出互功率谱方法无法检测光滑下降信号以及部分伪光滑下降信号平移关系的结论．图像幅值谱在对数极坐标下一般沿对数轴呈现伪光滑下降信号,通过截断对数轴系数低数值段,有效地抑制了这种信号．     

一种基于LTS-HD测度的低信噪比图像鲁棒配准方法

针对图像传感器的固有噪声严重影响现有图像配准算法精度和可靠性的现状．提出了一种对低信噪比图像的鲁棒配准方法．通过采用区域多向灰度差阈值抑制的特征点提取技术和基于LTS-HD（Least Trimmed Square Hausdorff Distance）测度的特征点集匹配方法来获取待配准图像间的仿射变换参数以实现配准．对噪声干扰和场景变换具有良好的适应性     

基于仿射变换的双波段红外图像配准算法研究

图像配准是图像融合技术中的首要环节,只有经过配准的图像才能够进行融合。虽然双波段红外探测器探测的是同一场景,但是由于光学系统的构造产生了两幅图像,而两幅图像之间却存在了几何位置上的差异,所以在本文中提出一种配准方法。通过点检测方法获取图像的特征点,然后再选取其中两组较为明显的特征点组,再根据仿射变换关系式,确定其中的模型参数,并且对图像进行配准。     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法. 这种算法是在计算原始图像互信息之后， 引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准. 与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符合图像的特点. 实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐，易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性.     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

一种利用互信息的多核并行医学图像配准算法

分析了利用互信息作为相似性测度进行医学图像配准的算法,给出了具体计算流程.针对其中互信息计算量大、耗时长的缺点,提出了一种运行于单机多核平台的快速并行配准算法.利用OpenMP（open multi-processing）构建了一个图像匹配的多核并行计算平台,并对配准程序中的互信息计算进行并行处理,最后完成配准.通过对图像匹配算法效率进行的评估实验,验证了多核并行计算技术能够提高医学图像配准的运行效率.结果表明,该方法既保证了配准精度,又能够较好解决配准速度慢的问题.     

基于小波分析的热红外图像自动配准方法

研究一种快速、准确、抗噪、有效的热红外图像自动配准方法 .首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点 ,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿 ,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计和自动配准 .对热红外图像自动配准的仿真表明本文提出的方法可以快速、自动、比较准确地得到图像之间的配准参数 ,且对噪声具有一定的适应能力     

基于SIFT-ACO的图像拼接算法

针对具有一定旋转角度的多幅图像拼接问题,提出了一种基于SIFT-ACO的图像拼接算法。对拼接图像进行预处理后,用SIFT算法提取图像特征,将经典的生物智能优化算法ACO加入到图像配准中,对图像特征点进行配准,最后将多幅图像融合,得到一幅宽视角、无缝、高精度的图像。对多组不同角度拍摄的图像进行拼接试验。试验结果表明：在不影响整体视觉效果的前提下,该算法能有效地提高图像拼接精度。