發(fā)布時(shí)間：2019-11-14 16:41

【摘要】：為了充分利用不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像信息,需要對圖像進(jìn)行融合,而融合之前必不可缺的就是圖像配準(zhǔn)。圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù),對醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展具有十分重要的意義,同時(shí)在提高醫(yī)療水平方面也發(fā)揮著巨大作用。配準(zhǔn)過程存在多個(gè)環(huán)節(jié),處理妥當(dāng)它們之間的契合度十分重要。相關(guān)人員對醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的各個(gè)步驟進(jìn)行了大量研究,由于不需要提取特征和對圖像進(jìn)行預(yù)處理,基于互信息的灰度醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)受到了廣泛關(guān)注。眾多學(xué)者積極投入其研究中,越來越多的新的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法在實(shí)際生活中得到了實(shí)現(xiàn),配準(zhǔn)效果取得較好的精確度果和較強(qiáng)的魯棒性。圖像配準(zhǔn)逐漸的成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。本研究在互信息和多分辨策略的基礎(chǔ)上,對前人的研究做出一些改進(jìn)。本研究所做的工作安排如下:(1)論文系統(tǒng)介紹了醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的研究背景及意義、概念及配準(zhǔn)的基本框架等理論知識,闡述了圖像插值、互信息測度和多分辨率策略等內(nèi)容。(2)針對粒子群算法在圖像配準(zhǔn)過程中存在易陷入局部極值的缺點(diǎn),在利用多分辨率策略的基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)的粒子群算法。改進(jìn)的粒子群算法引入自我調(diào)節(jié)策略和自適應(yīng)的權(quán)重,結(jié)合小波變換分解圖像形成圖像金字塔,在每層圖像上使用改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,前一層的圖像配準(zhǔn)結(jié)果作為下一層圖像配準(zhǔn)中粒子群算法種群的一個(gè)參數(shù),以此來提氋配準(zhǔn)結(jié)果的精確度,分別通過對腦部MRI與CT以及腦部CT圖像與自身變換圖像進(jìn)行配準(zhǔn),配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蛉〉昧己玫男Ч?驗(yàn)證了本算法的有效性。(3)針對Powell算法在圖像配準(zhǔn)存在局部收斂能力差的問題,提出利用改進(jìn)的差分算法和Powell算法對圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。在源圖像上進(jìn)行基于小波變換的圖像分解,將源圖像分解成三層結(jié)構(gòu),對每層使用不同的優(yōu)化算法進(jìn)行配準(zhǔn):第一層使用改進(jìn)的差分算法,后兩層使用Powell算法。引入自適應(yīng)算子的改進(jìn)差分算法,極大的解決了Powell算法過度依賴初始點(diǎn)的問題。通過真實(shí)圖像的配準(zhǔn),驗(yàn)證了基于小波分解的多分辨率策略能夠加快圖像配準(zhǔn)的進(jìn)程,同時(shí)也能夠獲得了良好的配準(zhǔn)結(jié)果。通過對配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,在以互信息和多分辨率策略為基礎(chǔ)上利用本研究的算法,能夠減少配準(zhǔn)的時(shí)間并取得良好的結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2560901