基于改进FCM聚类医学图像配准

ICP和互信息广泛应用于医学图像配准,但存在以下问题：其计算量非常大,耗时长;受初始旋转和平移参数影响较大,图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值。该方法通过计算参考图像和浮动图像的质心,获得配准平移初始值;对医学图像坐标进行中心化处理,通过改进的FCM聚类方法把图像坐标聚成2类;把这2个聚类中心拟合成一条直线,可以算出该直线的斜率,得出其倾斜角,从而获得配准旋转初始值。实验结果表明,该方法既可用于单模态图像配准,也可以用于多模态配准。还具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点,并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题。     

计算机辅助外科手术空间配准技术的研究

医学图像和实际手术空间的配准问题是计算机辅助外科手术技术的一个重要的研究热点,它能够帮助医生选择最佳手术路径和减小手术损伤,实现手术的方便快捷和微创,提高手术成功率。主要研究了一种基于ICP算法的计算机辅助外科手术中空间配准技术,通过获取实验模型的空间坐标信息,进行点集配准,找到最优旋转矩阵和最优平移向量。并通过仿真实验给出了模拟的配准结果,仿真试验结果表明,ICP算法配准精度高,适用于计算机辅助外科手术。     

面向地图点集的多尺度层级ICP算法

地图点集具有点数多、结构复杂等特点,通常对其配准耗时严重,难以满足自主驾驶等情况下的实时性要求.利用多尺度层级化思想,提出一种多尺度层级ICP算法MSICP( Multi-scale Iterative Closest Points),提高了配准速度和精度.所提算法先对待配准图像点集进行稀疏化,随后将稀疏点集配准后的转换矩阵作为原稠密点集配准的转换矩阵初始值,最终实现对原始图像点集的ICP快速精确配准.实验结果表明,所提算法的配准速度及精度优于其他ICP算法,具有一定的实用价值.     

基于IPSO算法的医学图像配准

医学图像配准是医学图像分析诊断的基础,也是图像融合等图像处理需要先行解决的问题。首先用Canny算子提取图像的边缘,再用K-Means聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）算法来求解配准所需的空间变换参数。实验结果表明：改进PSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的。     

改进的粒子群算法多模态生物医学图像配准

多模态生物医学图像配准在医疗诊断、治疗方案的制定,以及身体机能的研究等方面起到越来越大的作用。如何将这些多模态信息融合在一起是目前研究的重点,目前,该融合主要基于图像强度信息的配准方法。该类方法通过最大化化图像间的相似度函数达到配准的目的,但配准过程中使用往往会出现参数变化非凸且不光滑的现象,因而,传统的局部最优方法通常不能得到较好的结果。粒子群算法是一种全局寻优算法,但传统的方法中受初始值的选取以及当前全局最优点的影响,易陷入局部最优。本文对其进行改进,使得即使在初始值离准确值较远时也能得到全局最优,并将该方法用于多模态医学图像配准中,得到了较好的结果。     

基于平移域估计的点云全局配准算法

针对迭代最近点(ICP)算法需要两幅点云具有良好的初始位置,否则易陷入局部最优的问题,提出了一种基于平移域估计的点云全局配准算法。首先分别计算数据点云和模型点云的去模糊主方向点云,利用两者平行于坐标轴的包围盒估计平移域范围;其次利用改进的全局ICP算法在估计出的平移域和[-π,π]³的旋转域中进行全局搜索配准。该算法可以根据待配准点云自适应地估计平移域的大小,进行全局自动配准,配准过程中不需要计算点云的特征信息,所需设置的参数少,对点云的初始位置没有要求。实验结果表明,所提算法能够获取全局优化的精确的配准结果,同时提高了全局配准的效率。     

一种基于MFRAT和ICP的掌纹主线提取和配准算法

为提高受旋转和平移影响的掌纹图像的识别精度,文中采用一种基于方向最近邻域(DNN)搜索的迭代最近点(ICP)图像配准算法,对掌纹主纹线特征图像进行配准,同时在掌纹主纹线特征图像配准过程中采用粗配准和精配准相融合的配准方式.实验结果表明,该方法具有较高的计算效率和较好的抗旋转平移能力.     

Clifford 代数几何不变量3D医学图像配准的方法

就3D医学图像配准数据量大、计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于Clifford代数几何不变量的配准方法,以实现人头颅部3D医学图像配准。提出配准所需的Clifford代数几何不变量及其Clifford代数方程算式,并构造适合于该几何参考轴旋转的Clifford几何旋转算子,利用所求的最大、最小值对应的Clifford几何不变量建立Clifford旋转算子,对浮动影像数据实现几何变换,以达到配准的结果。配准实验中对两个世界著名的3D医学数据集进行了测试,结果表明:该方法计算简单,几何意义直观,配准精度高,执行效率高,并且通过轴线变换不易陷入配准过程的局部极值点。     

四元数在计算机辅助手术空间配准中的研究

随着医学和计算机科学的迅速发展,计算机辅助外科手术技术已成为现代科学研究的热点.医学图像和实际空间的配准是一个重要的研究方向,它能够帮助医生选择最佳手术路径和减小手术损伤,实现手术的方便快捷和微创,提高手术成功率.主要研究了计算机辅助肝脏手术中最关键的技术一空间配准.通过获取实验模型的三维空间坐标和四元数信息,使用基于四元数矩阵的分解算法进行点集配准,找到最优旋转矩阵和最优平移向量.     

基于微观图像的图像拼接算法研究

针对传统图像拼接算法不适用于局部特征点多的微观图像实时拼接问题,结合Harris角点、SURF算法和K-Means算法提出了一种改进的算法。具体的算法流程如下：通过Harris角点提取微观图像中的特征点,并在形成SURF描述子后利用最近近邻算法对这些特征点进行粗配准。通过K-Means算法对初次配准的特征点进行聚类分簇获取聚类中心,并提取有效聚类区域的特征点。对有效的特征点进行精确配准,并校验配准后特征点的斜率一致性和距离一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果证明,该算法克服了特征点多造成图像拼接时间长和拼接误差大的问题,具有较强的鲁棒性和稳定性,可应用于微观图像实时拼接领域。