基于Canny算子結(jié)合小波變換和改進(jìn)Hausdorff距離的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)重要方面。它的主要目的是將不同時(shí)間、不同視場(chǎng)、不同成像模式的兩幅或多幅圖像進(jìn)行空間幾何變換，以使圖像的所有解剖點(diǎn)，或至少代表相同解剖結(jié)構(gòu)的像素或體素在空間位置上能夠匹配。
　　本文對(duì)現(xiàn)有的特征提取方法進(jìn)行了分析，重點(diǎn)研究了圖像邊緣特征的提取方法。針對(duì)Canny算子和小波變換算法在邊緣提取方面的不足，提出了一種新的提取圖像邊緣的方法，即Canny算子結(jié)合小波變換的邊緣提取算法。該算法先用C

2、anny算子和小波變換算法分別提取圖像的邊緣，然后用小波變換提取的邊緣約束Canny算子提取的邊緣，去除其中的噪聲點(diǎn)，最后進(jìn)一步處理，形成最終的邊緣圖像。
　　研究了Hausdorff距離算法。該算法計(jì)算簡(jiǎn)單，不需要特征點(diǎn)之間的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，作為相似性測(cè)度在圖像配準(zhǔn)中具有普遍應(yīng)用。但是，Hausdorff距離只包含部分圖像信息，不能處理目標(biāo)被遮掩和有較大形變存在的情形，且對(duì)噪聲敏感。針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種新的改進(jìn)算法一差平方

3、Hausdorff距離算法，在原始Hausdorff距離定義的基礎(chǔ)上，加入了圖像間的差平方信息。
　　整合了本文采用的配準(zhǔn)新算法，變換模型應(yīng)用高質(zhì)量的三次B樣條彈性模型，用模擬退火和遺傳算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法優(yōu)化變換參數(shù)，避免配準(zhǔn)結(jié)果陷入局部極值。給出了本文非剛性配準(zhǔn)算法的完整過(guò)程。
　　對(duì)同一模式和不同模式的CT、MR、PET圖像進(jìn)行了大量的基于OpenCV的仿真實(shí)驗(yàn)。同時(shí)將本文算法的配準(zhǔn)結(jié)果與Canny算子和傳統(tǒng)Hau