肌肉骨骼系統(tǒng)疾病的發(fā)病率正隨著社會老齡化的加劇逐年上升,其發(fā)病機理復雜、疾病種類繁多,嚴重影響著中老年人的身心健康及日常生活。肌骨超聲（musculoskeletal ultrasound,MSKUS）是目前輔助診斷肌肉骨骼系統(tǒng)疾病的重要手段,肌骨超聲全景圖像可彌補傳統(tǒng)超聲圖像視野狹小的缺點,全面清晰地顯示肌肉、關(guān)節(jié)等部位的體層解剖圖像,有助于疾病的診斷和治療。然而,超聲圖像存在散斑噪聲、對比度低、偽影多等固有缺陷,以致超聲圖像特征難以提取。而特征檢測正是肌骨超聲圖像拼接的關(guān)鍵,故如何提高肌骨超聲圖像特征檢測的有效性及重復性具有較大的研究價值。因此,本文分別研究了基于FAST和SIFT結(jié)合的特征檢測算法以及基于改進的MagicPoint和CycleGAN結(jié)合的特征檢測算法。基于FAST和SIFT結(jié)合的特征檢測算法（FAST-SIFT）用FAST算法檢測特征點,確定特征點的坐標位置,用SIFT描述子對檢測出的特征點進行描述,得到特征點及其對應(yīng)的特征點描述子。然后利用最近鄰與次近鄰距離比值法、隨機抽樣一致性算法完成特征匹配,求解圖像間的形變矩陣。進而根據(jù)這一幾何變換關(guān)系將多幅圖像映射于同一... 

【文章來源】：南方醫(yī)科大學廣東省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１下肢肌骨超聲全景圖像［５］??Ｆｉｇ．?１－１?Ｔｈｅ?ｍｕｓｃｕｌｏｓｋｅｌｅｔａｌ?ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄ?ｐａｎｏｒａｍａ?ｏｆ?ｌｏｗｅｒ?ｌｉｍｂｓ?［５］??

?項士學位論文???？?Ｇｒｏｕｎｄ＿Ｔｒｕｔｈ??文件？?蝴？?蛋署〇〇?＿Ａ（Ｄ?ＪＪＩＣＤ?ＪｉｎｃＱ）窗?Ｃｌｅｗ）?Ｗ６ＫＭ）?、??Ｊ?Ｊ?ｄ?＊?■?＊Ｓ＞?？?＾?？?ＩＳ?□?Ｂ?■?□??￣ｉ?ｒ?７０＿ｂｍｐ??打開田片?ｒ—ｊ＝５ｉＳ??開始標點??保存圖片??導入遺失點ｉ??圖２－３人工標注特征點軟件的ＧＵＩ界面??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｈｅ?ＧＵＩ?ｉｎｔｅｒｆａｃｅ?ｏｆ?ｆｅａｔｕｒｅ?ｐｏｉｎｔｓ?ｓｏｆｔｗａｒｅ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ｍａｎｕａｌ?ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ??２．３常見特征檢測算法??特征檢測是指在圖像中提取出魯棒性高、復現(xiàn)性好以及具有顯著性的特征??點｜３５１，主要包括特征點檢測和特征點描述兩個步驟。特征點檢測用于確定特征??點的坐標，需要具備良好的穩(wěn)定性及有效性。特征點描述即利用特征點的鄰域??信息賦予特征點描述矢量即描述子，其性能在一定程度上受到特征點檢測的影??口向，也需要具備較好的不變性及容錯性。二者相結(jié)合完成特征檢測，共同為特??征匹配做準備。??２．３．１?ＳＩＦＴ?算法??ＳＩＦＴ算法由Ｌｏｗｅ等｜１８’?３６１于２００４年總結(jié)完善，它是－種基于尺度空間，??對圖像的仿射變化、光照變換、視角變化及噪聲都保持穩(wěn)定性的局部特征檢測??算法。該算法魯棒性強、獨特性好，對環(huán)境適應(yīng)能力強，其原理十分接近于人??類視覺機理，符合生物視覺特性。ＳＩＦＴ算法主要分為ＳＩＦＴ特征點檢測和ＳＩＦＴ??１１??

?頌士學位論文???度?＞?／／Ｘ／／／／Ｚ??ｊ?／?ｙ?／?ｙ?ｙ?ｙ?￣ｒ?ｙ?／?／?ｙ?／?Ｘ??滅欲??ｙ？ｙ／??／ｒＺ＾９／７?＾?／ＭＶ／／／??第??ｉ?￣￣??尺』????二〉ｅ—??高斯差分尺度空間圖像??髙斯尺度空間圖像??圖２－４構(gòu)建高斯差分金字塔??Ｆｉｇ．?２－４?Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ?ａ?Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ?ｏｆ?Ｇａｕｓｓｉａｎｓ?ｐｙｒａｍｉｄ??構(gòu)建好ＤＯＧ金字塔后，需要在塔內(nèi)找到高斯差分尺度空間圖像的極值點。??極值點的搜索范圍是一個以該檢測點為中心，鄰域大小為３Ｘ３Ｘ３的立方體。??該立方體內(nèi)一共有２６個點，即同一尺度空間圖像的８個相鄰點以及上下相鄰尺??度空間圖像的１８個相鄰點。通過對這２６個點進行比較，可判斷該檢測點是否??為局部極值點。??第二，通過上一步特征點定位后得到的特征點只是候選特征點，這些候選??特征點是離散空間的極值點，并不是連續(xù)空間的極值點，需進行擬合處理，使??得特征點的坐標達到亞像素精度。ＳＩＦＴ算法以泰勒級數(shù)展開式作為擬合函數(shù)，??對極值點重新進行插值擬合，精確定位特征點的坐標及尺度。在極值點求取以??及插值擬合的過程中，落在圖像邊緣上的極值點易受到噪聲的干擾。為提高特??征匹配的魯棒性，需進一步剔除低對比度的特征點以及不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點，??至此完成特征點檢測。??１３??

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]全景圖像拼接方法研究與實現(xiàn)[D]. 宋寶森.哈爾濱工程大學 2012

碩士論文
[1]醫(yī)學圖像特征檢測與自動全景拼接方法研究[D]. 馮秀霞.南方醫(yī)科大學 2019
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本文編號：3599775