三维医学图像配准方法研究

医学图像三维重建的体绘制技术综述

医学图像三维重建的体绘制技术综述摘要：体绘制技术是目前医学图像三维重建的主要方法之一，是一种能够准确反映出数据内部信息的可视化技术，是可视化研究领域的一个重要分支，是目前最活跃的可视化技术之一。本文首先分析了医学图像三维重建的两大方法及其基本思想，并将体绘制技术与面绘制技术进行了比较；然后分别描述了射线投射法、足迹法、剪切-曲变法、基于硬件的3D纹理映射、频域体绘制法以及基于小波的体绘制等典型算法；最后通过比较分析给出了各类算法的性能评价，并在此基础上展望了体绘制技术研究的发展前景。关键字：体绘制；三维重建；可视化；性能评价 Abstract：Volume rendering techniques is one of the main methods of 3D reconstruction of medical images currently. It's also an important branch of visual technology which can reflect the inside information of data.It is one of the most active visualization technology.This paper first introduces are the two methods of 3D reconstruction of medical image and the basic thought of them,then volume rendering technology and surface rendering technology are compared.Secondly,the author introduces some kinds of algorithm for volume rendering：Ray Casting ,Splatting,Shear-Warp,3D Texture-Mapping Hardware,Frequency Domin V olume Rendering,Wavelet .Based V olume Rendering.The differences of their performances are compared and discussed in the last. Then some results are presented and their perspective are given in the end. Key words:Volume rendering techniques;3D reconstruction of medical images;visual technology;Performance evaluation

医学图像配准

《数字医学图像》报告内容：图像配准专题专业： 2012级信息管理与信息系统班级：信管一班小组成员： 20120701020 韩望欣 20120701008 毕卓帅 20120701005 胡庆指导老师：彭瑜完成日期： 2015 年 10月 25日

图像配准专题简介：图像配准是对取自不同时间，不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。图像配准广泛用于多模态图像分析，是医学图像处理的一个重要分支，也是遥感图像处理，目标识别，图像重建，机器人视觉等领域中的关键技术之一，也是图像融合中要预处理的问题，待融合图像之间往往存在偏移、旋转、比例等空间变换关系，图像配准就是将这些图像变换到同一坐标系下，以供融合使用。一：图像配准方法国内外进展情况图像配准最早在美国七十年代的飞行器辅助导航系统、武器投射系统的末端制导以及寻地等应用研究中提出,并得到军方的大力支持与赞助。经过长达二十多年的研究,最终成功地用于中程导弹及战斧式巡航导弹上,使其弹着点平均圆误差半径不超过十几米,从而大大提高了导弹的命中率。八十年代后,在很多领域都有大量配准技术的应用,如遥感领域,模式识别,自动导航,医学诊断,计算机视觉等。各个领域的配准技术都是对各自具体的应用背景结合实际情况量身订制的技术。但是不同领域的配准技术之间在理论方法上又具有很大的相似性,从而使得在某领域的配准技术很容易移植到其它相关领域。目前国内外研究图像配准技术比较多的应用领域有红外图像处理、遥感图像处理、数字地图定位和医学图像处理等领域。二、图像配准在医学领域的应用 20世纪以来随着计算机技术的不断发展,医学成像技术得到了快速的发展。尖端的新型医疗影像设备层出不穷,如计算机线摄影、数字减影等等,这些已经成为现代医学诊断必不可少的医学数字成像手段。由于这些医学数字成像设备有不同的灵敏度和分辨率,它们有各自的使用范围和局限性。多种模式图像的结合能充分利用图像自身的特点并做到信息互补。近几十年以来,图像配准在医学上的应用日益受到医学界和工程界的重视,己在世界范围广泛展开,在相关文献中己经提出了很多种医学图像配准的方法,这些研究成果广泛地运用到医学领域中。图像配准在医学中的应用领域主要有以下几方面: ?组织切片图像的处理与显微结构三维重建 ?疾病诊断及其发展和消退的过程检测 ?神经外科手术可视化、神经外科手术一计划及术前评估 ?感觉运动和认知过程的神经功能解剖学研究 ?神经解剖变异性的形态测量分析学 ?放射治疗和立体定向放射外科治疗计划三、图像配准的定义对于二维图像配准可定义为两幅图像在空间和灰度上的映射，如果给定尺寸的二维矩阵F 1和F2代表两幅图像F1（X，Y）和F2（X，Y）分别表示相应位置（X，Y）上的灰度值。则图像间的映射可表示为：F （X，Y）=G（F （H（X，Y））），式中H表示一个二维空间坐标变换，即（X’，Y’）=H（X，Y），且G是一维灰度变换。四、图像配准方法的分类 1、维数主要是根据待配准图像的空间维数及时间维数来划分的。图像仅含空间维数或者是图像的时间序列中带有空间数，其配准可根据图像的空间维数分2D/2D，2D/3D，3D/3D，4D/4D

基于ICP算法的医学图像几何配准技术

机器人技术、计算机技术、图像处理技术与临床外科手术相结合，产生了一个崭新的研究领域——计算机集成外科手术系统(Computer Integrated Surgical systems and ，。它旨在利用等图像信息并结合立technology CIS)CT/MRI 体定位系统对人体解剖结构进行术前显示、术前计划和术中定位，在外科手术中利用医用机器人和计算机进行干预。外科手术也逐渐从医院外科医生的单独工作，转移到包括工程技术人员和康复人员在内的一个工程系统，由他们组成的医疗小组共同制定手术计划、实施临床手术以及安排手术后的康复。其中医学图像几何配准是这个系统的关键技术，它完成两个不同空间中对应于同一医学解剖特征的两点间的映射。医生能够利用配准的有用信息进行手术计划，引导手术进行。几何配准主要由个部分组成：术前模型的建立，术3中数据的获取和配准计算。如图所示。 1 图几何配准模块 1 基于的配准算法 1 ICP 配准算法最初由 ICP (Iterative Closest Point Algorithm)和Besl Mckey [1] 提出，这是一种基于轮廓特征的点配准方法。对同一解剖结构，提取医学图像的轮廓，得到术前模型},..,2,1,0,{k i x X i ==的一组点集和术中的一组点集},..,2,1,0,{n i u U i ==U X 。其中和不必具有相同 n k ≥U i u X 数量的元素令。对集合中的一个点，集合, i u 中与的距离最短的点被称为最近点。图像几何配准就是通过两个坐标系之间的旋转和平移，使得来自医学图像上的同源点间距离最小。假设每对点 ),..,,(21im i i i u u u u =和 ),..,,(21im i i i x x x x =都是三m 维点＝，为了使它们配准起来，就要找到最优的旋转( 3)矩阵和平移向量，满足目标表达式 R T [2] ()2 ,min ∑ +?T Ru x i i T R 其中，是×的旋转矩阵；是×的平移矩阵。R 33 T 31为了解决这个问题，采用叠代最近点的方法：Y X Y ?X U 获得点集，，由中对距离最近的点(1) 组成；应用四元数法(2)[3] ，得到旋转矩阵和配准(quaternions)R 向量； T 将和作用于集合； (3)R T U 决定均方差值是否小于预先估计的临界值，如不是(4)则返回到继续进行。 (1)术前建模及数据获取 2 术前模型的建立 2.1 在计算机集成外科手术系统中，全膝置换手术占很大比例，本文以股骨为例建立三维几何模型。首先采用扫描CT 得到股骨内、外结构的截面二维几何信息。然后在Pro/软件中读取这些信息，进行二维断层图像的三维 Engineer CT 重建[4] ，得到的股骨硬组织三维模型如图所示。 2基于算法的医学图像几何配准技术 ICP 李　斌1，吴　松2，王成焘1 （上海交通大学机械与动力工程学院，上海；上海交通大学研究生院，上海） 1. 200030 2. 200030摘　要：几何配准是医学图像领域研究的重要内容，医学图像几何配准的目标就是建立术前和术中两组点的变换关系。该文利用股骨为模型，讨论了基于轮廓特征的医学图像几何配准算法，从技术上实现了术前建模和术中取点，并编制相应的算法程序。ICP ICP 关键词：几何配准；医学图像；算法 ICP Technique for Medical Image Geometrical Registration Based on ICP Algorithm LI Bin 1，WU Song 2，WANG Chengtao 1 ； (1.College of Mechanical Engineering, Shanghai Jiaotong Univ.,Shanghai 200030 2. Graduate School,Shanghai Jiaotong Univ., Shanghai 200030)【】Abstract Geometrical registration is an important research field in medical image. The goal of medical image registration is to establish a common reference frame between pre-surgical and intra-surgical 3-D data sets. This paper presents an ICP(iterative closest point ) algorithm based on contour ，：，feature. According to the example of femur model it realizes three parts of geometrical registration establishing pre-operative model selecting intra ，-operative data sets and programming ICP algorithm. 【】Key words ；；Geometrical registration Medical image ICP algorithm 第卷　第期2914№ Vol.29 14计　算　机　工　程Computer Engineering 年月 20038 August 2003 ?多媒体技术及应用? 中图分类号： TP391 文章编号：———10003428(2003)14 015103 文献标识码：A

医学图像配准技术综述

医学图像配准技术 A Survey of Medical Image Registration 张剑戈综述，潘家普审校（上海第二医科大学生物医学工程教研室，上海 200025）利用CT、MRI、SPECT及PET等成像设备能获取人体内部形态和功能的图像信息，为临床诊断和治疗提供了可靠的依据。不同成像模式具有高度的特异性，例如CT通过从多角度的方向上检测X线经过人体后的衰减量，用数学的方法重建出身体的断层图像，清楚地显示出体内脏器、骨骼的解剖结构，但不能显示功能信息。PET是一种无创性的探测生理性放射核素在机体内分布的断层显象技术，是对活机体的生物化学显象，反映了机体的功能信息，但是图像模糊，不能清楚地反映形态结构。将不同模式的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，使相应器官的影像在空间中的位置一致，可以同时反映形态和功能信息。而求解空间变换参数的过程就是图像配准，也是一个多参数优化过程。图像配准在病灶定位、PACS系统、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值。图像配准算法可以从不同的角度对图像配准算法进行分类[1]：同/异模式图像配准，2D/3D图像配准，刚体/非刚体配准。本文根据算法的出发点，将配准算法分为基于图像特征(feature-based)和基于像素密度(intensity-based)两类。基于特征的配准算法这类算法利用从待配准图像中提取的特征，计算出空间变换参数。根据特征由人体自身结构中提取或是由外部引入，分为内部特征(internal feature)和外部特征(external feature)。

【作者简介】张剑戈（1972-），男，山东济南人，讲师，硕士 1. 外部特征在物体表面人为地放置一些可以显像的标记物（外标记，external marker）作为基准，根据同一标记在不同图像空间中的坐标，通过矩阵运算求解出空间变换参数。外标记分为植入性和非植入性[2]：立体框架定位、在颅骨上固定螺栓和在表皮加上可显像的标记。Andre G[3]等将该方法用于机器人辅助手术，对于股骨移植，位移误差小于1.5mm，角度误差小于3°，由于计算量小，可以实现实时配准。但是标记物必须事先被固定好，不能用于回顾性配准，而且该方法只适用刚体配准。 2. 内部特征从医学影像中可以提取出点、线和面：血管的交点、血管、胸腹之间的横膈膜等，这些特征作为内标记点(internal marker) ，利用其空间位置同样可以求解出空间变换参数。Hill DL[4]用11个形态点对脑部配准，误差<1mm，方差为1.73mm。Meyer CR[5]除了血管树的交点，还使用了左右脑之间的间隔等特征。Maurer CR[6,7]赋予点、线、面等几何特征不同的权重(weighted geometrical features, WGF)，进一步改进了算法。内标记点配准是一种交互性的方法，将3D图像配准简化为点、线和面的匹配，可以进行回顾性研究，不会造成患者的不适。但是医生对特征位置的判断影响到配准精度，为了克服人为误差，需要多次重复操作，以平均值作为最终结果。表面匹配算法也利用了内部特征[8]：进行图像分割，提取出轮廓曲线、物体表面等内部特征，使2D/3D图像配准简化为2D曲线和3D曲面的匹配，不再考虑物体内部像素。典型的应用是刚体配准的“头帽”算法[9]，从头部的3D图像中分割出表面轮廓，分别作为头模型和帽模型。配准的目标函数是头表面和帽表面之间的均方距离，该距离是空间变换参数的函数。表面匹配算法是一种自动算法，在物体表面轮廓相似并且清晰的情况下，配准效果很好。其不足之处在于：准确地进行图像分割很困难；不同模式的图像，如CT/PET图像，由于器官的轮廓差异较大，难于精确地匹配。 3. 在非刚体配准中的应用进行非刚体配准前要确定物理模型，常见有弹性模型、粘稠液体模型、生物力学模型。通过在感兴趣区域中提取参考点、2D或是3D轮廓线，使待配准图像

图像配准技术方法研究

图像配准技术方法研究摘要随着信息技术的迅猛发展，图像配准技术已经在军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域得到了广泛的应用。图像配准技术是图像处理的一个基本问题，它是将不同时间、传感器或视角下获取的相同场景的多幅图像进行匹配的图像处理的过程。三类图像配准的方法大致如下：基于灰度的图像配准方法。基于变换域的图像配准方法。基于特征的图像配准方法。本文将应用这三种方法对图像配准进行研究。并重点研究基于特征的图像配准方法。关键词图像配准，特征点匹配，灰度插值，控制点的提取 Abstract The technology of image registration is being widely used in the military, remote sensing , medical, computer, visual and any other fields with the rapid development of information technology. The technology of image registration is a kind of process to match different pictures getting from different periods and different cameras but a same scene, it is a basic point to handle the pictures. There are three kinds of ways to do the image registration:According to the level of the color of gray getting from the pictures.According to transforming domains.According to the features The three kinds of ways will be used to discuss the image registration in the thesis, and the way according to the features will be discussed more in the thesis.

图像配准技术研究进展

第１４卷第６期２００７年１２月电光与控制ＥＵ￡ＣＴＲＯＮＩＣＳＯＰＴＩＣＳ＆ＣＯＮＴＲＯＬＶ０１．１４№．６Ｄｅｅ．２００７文章编号：１６７１—６３７Ｘ（２００７）０６—００９９—０７图像配准技术研究进展刘松涛，杨绍清（海军大连舰艇学院信息与通信工程系，辽宁大连１１６０１８）摘要：图像配堆是解决图像融合、图像镶嵌和变化检测等问题的必要前提。其应用遍及军事、遥感、医学和计算机视觉等多个领域。筒要回顾了图像配准技术的发展史和研究现状．重点阐述了当前的技术热点和应用趋势，最后展望了进一步的研究方向。关键词：图像配准；信息论；非刚性配准；虚拟结构中图分类号：Ｖ２４３．６文献标识码：ＡＰｒｏｇｒｅｓｓｉｎｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓＬＩＵＳｏｎｇ—ｔａａ，ＹＡＮＧＳｈａｏ—ｑｉｎｇ（Ｏｅｐｔ．ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＣｏｍｍｔｍｉｃｄｉｏｎＥｔ，ｇ泌ｒｉｔ，．ｇ，ＤａｆｉａｎＮａｖａｌＡｃａｄｅｍｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０１８，舀白Ⅺ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｆｏｒａｌｌｉｍａｇｅａｎａｌｙｓｉｓｔａｓｋｓｌｉｋｅｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎ，ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃａｎｄｃｈａｎｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｔｉｓｕｓｅｄｗｉｄｅｌｙｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｓｙｓｔｅｍ，ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇ，ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，ｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｅｔｃ．Ｔｈｅｈｉｓｔｏｒｙａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｅｔａｔｕｓｏｆｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｉｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄｋｅｆｌｙｗｉｔｈｅｍｐｈａｓｉｓｏｎｉｔｓｃｕｒｒｅｎｔｔｅｃｈｎｉｃａｌｈｏｔｓｐｏｔｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｒｅｎｄｓ．Ｓｏｍｅｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇａｓｐｅｃｔｓｆｏｒｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｙａ”ｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔｉｎｔｈｅｅｎｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ；１１０ｎ—ｒｉｇｉｄｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ｖｉｒｔｕａｌｓｔｒｕｃｔＵｒｅ０引言图像配准是许多应用问题必须的预处理步骤，比如：时序图像的变化检测或多模图像融合，这些问题遍及军事、遥感、医学、计算机视觉等多个领域。许多领域都需要图像配准，实际应用过程可能会有所不同，但其中关键的因素是类似的。概括地说，图像配准是对取自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两橱或多幅图像进行最佳匹配的过程，包括像素灰度匹配和空间位置对齐。配准方法的分类可以依据不同的准则。Ｂｒｏ．ｗｎ…依据变换模型的复杂程度对配准方法进行分类，并归纳了配准技术的实现步骤：特征空问、相似度测量、搜索空间和策略。Ｍａｉｎｔｚ”１等则提出了９收稿日期：２００６—０３—０９修回Ｅｔ期：２００６—０５—１５基金项目：国防预研基金资助项目（５１４０３０３０６０４ＪＢｌ４０Ｉ）；国家自然科学基金资助项目（６０５７２１６０）一作者简介：荆松涛（１９７８一），男，河南孟津人，博士，主要研究方向为图像融合、耳标识别、成像跟踪、ＤＳＰ开发等。条分类准则，依次为：图像维数、配准特征的来源、变换模型、坐标变换域、交互性、优化策略、成像模式、配准对象、配准目标的特点等。作者参考Ｂｒｏｗｎ和Ｍａｉｎｌｚ的分类方法，将配准技术概括为８个方面，包括：配准对象、特征提取、特征匹配、变换模型、优化策略、坐标变换与插值、系统实现及算法评估，并考虑每项内容的技术特性进行细分，然后依据某一算法的创新点进行分类。囊括所有方法的分类准则是不存在的，所提方法侧重于从总体上对配准方法进行考察，是一种相对能反映配准方法本质特征的分类方法。依据新的分类准则，作者已对图像配准技术的８个子方向进行了系统研究ｕＪ。１发展史和研究现状国外从２０世纪６０年代就开始在图像配准领域进行研究“】，但直到１９８０年代才开始引起学者们的关注。到上世纪末，单模图像配准问题已基本解决，但多模图像配准由于涉及模式和领域的复杂性．仍需密切关注。国际上对图像配准技术曾做过调查”】，其结论是１９９０年代初技术文献明显增加。而

多模图像配准融合

浅析多模态医学图像的配准与融合技术来源：本站原创作者：朱俊林发布时间：2009-06-07 1 医学图像的配准技术简介医学图像的配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理一个重要分支, 并且日益受到了医学界和工程界的重视。医学图像的配准是指对于一幅医学图像寻求一种或者是一系列的空间变换,使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构的一致，这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配的图像上有相同的空间位置。简单地说医学图像配准就是解决两幅图像的严格对齐问题。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的解剖点及手术感兴趣的点都达到匹配。医学图像的配准按图像来源分为：单模态(mono-modality)与多模态配准(multi-modality)。单模态配准是指对来自同一成像设备的不同时刻或不同角度的图像进行配准。但在实际临床应用中，单一模态的图像往往不能提供医生所需要的足够信息，通常需要将不同模态的图像融合在一起得到更丰富的信息量，从而作出准确的诊断，制订出合适的治疗方案。所谓多模态配准，是将来自不同形式的医学图像进行空间上的对准，将对应的相同解剖位置标记出来以实现图像融合和进一步后期处理。多模态图像之间的配准使用最频繁,主要应用在诊断方面,可分为解剖—解剖的配准和解剖—功能的配准两大类,前者将显示组织形态学不同方面的两幅图像混合,后者将组织的新陈代谢与它相对于解剖结构的空间位置联系起来。目前，主要的研究工作重点是进行CT、MRI以及PET、fMRI等图像的配准。 2 医学图像融合技术简介医学图像的融合是指将两幅(或两幅以上)来自不同成像设备或不同时刻获取的已配准图像，采用某种算法，把各个图像的优点或互补性有机结合起来，获得信息量更为丰富的新图像的技术。医学诊断往往要综合许多不同信息进行，传统的方法是，临床医生利用灯箱分别观看这些胶片，综合对比，得到结果。如果能够把这些互补信息以某种方式综合在一起作为一个整体作为医学诊断的依据，使得临床医生只要在一张综合图像上就能看到不同原始图像的信息，那么就能提供全方位的信息细节。 3 医学图像配准及融合的关系及意义医学图像的配准和融合有着非常密切的关系，特别是对于多模态图像而言，配准和融合是密不可分的。配准是融合的前提，也是决定图像融合技术发展的关键技术，若事先不对待融合图像进行空间上的对准，那么融合后的图像也是毫无意义的。融合是配准的目的，通过来自不同影像设备的图像融合，可以得到更多的信息，提高影像数据的利用率。在多模态医学图像信息融合中，是要把相对应的组织结构融合在一起，而待融合的图像往往来自不同的成像设备，它们的成像方位、角度和分辨率等因素都是不同的，所以这些图像中相应组织的位置、大小等都是有差异的，必须先进行配准处理，才能实现准确地融合。

CT三维重建的指南

CT三维重建指南 1、脊柱重建：腰椎：西门子及GE图像均发送至西门子工作站，进入3D选项卡 A、椎体矢状位及冠状位： a. 选择骨窗薄层图像（西门子 1mm 70s；GE 0.625mm BONE），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 横断位作为定位相，做矢状位重建，打开定位线选项卡，点击垂直定位线，变换数字顺序，使其从右向左，选择层厚3mm，层间距3mm，方向平行于棘突-椎体轴线，两边范围包全椎体及横突根部（一般为19层），点击确定，保存； c. 矢状位作为定位相，打开曲面重建选项卡，沿各椎体中心弧度画定位相曲线，范围包全，双击结束，选择层厚3mm，层间距3mm，变换数字顺序，使其从前向后，范围前至椎体前缘，后至棘突根部（一般为19层），点击确定，保存。 B、椎间盘重建： a. 选择软组织窗薄层图像（西门子 1mm 30s；GE 0.625mm STND），载入3D重建，调整定位线，使椎体冠状位、矢状位定位线与解剖位置一致，并将横断位定位线与两者垂直，将三幅图像模式改为MPR； b. 矢状位作为定位相，做椎间盘重建，打开定位线选项卡，点击水平定位线，变换数字顺序，使其从上向下，选择层厚3mm，层间距3mm，层数5层，方向沿椎间隙走行方向，做L1/2-L5/S1椎间盘，注意右下角图像放大，逐个保存。注意：脊柱侧弯患者，椎间盘重建过程中需不断调整冠状位定位相上矢状定位线（红色），使其保持与相应椎间隙垂直。 C、椎体横断位重建：椎体骨质病变者，如压缩性骨折、骨转移、PVP术后等病人，加做椎体横断位重建，矢状位图像做定位相，沿病变椎体轴向，做横断位重建，注意重建图像放大，保存。打片：矢状位及冠状位二维一张：8×5；椎间盘一张：6×5；若为椎体骨质病变者，椎间盘图像不打，打椎体横断位重建图像，共两张胶片。

图像匹配的主要方法分析

图像匹配的主要方法分析在我国的图像处理中，有很多的关键技术正在不断的发展和创新之中。这些相关技术的发展在很大程度上推动了我国图像处理事业的发展。作为图像处理过程中的关键技术，图像匹配技术正在受到越来越多的关注。文章针对图像匹配的主要方法进行详细的论述，希望通过文章的阐述和分析能够为我国的图像匹配技术的发展和创新贡献微薄力量，同时也为我国图像处理技术的发展贡献力量。标签：图像处理；图像匹配；特征匹配；方法在我国的图像处理技术中，图像的匹配技术不仅仅是其中的重要组成部分，同时还是很多图像技术的发展创新的技术基础。例如图像技术中的立体视觉技术；图像技术中的运动分析技术以及图像技术中的数据融合技术等。通过上述内容可以看出，在我国的图像技术中，图像匹配技术具有非常广泛的应用。随着我国的相关技术不断的创新和发展，对于图像匹配技术的要求也是越来越高。这样就要求我国的图像匹配技术有更深层次的研究和发展。我国现阶段的研究主要是针对图像匹配过程中的匹配算法进行研究，希望借助研究能够更加有效的提升在实际的工作应用中的图像质量，同时也能够在很大程度上提升图像处理的图像分别率。文章的主要陈述点是通过图像匹配技术的具体方法进行优点和缺点的分析，通过分析优点和缺点来论述我国图像处理技术中的图像匹配技术的发展方向以及改进措施。近些年出现了很多的图像匹配方法，针对现阶段的新方法以及新的研究思路我们在实际的应用过程中要有一个非常清醒的选择。文章针对这一问题主要有三个内容的阐述。第一个是图像匹配技术的算法融合；第二个是图像匹配技术中的局部特征算法；最后一个是图像匹配技术中的模型匹配具体算法。 1 现阶段在世界范围内较为经典的图像匹配技术的算法关于现阶段在世界范围内的较为经典的图像匹配技术的算法的阐述，文章主要从两个方面进行分析。第一个方面是ABS图像匹配算法。第二个方面是归一化相互关图像匹配算法。下面进行详细的论述和分析。（1）算法一：ABS图像匹配算法。ABS图像匹配算法最主要的原理就是要使用模板的图像以及相应的匹配图像的搜索用窗口之间的转换差别来显示两者之间的关联性。图像匹配的大小在数值上等同于模板图像的窗口滑动顺序。窗口的每一次滑动都会引起模板图像的匹配计算。现阶段ABS的算法主要有三个，如下：在选择上述三种计算方法的过程中要根据实际情况社情相应的阀值，否则会出现很高的失误率。上述的三种算法使用范围较狭窄。只使用与等待匹配的图像在模板影像的计算。（2）算法二：归一化相互关图像匹配算法。归一化相互关的图像匹配算法在现阶段是较为经典的算法。通常专业的称法为NC算法。此计算方法主要是采

图像识别匹配技术原理

第1章绪论 1.1研究背景及意义数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数字图像可以由许多不同的输入设备和技术生成，例如数码相机、扫描仪、坐标测量机等，也可以从任意的非图像数据合成得到，例如数学函数或者三维几何模型，三维几何模型是计算机图形学的一个主要分支。数字图像处理领域就是研究它们的变换算法。数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响:一是计算机的发展;二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善);三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法（也称模板匹配法）、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。目前主要图像配准方法有基于互信息的配准方法，基于相关性的配准方法和基于梯度的配准方法。其中基于梯度的方法基本很少单独使用，而作为一个辅助

基于ITK与VTK的医学图像配准软件的开发

[1] 工作。图像配准技术已经广泛的应用于计算机视觉、医学图像处理、遥感数据分析等领域。医学图像配准是医学图像处理和分析的前提和基本技术。精确的医学图像配准结果对医学影像分析和临床辅助诊断有着重要的意义。目前已经有大量的用于医学图像处理和分析的开发应用平台，其中ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）主要提供了医学图像分割和配准等方面的功能[2]，VTK （Visualization Toolkit）则提供了可视化方面的功能[3,4]，用于观察结果以及进行交互显示。本文借助Qt和C++开发了基于ITK和VTK的医学图像配准软件，可用于基本的图像配准工作。 1 开发工具 ■1.1 ITK简介 ITK是六位开发者合作开发的，用于图像配准和分割的软件工具包。鉴于在开发过程中做出的杰出贡献，六位合作开发者受到美国国立卫生研究院的表彰。后来所开发的源代码被整理成为今天的ITK。ITK是开源的、面向对象的、具有大量算法的软件开发包，主要针对于医学图像领域的分割与配准问题。常用的算法包括阈值分割算法、区域生长法、基于分水岭的分割算法，以及快速匹配算法等。ITK还具有跨平台的特性，不仅支持Windows，还支持Unix和Linux 等多种平台。ITK将大量实用的图像处理算法封装起来，形成了丰富的算法库，屏蔽了程序开发的细节，简化了开发的过程，为医学图像处理领域的开发工作提供了宝贵的技术资料。但是ITK没有实现相应的图像可视化功能，因此需要与VTK结合进行应用程序的开发。本文的医学图像处理软件采用Qt开发，通过ITK进行图像配准算法上的操作，同时结合VTK实现了图像的可视化。 ■1.2 VTK简介 VTK是一个免费、开源的软件开发包，主要用于计算VTK以方便性和灵活性为主要开发原则，具有如下几个的特点：（1）具有强大的三维图形显示功能。VTK既支持基于体素的体绘制法，又保留了传统的面绘制发，从而能够在最大限度的改善可视化效果的同时，又充分利用了现有的图形库和图形加速硬件。（2）VTK的体系结构具有强大的流处理和高速缓存能力，在处理的数据非常大时，不会受内存资源限制的影响。（3）VTK能够很好的支持网络工具的应用和开发。（4）VTK具有设备无关性的特征，使得用其开发的代码具有良好的可移植性。（5）VTK中具有许多宏定义，这些宏极大的简化了编程工作，并且加强了一致的对象行为。（6）VTK具有更丰富的数据类型，具有多种数据类型的处理能力。（7）VTK具有跨平台的特性，既可以工作于Windows操作系统，又可以工作于Unix等其他操作系统，极大的方便了用户。 ■1.3 Qt简介 Qt是1991年开发的一个跨平台的、具有图形用户界面的、用于C++应用程序的开发框架。它既可以开发GUI （Graphical User Interface，图形用户界面）程序，也可以开发控制台工具、服务器等非GUI程序。Qt是面向对象的应用程序开发框架，采用组件编程，使用大量的宏定义，容易扩展。同时Qt具有跨平台、面向对象、提供大量API、支持2D/3D图形渲染，以及开发文档丰富等特性。Qt Creator是一个用于Qt开发的，轻量级跨平台集成开发环境。 2 图像配准的概念图像配准是将不同时间、不同成像设备、不同条件下获取的两幅或者多幅图像进行匹配的一个优化过程，也就是将一幅图像上的像素点映射到另一幅图像上同源点的空间转换过程。图像配准的输入数据是两幅图像，其中一幅图像被定义为参考图像F（x，y），另一幅图像被定义为待配准图 46 | 电子制作 2019年09月

图像配准的方法

图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制点(RCP)。目前，根据如何确定RCP的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、变换域法和基于特征法[25]，其中基于特征法又可以根据所用的特征属性的不同而细分为若干类别。以下将根据这一分类原则来讨论目前已经报道的各种图像配准方法和原理。 1基于灰度信息的图像配准方法基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。 (1)互相关法

图像配准技术的应用与研究

图像配准技术的应用与研究【摘要】数字图像配准技术在当今科学研究的各个领域都显示出了很高的利用价值，伴随着人们对匹配效果的不断增强，图像配准技术也受到人们越来越多的关注。本文主要介绍图像配准在各个领域中的应用以及图像配准算法的研究现状。 1.图像配准技术的应用目前，在很多领域都运用到了图像配准技术，这些领域分布在很多学科，包括机器视觉、医疗图像鉴定[1]等，另外还有现代汽车工业上运用到的器件完整度检测，当前受到热捧的景物匹配技术也都利用了图像配准技术。图像配准早已是一个非常热点同时也非常前沿的技术，现在图像多源信息融合作为一门强势的基础学科，已被广泛运用于军工、民用、商业等领域[2][3]。在计算机机器视觉中，图像配准技术也是其他延伸技术的基础，包括指纹识别、运动目标识别、人脸识别等当今非常热门的研究领域。图像配准技术既是基础，也是难点。当前有关视频监控、目标跟踪方面的研究已经很深入，且取得了很多辉煌的成就，但归根到底，所有的视频信息也都是由一帧一帧的图像所构成，因此要解决这类识别问题，同样依赖于图像配准技术的发展。 2.图像配准基本原理在数字图像配准技术中，灰度相关处理是一种非常重要的算法。这类算法最大的特点就是算法的实现非常容易，但这类算法又有限制其发展的弱点，那就是该类算法的时间复杂度都非常高，计算机在进行处理的时候消耗的时间过长，实时性较差，使得这类算法在运用到实际中的时候，难以得到很好的效果。原因在于这类配准方法在对相似度进行计算时，基本上要对待配准区域的每一个像素点进行计算，这样的大量运算会直接增加配准搜索过程的时间，同时其受到图像尺度变化的影响非常大。还有一种方法是使用图像中的所有像素点的灰度信息来进行配准，再使用一种搜寻的方式把那些属于某一相似度的极值点找到，算法同样利用的是对整幅图像中的所有像素点。因其计算量太大，所以实际使用价值也不高。图像进行特征提取的时候，使用的方法要根据实际的情况来做出不同的选择，因为不同图像的特征点有其所特有的性质。这些方法广泛的涉及到图形图像形态学，而且无法把这些模型有效的归纳到一起。针对图像的特征点提取，很多方法都运用了图像中那些对图像发生平移、尺度等变换时保持不变性的特征点，甚至某些点还能是在图像发生仿射变换时也保持不变性。通常数字图像中的特征做了图像全局特征和图像局部特征的划分。对于图像的全局特征，由于要考虑图像中所有像素点对当前点的贡献和影响，所以对图像信息的描述是非常复杂的，

MC算法在医学图像三维重建中的应用

MC算法在医学图像三维重建中的应用摘要：详细介绍了mc算法，提出了优化网格模型简化算法。优化网格模型简化算法选取坐标点的原则是，尽可能地接近原始网格，通常采用子集选择法或优化选择法。在尽可能保证图像精度的前提下，优化网格模型简化算法可以提高运算速度，而单纯的网格算法由于失真严重而缺乏实用价值。基于体绘制的网格化简化算法重建的三维模型比较完全，且算法简单，在多排螺旋ct等医学图像三维重建中有较好的应用。关键词：三维重建；移动立方体算法；面绘制 abstract： 3d reconstructions has been widely used in the field of medical disease diagnosis and marching cube algorithm (mc) is the most representative structure in the face of 3d reconstructions. the authors introduce in the paper the principle of mc algorithm, and present a simplified algorithm based on optimized grid model. the simplified algorithm selects points as close to original grid as possible, usually using the subset selection method or the optimized selection method. to ensure the best possible result in image accuracy, the simplified algorithm will improve the computation speed, while the pure grid algorithm is not practical due to serious distortion. the experiments show

非刚性医学图像配准算法的设计与实现

【关键词】医学图像；非刚性；图像配准；匹配矩阵；薄板样条摘要：非刚性图像匹配问题已成为医学图像分析中一个非常具有挑战性的问题。基于薄板样条插值方法 ,引入实匹配矩阵,并给出相应配准变换算法，该算法将薄板样条参数表示成仿射分量和非仿射分量，并分别进行求解。与其它非刚性匹配算法相比，该算法不仅保证了对应特征点的双向对应，也实现了自动特征点选择，实验结果令人满意。编辑。关键词：医学图像；非刚性；图像配准；匹配矩阵；薄板样条 1引言在医学诊断和治疗过程中，常需要对比分析多幅图像，以获得更为精确和全面的信息。图像分析大都要求多幅图像的几何位置一致，因此，配准是医学图像分析的一个重大课题。医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换，使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相同的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。图像配准不仅可以校正病人多次成像间的位置变化，也可以校正由于成像模式本身导致的畸变。对同一个病人的不同时间的图像进行配准，可以了解发育过程及肿瘤病变的病情；对不同人的图像进行配准，去除种族、年龄等临床及遗传差异，从而形成疾病或人群特异性图谱，可用于正常与否的分析；对不同成像模式进行配准，可以获得互补信息。医学图像配准可分为刚性配准和非刚性配准两类。刚性配准在许多情况下不能满足临床的需要，因为很多形变的性质是非刚体、非线性的。比如为了精确定位mr图像左心室，常常伴有组织磁化系数差异、非水分子的化学位移以及血流流动等因素导致的几何畸变以及由于磁场不均匀、磁场梯度非线性及涡流等导致的探测畸变，因此在放疗计划制定中，将mr图像配准时，不能单纯地使用刚性配准，必须使用非刚性配准。非刚性配准算法可分为灰度驱动、模型驱动及混合算法三种［1~3］。灰度驱动方法基于数学或统计尺度将一个灰度模式与另一个对准。典型情况下，需要定义源系统与目标系统之间的灰度相似性的数学量度。灰度相似性测度包括象素灰度的均方差、相关或互信息。模型驱动方法首先建立明确的几何模型，以此表示解剖标志。这些解剖标志包括有重要功能的表面、曲线和点。将源系统的解剖标志参数化，与目标系统的对应部分对准，以这种对应关系引导系统其余部分的变换。模型驱动算法包括点约束法、线约束法和面约束法。混合算法是结合使用以上两种算法的方法。薄板样条插值方法是非刚体变换中的一种特殊的变换，它允许局部调整，并符合某种连续性或平滑性要求。第2节讨论刚性能量函数；第3节给出非刚性能量函数；第4节设计并实现一个非刚性配准算法；最后给出实验结果。 2刚性能量函数本研究之所以采用薄板样条，是因为它的独特性质，就是能够将空间变换分解为一个全局仿射变换和一个局部非仿射变换。booksteein［4］首先将薄板样条函数应用于标志点的匹配，结果证明它是一个非常有用的形状分析工具。假设在二维空间，已知两个具有n对对应点的点集，q={qi，i=1，2，…，n}和p={pi，i=1，2，…，n}，将点集q，p表示为： q=1 x1 y1 1 x 2 y2 ……… 1 xn ynp=1 x1 y1 1 x 2 y2 ……… 1 xn yn 下面我们建立从点集p到点集q的薄板样条映射f(pi)，由于薄板样条是不对称的，因此从