基于互信息與小波變換的醫(yī)學圖像配準方法研究.pdf

1、隨著醫(yī)學、計算機技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學影像技術(shù)在臨床應用上發(fā)揮著越來越重要的作用。
　　 醫(yī)學圖像配準的目的就是要將不同時期不同模態(tài)的圖像進行空間幾何變換，使得兩幅或多幅圖像的對應點達到空間位置和解剖位置的完全一致，配準的結(jié)果應該使兩幅圖像上所有解剖點、或至少是所有具有診斷意義上的點都達到匹配。基于互信息的配準方法由于無需對圖像進行預處理、可自動化實現(xiàn)且準確性高，是醫(yī)學圖像配準的發(fā)展趨勢。
　　 本文首先介紹了醫(yī)學圖像配準的原

2、理以及研究現(xiàn)狀，對基于最大互信息的配準方法進行了詳細的研究，并分析了基于互信息的配準方法的優(yōu)缺點。在研究互信息配準方法的基礎上，本文提出一些改進：
　　 （1）針對傳統(tǒng)互信息配準方法未利用圖像空間信息，測度函數(shù)不夠光滑，優(yōu)化過程容易陷入局部極值等問題，本文采用小波模極大值邊緣檢測提取出圖像邊緣，提出將邊緣圖像的梯度相似性系數(shù)與傳統(tǒng)的互信息相乘作為圖像配準的測度函數(shù)，并通過使用Powell 優(yōu)化算法對測度函數(shù)進行尋優(yōu)，得出配準變換

3、參數(shù)。該方法在互信息的基礎上引入圖像邊緣的梯度信息，突出了全局最優(yōu)解。實驗結(jié)果表明，新的測度函數(shù)具有較突出的測度曲線，并且這種結(jié)合了圖像空間信息的配準方法相比單獨互信息的配準方法精度高。
　　 （2）針對基于互信息配準方法存在配準時間長等問題，提出利用小波變換中的多分辨率思想，先對待配準圖像進行多分辨率分解，在低分辨率下采用PSO 優(yōu)化算法取得配準的初步結(jié)果，再在高分辨率下采用Powell 優(yōu)化算法取得精確結(jié)果,并在分解的各層采