基于加权互信息的多模图像配准算法

生物医学工程中的多模态图像配准算法研究1. 引言随着生物医学图像数据的迅猛增长，多模态图像配准成为了生物医学工程领域中一个重要的研究方向。

多模态图像配准是指将来自不同模态的图像进行空间上的对准，以便进行进一步的分析和挖掘。

本文将对生物医学工程中的多模态图像配准算法进行深入研究。

2. 多模态图像配准的意义多模态图像配准在生物医学工程领域中具有重要的意义。

首先，不同模态的图像可以提供互补的信息，通过对不同模态的图像进行配准，可以将这些信息融合起来，使得图像的信息更加完整和准确。

其次，多模态图像配准可以有效地进行病灶检测和分类。

通过将来自不同模态的图像进行配准，可以更好地辅助医生进行病灶的定位和诊断。

最后，多模态图像配准可以在手术导航中发挥关键作用。

通过将来自不同模态的图像进行配准，可以更准确地指导手术，提高手术的安全性和成功率。

3. 多模态图像配准的挑战多模态图像配准面临着一些挑战。

首先，不同模态的图像在像素分辨率、图像强度和对比度等方面具有较大的差异。

这些差异给图像配准带来了一定的困难。

其次，多模态图像往往存在变形和缺失等现象，这也增加了图像配准的难度。

此外，多模态图像配准需要在保持图像的准确性的同时尽量减小配准过程中引入的变形和伪影。

4. 多模态图像配准算法4.1 基于特征的配准算法基于特征的配准算法是多模态图像配准中常用的一种方法。

该算法通过提取图像的特征点，并将这些特征点进行匹配，从而实现图像的配准。

常用的特征包括角点、边缘和纹理等。

该算法具有计算效率高、鲁棒性强的优点，但在特征提取和匹配过程中对图像质量和噪声具有一定的依赖性。

4.2 基于互信息的配准算法基于互信息的配准算法是一种广泛应用的多模态图像配准方法。

该算法通过计算不同图像之间的互信息来度量它们的相似性，并利用优化方法将图像进行配准。

该算法具有较好的鲁棒性和准确性，但计算复杂度相对较高。

4.3 基于形变场的配准算法基于形变场的配准算法是一种通过构建形变场来实现图像配准的方法。

多模医学图像配准方法设计摘要现代医学经常过使用到图像进行辅助诊断，而一种成像设备得到的图像无法完全获取所有的信息，这就需要多幅图像进行配准融合，得到全新的更全面的图像。

本文提出一种基于互信息的方法，对两幅CT和MRI脑部图像进行配准，意在能精确快速得对双模医学图像进行配准。

首先是读取图像的灰度信息，设定一个配准的初始点，得到两幅图像的联合直方图，然后计算两幅图像的互信息值，输出互信息值和配准的参数，对比多次输出的互信息值大小，得到最佳的配准参数。

配准完成后，利用基于小波变换的方法对两幅图像进行融合处理，输出融合后的图像。

实验结果证明，此算法能有效得得到最佳配准参数和融合后的图像，配准精度能达到亚像素级，符合配准的基本要求。

关键词：医学图像，图像配准，互信息，图像融合IThe design of Multimodality medical image registrationmethodAbstractModern Medicine often been used to image the auxiliary diagnosis, an image obtained from an image forming apparatus is unable to fully obtain all the information registration fusion, which requires a plurality of images to obtain a more comprehensive image. This paper presents a method based on mutual information of two CT and MRI brain image registration, intended to be able to accurately and quickly was the dual-mode medical image registration.First, read the image gray, set the initial point of a registration, the joint histogram of the two images, and then calculated the value of the mutual information of the two images, the output mutual information and the registration parameters, contrast times the output value of the mutual information size, get the best registration parameters. After the completion of the registration, the use of the two images based on wavelet transform method fusion, fusion of the output image.Experimental results show that this algorithm can effectively get the best registration parameters and image fusion, registration accuracy can achieve sub-pixel level, in line with the basic requirements of registration.Keywords: Medical imaging, image registration, mutual information，Image fusionII目录摘要 (Ⅲ)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1选题的背景、意义 (1)1.2相关研究的最新成果及国内外研究现状 (1)1.3基于互信息配准方法的研究进展 (3)1.4本文结构 (4)2数字医学图像的基础理论 (5)2.1图像配准方法的分类 (5)2.2医学图像配准的基本步骤 (6)2.3最大互信息法的介绍 (7)2.4图像配准的评估指标 (9)2.5图像配准的主要难点 (10)2.6图像融合的主要方法和要求 (11)2.6.1图像融合的方法 (11)2.6.2图像融合的基本要求 (11)2.6.3图像融合的评测 (11)3 CT/MRI双模医学图像的配准融合 (12)3.1CT图像和MRI图像的成像原理及特点 (12)3.1.1 CT图像的原理及特点 (12)3.1.2 MRI图像的原理及特点 (12)3.2 配准方法 (13)3.3融合方法 (13)3.4 图像配准融合的实现 (13)3.5 基于互信息配准算法总结 (16)3.6 基于小波变换的融合方法的总结 (18)4总结与展望 (22)4.1总结 (22)4.2展望 (22)参考文献 (24)致谢 (26)III附录 (26)附录1 图像配准M文件 (26)附录2 图像配准子程序 (26)附录3 优化算法代码 (28)IV多模医学图像配准方法设计1 绪论1.1选题的背景、意义近年来,随着计算机科学和信息技术的不断发展，医学成像技术也得到了迅速发展。

基于互信息的图像配准技术研究毕业论文目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.1.1 应用价值 (1)1.1.2 研究概况及发展趋势 (1)1.2 本文研究内容 (2)第2章图像配准 (4)2.1 图像配准的基本过程 (4)2.2图像配准方法的分类 (5)2.3 主要的图像配准方法 (7)2.3.1 基于特征的配准方法 (7)2.3.2 基于灰度的配准方法 (7)2.4 本章小结 (8)第3章互信息在配准中的应用 (9)3.1 互信息的概念 (9)3.1.1 熵 (9)3.1.2 互信息 (11)3.2 基于互信息的配准 (11)3.2.1 互信息配准的基本步骤 (11)3.2.2 MATLAB平台中互信息的配准 (12)3.3 本章小结 (13)第4章互信息图像配准的技术 (14)4.1 插值技术 (14)4.1.1 最近邻插值法 (14)4.1.2 三线性插值法 (15)4.1.3 部分体积分布插值法 (16)4.2 出界点处理 (18)4.3 灰度级别对配准的影响 (18)4.4 优化算法 (20)4.4.1 引言 (21)4.4.2 Powell法 (21)4.4.3 遗传算法 (22)4.4.4 遗传-模拟退火混合优化算法 (26)4.4.5 蚁群算法 (28)4.5 本章小结 (31)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)第1章绪论1.1 研究背景1.1.1 应用价值随着图像信息的需求日益强烈，近二十年来，图像融合的研究蓬勃兴起，成为图像处理的一大热点。

在实际应用中，单一模态的图像往往不能提供所需要的足够的信息,通常需将不同模态的图像融合在一起，得到更丰富的信息以便了解综合信息。

然而不同模态的图像会出现成像原理不同、分辨率不同、灰度属性不同等情况，图像间并不存在简单的一一对应关系。

为了能将不同模态图像中的信息融合在一起，就必须首先进行图像配准。

图像配准是图像分析和处理的关键步骤，在遥感图像处理、医学图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。

医学影像处理中的图像配准算法实现技巧医学影像处理在现代医学诊断中起着至关重要的作用。

而图像配准作为其中重要的一环，是将不同影像之间进行准确的位置、尺度和方向的对齐，以实现医学影像的比较、融合和分析。

本文将介绍医学影像处理中的图像配准算法实现技巧。

一、图像配准概述图像配准是指将一组图像中的目标物体进行精确定位和对齐。

医学影像处理中的图像配准旨在准确地比较不同时间点或不同影像模态的医学图像，以便更好地追踪疾病的进展和评估治疗效果。

二、图像配准的算法医学影像图像配准的算法可以分为以下几类：1. 特征点匹配算法特征点匹配算法是一种常用的图像配准方法。

该方法通过检测图像中的特征点，并找到这些特征点之间的对应关系，从而实现图像的对齐。

常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。

首先，算法会在图像中提取特征点，并计算每个特征点的描述子。

然后，通过计算特征点描述子之间的相似度，找到最佳匹配。

最后，通过对特征点的位置进行配准，实现图像的对齐。

2. 基于互信息的配准算法互信息是一种常用的图像配准衡量指标，用于评估两幅图像的相似性。

基于互信息的配准算法主要包括归一化互信息（NMI）和互信息标准差（MIS）等。

该方法通过计算图像中的灰度直方图，并结合互信息来衡量两幅图像的相似度。

然后，通过优化配准变换参数，使得互信息最大化，实现图像的配准。

3. 基于变形场的配准算法基于变形场的配准算法利用变形场来描述图像的形变情况，并通过优化变形场来实现图像的对齐。

典型的基于变形场的配准算法有Thin-Plate Spline（TPS）和B-spline等。

该方法首先计算图像的像素点之间的位移，然后通过插值方法生成变形场。

最后，通过优化变形场的参数，实现图像的对齐。

三、图像配准的应用图像配准在医学影像处理中广泛应用于以下领域：1. 临床诊断医学影像图像配准可以提供医生在不同时间点或不同影像模态下进行疾病比较和评估的依据。

例如，在肿瘤的持续监测中，医学影像配准可以实现不同时间点下肿瘤的精确测量和比较。

基于互信息与边缘梯度相结合的多模医学图像配准方法
齐玲燕;王俊
【期刊名称】《北京生物医学工程》
【年(卷),期】2011(030)004
【摘要】针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,本文研究了图像边缘信息的梯度相似性.首先采用小波模极大值边缘检测提取出图像边缘,提出将边缘图像的梯度相似性系数与传统的互信息相乘作为图像配准的目标函数.然后通过使用Powell优化算法对目标函数进行寻优,得出配准变换参数.最后在互信息的基础上引入图像边缘梯度信息,突出了全局最优解.实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果.
【总页数】4页(P359-362)
【作者】齐玲燕;王俊
【作者单位】南京邮电大学,图像处理与图像通信江苏省重点实验室,南京,210003;南京邮电大学,图像处理与图像通信江苏省重点实验室,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】R318.04
【相关文献】
1.边缘互方差与互信息结合的多模医学图像配准 [J], 杨芳;刘君;何南;尹阳
2.基于形态学梯度和互信息的医学图像配准方法 [J], 姚玉翠;杨立才;李金亮
3.基于边缘特征点互信息熵的医学图像配准方法 [J], 魏本征;甘洁;尹义龙
4.基于互信息与梯度相似性相结合的医学图像配准方法 [J], 陈伟卿;欧宗瑛;李冠华;韩军;赵德伟;王卫明
5.基于互信息的多模态医学图像配准方法研究 [J], 沈仑; 寿鹏里
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多模态融合图像配准算法研究在计算机视觉领域，图像配准是一项重要的研究课题。

它涉及到将多个图像或图像中的不同部分对齐，从而实现跨图像的比较或特征提取。

然而，由于图像的多样性和复杂性，图像配准任务并非易事，尤其是对于不同模态的图像。

多模态图像配准是一种将不同模态图像进行对齐的方法。

不同模态图像由于使用不同的成像技术或参数设置，其图像特征和对比度存在明显差异，因此常常存在图像之间的脱对齐问题。

这就导致了传统的单模态图像配准方法在多模态情境下表现不佳。

为了解决这一问题，研究人员提出了多模态融合图像配准算法。

这类算法通过融合多个图像的信息，以提高配准的准确性和鲁棒性。

常用的融合方式包括特征融合和图像融合。

特征融合是将不同模态图像中提取的特征进行融合。

典型的特征包括边缘、角点、纹理等。

这些特征对应着图像中的重要信息，通过融合这些特征，可以消除不同模态图像之间的差异。

常用的特征融合方法包括特征加权和特征组合。

特征加权是通过赋予特征不同的权重，从而提高其在配准过程中的重要性。

权重可以通过学习、优化或者经验确定。

例如，可以通过最小化不同模态图像特征之间的差异来确定权重。

而特征组合则是将不同模态图像的特征进行组合，形成新的特征向量用于配准。

这种方法可以充分利用不同模态图像中的信息。

除了特征融合，图像融合也是一种常用的多模态融合图像配准方法。

图像融合是通过图像级的操作来实现配准。

常用的图像融合方法包括直方图匹配和像素级融合。

直方图匹配是一种通过对图像的直方图进行变换来实现图像配准的方法。

通过将不同模态图像的直方图进行匹配，可以将它们的对比度和灰度分布进行调整，从而实现图像的对齐。

这种方法适用于不同模态图像的灰度区间重叠较大的情况。

与直方图匹配不同，像素级融合是一种通过对图像的像素进行变换来实现图像配准的方法。

该方法将不同模态图像的像素进行映射，从而使它们的像素值相近或一致。

常用的像素级融合方法包括互信息和亮度匹配。

互信息是一种衡量两个随机变量之间关联程度的指标。