子宫肌瘤MRI影像非刚性配准研究

高强度聚焦超声(High-Intensity Focused Ultrasound,HIFU)治疗和磁共振技术结合(MRI-guided HIFU,MRgHIFU)采用MRI进行目标定位、治疗规划和能量沉积的闭环控制以保障热消融不伤及周围组织,其中图像配准是校正定位误差,实施精确治疗的重要环节。针对三维非刚性配准方法,在子宫肌瘤的治疗计划修正和跟踪方面的应用进行研究。针对前后两个不同时段采集的子宫肌瘤MR影像,分别进行基于自由形变模型(Free-From Deformation,FFD)算法和Demons算法的非刚性配准对比。实验结果表明,该基于FFD的非刚性配准算法,对于形变较小的子宫肌瘤真实数据能够取得较为合适的配准效果,重叠区域的互相关系数(CC)从配准前的0.59提高到配准后的0.74。     

基于Demon算法的乳房核磁共振图像配准

为了提高乳房动态核磁共振成像中不同时间点序列图像的配准速度,提出了将快速的Demon非刚性配准算法与图像强度校正相结合的乳房图像配准模型。Demon算法本身基于图像强度变化计算变形参数,因此不适于强度动态增强的图像配准。首先根据乳房组织的信号增强模型应用多项式理论校正待配准图像的强度,再应用Demon算法进行几何变形配准。实验表明该算法在精度上远优于直接使用Demon算法,在与自由形变配准算法具有几乎相同配准精度的前提下,明显提高了配准速度。     

基于互信息的颅脑MR影像序列的三维配准

医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信息测度,并将一种新的正交优化技术应用于颅脑MR影像序列的三维配准,旨在缩短处理时间。将该方法与使用传统优化算法的配准方法作了比较,实验结果表明,提出的方法能够显著提高配准速度,且不降低配准精度。     

基于粗配准和互信息的脑部MR图像配准算法

现有的医学图像配准算法一般都存在需要人工介入、配准时间过长等问题.为了寻找快速、精确、鲁棒性强的自动配准算法,在采用主轴矩方法进行脑部MR(核磁共振)图像的初始配准的基础上,提出局部搜索算法对图像求得更精确的配准.实验表明,该方法的配准精度和现有的Powell算法都可以达到亚像素级,但局部搜索方法和Powell算法相比较,平均配准时间大大缩短;即便和采用了主轴矩粗配准的Powell算法相比较,配准效率也提高了一倍左右.主轴矩粗配准算法提高了配准效率,局部搜索算法则保证了配准的精度.     

一种小波混合优化算法用于脑MR图像配准

优化算法是脑磁共振(MR)图像配准方法中的重要组成部分。针对目前已有的优化算法,提出了采用小波混合优化算法应用于脑MR图像配准。该优化算法采用小波分解技术实现脑MR图像的高低分辨率分解,在低分辨率图像上采用PSO(粒子群算法)进行优化获得初步配准参数,然后再采用Powell算法进一步精细优化,获得最终配准参数。实验比较结果表明,该优化算法相对于目前一些主流优化算法来说,具有较低的时间代价,较高的优化精度,以及较好的优化稳定性。     

基于相对几何不变性的点云粗配准算法研究

针对目前点云在大数据量下的自动配准算法计算效率低下,粗配准初值匹配稳定性差,参数难以设置等问题,提出一种基于匹配对间相对几何不变性特点的快速粗配准算法。通过点云邻域特征值筛选一定量的关键点,利用快速点特征直方图（fast point feature histogram,FPFH）描述子初步获取最邻近匹配对;通过点云特征的对称候选寻点策略及两组正确匹配对在源点云与目标点云对应边的2-范数比例不变的特性获取精确的匹配对;利用奇异值分解算法（singular value decomposition,SVD）求解配准目标函数。实验表明,算法策略合理可靠,参数设置相对简易,具有显著的效率及稳定性优势,能够为后续精配准提供稳定精确的初始参数。     

基于分层区域的自适应图像配准算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法提取的特征点不纯、易受噪声等因素干扰的问题，提出在SIFT算法提取特征点之前对图像进行预处理，排除部分外界干扰。针对SIFT算法中128维的高维度特征描述符导致匹配速度降低，提出一种基于分层区域的方法降低描述符维度，缩短算法运行时间。针对SIFT算法匹配过程中选取固定阈值不具有广泛适用性的问题，提出一种自适应阈值的方法，解决设置固定阈值不能适用所有图像的问题，提高匹配准确率。实验结果证明，改进的算法能提高匹配准确率和匹配效率，增强算法的鲁棒性和可靠性，并且适用性广泛。     

基于FFT平移与相关分析的多尺度星载SAR自动配准

SAR图像配准是SAR图像应用,尤其是时间序列SAR图像应用的重要处理步骤之一。为实现重复星载SAR图像的快速、自动配准,通过将小波多尺度变换与快速傅立叶频谱变换相结合,实现了对星载SAR图像间初始偏移的快速估计,并在此基础上利用基于窗口的相关分析,实现了SAR图像的精确配准。选用星载ALOS-PALSAR和Radarsat-2影像作为试验数据,对提出的方法进行了实验分析。实验结果表明:该方法在无需任何先验知识的情况下,可以全自动完成重复轨道星载SAR数据的快速配准,且精度满足SAR干涉处理等时间序列SAR应用处理的需求,具有较强的鲁棒性。     

多视频序列间的配准

(2009-以色列) 技术简介: 目前图像到图像的配准已经得到很好的研究和广泛的应用.然而,所有的图像配准的方法都有两个内在的缺陷:(1)图像到图像的配准受限于要配准的图像各自包含的信息,这里的信息指的是帧内图像在空间上变化,用以描述场景的视觉表现;(2)当图像是一个动态的场景中一系列静态图像时,仅当两幅图像是同时拍摄时,二者之间的配准才可行.然而,摄像机几乎不可能以如此高的时序精度完成同步.     

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.     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

邻域加窗的非局部均值CT成像去噪方法

为了进一步提高CT图像的质量以利于工业CT图像后处理,对CT成像过程中高斯噪声的去除方法进行了研究。针对NLM算法的不足,提出了一种基于邻域加窗的非局部均值CT成像去噪方法。主要是对CT投影图像数据采用非局部均值技术中相似性计算不准确的问题进行改进,在计算相似性权值时加上高斯窗函数。与其他去噪方法进行对比实验。实验结果表明：采用了邻域加窗非局部均值去噪方法,比其他的去噪方法效果更好。基本满足在CT成像去噪的同时更好地保留工件的细节信息的要求。     

基于NCC的存在旋转的图像匹配方法

图像匹配在导航制导、医学等领域具有十分重要的意义。由于实时图和参考图拍摄的时间不一样,容易存在旋转等现象,给图像的匹配带来很大难度。传统的归一化互相关(NCC)匹配算法是一种简单有效的匹配算法,但不适合存在旋转这种情况。在NCC匹配方法的基础上,利用参考图的多个角度的旋转达到匹配的目的,从而找出准确的匹配位置,并利用所得控制点和坐标转换模型找出参考图与实时图之间的相对位置关系,包括旋转角度与相对位移。仿真实验表明:此方法可较好地解决存在旋转的图像匹配问题。     

基于自适应切空间的MRI图像配准

微分同胚是一种光滑可逆的变换,在MRI图像配准中可以保证图像形变后的拓扑结构保持不变,同时避免出现不合理的物理现象。为了在空间变换中获得更合理的同胚映射,高维空间中数据的非线性结构被考虑,基于流形学习方法提出一种自适应切空间的MRI图像配准算法。首先,把MRI数据构造成对称正定（SPD）的协方差矩阵,然后形成李群;接着,利用样本点邻域的局部切空间来表示李群的几何结构的非线性;接下来,在流形上用自适应邻域选择的方法形成的线性子空间去逼近局部切空间,提高切空间的局部线性化程度,从而最大限度地保留流形的局部非线性结构,得到最优的同胚映射。仿真数据和临床数据的实验结果显示,与传统的非参数微分同胚配准算法相比,该算法在高维稠密形变场上获得更高的拓扑保持度,最终提高图像配准精度。     

基于Contourlet的图像PCA去噪方法

提出了一种通过主分量分析(PCA)对Contourlet域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法。Contourlet变换是一种结合多分辨率分析和方向性滤波的小波变换,它除了具有一般小波变换的多尺度、时频局域性外,还具有多方向性、各向异性等特征。因此,Contourlet能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示。目前使用的小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差估计的基础上,而在Contourlet变换系数中,通过建立数学模型对噪声方差进行精确的估计是很困难的。算法无需对噪声方差进行估计,更具有实用价值。实验结果显示,与小波软、硬阈值去噪算法和基于小波的图像PCA去噪方法比较,该算法不仅提高了图像的信噪比,而且图像视觉效果也明显改善。     

张量场理论在图像去噪中的应用研究

利用张量场能体现图像各个局部的朝向信息的特点,提出利用张量场局部朝向信息控制滤波器对图像进行去噪处理的方法。以达到最大限度地保持图像中原有的边缘、线条等机构信息的目的。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时很好地保持了图像中的细节特征,去噪后的图像在峰值信噪比和主观视觉效果上都有显著提高。     

一种阈值改进的邻域小波系数法图像去噪

图像去噪是图像处理领域的一个经典话题,也是一个难点问题。基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法比经典的VisuShrink法去噪效果要好,但是NeighShrink法在所有的分解层使用次优的通用阈值,致使去噪效果不甚理想。在分析小波系数变化规律的基础上,针对NeighShrink法的不足,提出了一种阈值改进的新方法,该方法具有较好的阈值自适应性。实验表明,该方法正确有效,去噪后的视觉效果得到改善,在客观指标PSNR和MSE上均优于NeighShrink法和经典的VisuShrink法。     

一种基于非下采样剪切波变换的医学图像配准方法

针对经典弹性配准方法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足的问题进行了研究,提出一种基于非下采样剪切波变换（NSSTR）的医学图像配准方法。利用剪切波能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,先用该算法对医学图像作非下采样剪切波变换,得到各尺度、方向子带的剪切系数,然后对高频、低频的变换图像分别使用不同的配准方法,最后统一到变化网格上得到最终配准图像。实验结果表明,本方法与传统方法相比,不仅具有配准精度高、鲁棒性好的特点,而且计算效率更高。     

基于图像配准的零件轮廓修正方法

针对智能机床视觉系统提取待加工零件边缘轮廓时易受到背景干扰,导致其提取出的零件轮廓中包含异常区域的问题,提出一种基于图像配准的高精度零件轮廓修正方法。首先,从零件工程图与真实图像当中提取出零件模板特征点集与待匹配特征点集;其次,对仿射变换模型中的参数进行分解分析,并利用两图特征点集中的面积特征与边缘结构特征构建准则函数;然后,使用改进的遗传算法搜索两图像全局最高相似度所对应的仿射变换参数,在图像配准之后,再通过计算最优迁移后的模板轮廓点集与待匹配轮廓点集的分段Hausdorff距离来检测并替换待匹配轮廓中的异常轮廓段。实验结果表明,该方法能精确、稳定地检测出待匹配轮廓点集中的异常轮廓段,配准精度比联合特征均方和（SSJF）方法高出50%,修正后轮廓交接点处的距离不超过3像素值。