张冉-相似性测度和优化算法对2D3D图像刚性配准的影响
一种透视不变的图像匹配算法
第39卷第7期自动化学报Vol.39,No.7
2013年7月ACTAAUTOMATICASINICAJuly,2013
一种透视不变的图像匹配算法
蔡国榕1李绍滋2,3吴云东1苏松志2陈水利1
摘要针对ASIFT(Affinescaleinvariantfeaturetransform)算法存在的仿射采样策略、采样点离散设置等问题,提出了一种基于粒子群优化的图像透视不变特征PSIFT(Perspectivescaleinvariantfeaturetransform)算法.该算法通过虚拟相机的透视采样来模拟景物在多视角图像中的变形.在此基础上,将图像匹配问题转换为透视变换的优化问题,并以粒子群算法为工具,研究了虚拟相机旋转参数搜索空间、适应值函数的合理设定.针对三组不同类型低空遥感图像的实验结果表明,该算法比ASIFT、SIFT(Scaleinvariantfeaturetransform)、Harrisaffine和MSER(Maximallystableextremalregions)等算法获得更多的特征匹配对,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.
关键词图像匹配,透视变换,SIFT特征,粒子群优化
引用格式蔡国榕,李绍滋,吴云东,苏松志,陈水利.一种透视不变的图像匹配算法.自动化学报,2013,39(7):1053−1061
DOI10.3724/SP.J.1004.2013.01053
APerspectiveInvariantImageMatchingAlgorithm
CAIGuo-Rong1LIShao-Zi2,3WUYun-Dong1SUSong-Zhi2CHENShui-Li1
AbstractTosolvetheproblemofaffinetransformanddiscretesamplinginASIFT(Affinescaleinvariantfeaturetransform),thePSIFT(Perspectivescaleinvariantfeaturetransform),whichisbasedonparticleswarmoptimization,isproposedinthispaper.Theproposedalgorithmusesavirtualcameraandhomographictransformtosimulateperspectivedistortionamongmulti-viewimages.Therefore,particleswarmoptimizationisemployedtodeterminetheappropriatehomography,whichisdecomposedintothreerotationmatrices.Experimentalresultsobtainedonthreecategoriesoflow-altituderemotesensingimagesshowthattheproposedmethodoutperformssignificantlythestate-of-the-artASIFT,SIFT,Harris-affineandMSER,especiallywhenimagessuffersevereperspectivedistortion.
基于多目标交叉变异粒子群算法的多模医学图像非刚性配准
３Ｏ卷２期 ２０１１年４月 中 国 生物 医学工程学报 Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｖ０１．３０ Ｎｏ．２ Ａｐｒｉｌ ２０１１
基于多目标交叉变异粒子群算法的多模医学图像非刚性配准
许鸿奎 江铭炎 杨明强
’（山东大学信息科学与工程学院，济南２５０１００） （山东建筑大学，济南２５０１０１）
摘 要：以互信息为相似性测度，采用Ｂ样条变换对多模态医学图像进行非刚性配准时，由于噪声及图像插值等 原因造成的互信息局部极值使得传统优化方法不能搜索到最佳配准参数。为此，使用粒子群智能优化方法作为搜 索策略，以降低对图像预处理的要求，进一步提高基于互信息的非刚性配准的鲁棒性。为了克服粒子群算法受初 始值选取等因素的影响易陷于局部最优的缺点，使用ＬＢＦＧＳ优化得到的结果构造初始粒子群，采用多目标优化方 法结合交叉变异策略加以改进，使得算法在解空间搜索的遍历性得到改善，优化结果更接近全局最优。ＭＲ—Ｔ２与 ＭＲ．ＰＤ图像的配准实验证明，该方法提高了基于互信息的Ｂ样条非刚性配准的鲁棒性，配准率达到９４％；ＣＴ与 ＰＥＴ图像的配准实验表明该方法相比惯性权重粒子群算法提高了配准精度，互信息增加了０．０２６；另外，ＣＴ与 ＣＢＣＴ图像的配准实验也验证了本方法的有效性。
关键词：非刚性配准；互信息；多目标优化；粒子群算法；交叉变异 中图分类号ＴＰ３９１ 文献标识码Ａ 文章编号０２５８—８０２１（２０１１）０２－０２３２￣８
Ｎｏｎ－ｒｉｇｉｄ Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ Ｉｍａｇｅｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ
Ｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｃｒｏｓｓ－ｍｕｔａｔｉｏｎ ＰＳＯ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＸＵ Ｈｏｎｇ—Ｋｕｉ ＪＩＡＮＧ Ｍｉｎｇ．Ｙａｎ ＹＡＮＧ Ｍｉｎｇ—Ｑｉａｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ ２５０１００，Ｃｈｉｎａ） （Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｊｉａｎｚｈｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎａｎ ２５０１０１，Ｃｈｉｎａ）
基于GPU的快速三维医学图像刚性配准技术
第２７卷第３期 ２０１０年３月 计算机应用研究 Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｖｏｌ＿２７ Ｎｏ．３ Ｍａｒ．２０１０
基于Ｇ ＰＵ的快速三维医学图像刚性配准技术术
秦安，徐建，冯前进，孟晓林，陈武凡
（南方医科大学广东省医学图像处理重点实验室，广州５１０５１５）
摘要：自动三维配准将多个图像数据映射到同一坐标系中，在医学影像分析中有广泛的应用。但现有主流三
维刚性配准算法（如ＦＬＩＲＴ）速度较慢，２５６ 大小数据的刚性配准需要３００ Ｓ左右，不能满足快速临床应用的需
求。为此提出了一种基于ＣＵＤＡ（ｃｏｍｐｕｔｅ ｕｎｉｆｉｅｄ ｄｅｖｉｃｅ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）架构的快速三维配准技术，利用ＧＰＵ（ｇｒａ—
ｐｈｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）并行计算实现配准中的坐标变换、线性插值和相似性测度计算。临床三维医学图像上的实
验表明，该技术在保持配准精度的前提下将速度提高了一个数量级，非常适合海量快速的Ｉ临床应用。
关键词：三维图像刚性配准；统一计算设备架构；三维医学图像；ＧＰＵ
中图法分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１—３６９５（２０１０）０３—１１９８—０３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３６９５．２０１０．０３．１１１
Ｆａｓｔ ３ Ｄ ｒｉｇｉｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＧＰＵ
ＱＩＮ Ａｎ，ＸＵ Ｊｉａｎ，ＦＥＮＧ Ｑｉａｎ－ｊｉｎ，ＭＥＮＧ Ｘｉａｏ—ｌｉｎ，ＣＨＥＮ Ｗｕ—ｆａｎ （Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆＧｕａｎｇｄｏｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｓｏｕｔｈｅｒｎ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０５１５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ ３Ｄ ｉｍａｇｅ ｒｉｇｉｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｗｈｉｃｈ ｍａｐｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｉｍａｇｅｓ ｉｎｔｏ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｐａｃｅ，ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏｏ１．Ｔｈｅ ｓｔａｔｅ ｏｆ ａｒｔ ｒｉｇｉｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｌｉｋｅ ＦＬＩＲＴ ｔａｋｅ ３００ｓ ｔｏ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ａ ｒｉｇｉｄ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａ ２５６ ｄａｔａ ｓｅｔ．Ｔｈｉｓ ｍａｋｅｓ ｉｔ ｈａｒｄ ｔｏ ａｐｐｌｙ ｔｈｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｎ ｔｉｍｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｃｌｉｎｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏ— ｐｏｓｅｄ ａ ｐａｒａｌｌｅｌ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｎｅｗ ＣＵＤＡ．Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＧＰＵ ｔｏ ｃｏｍｐｕｔｅ ｔｈｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｔｒａｎｓ— ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ｇｒｅａｔ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ ｓｐｅｅｄ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｗｉｔｈｏｕｔ ｃｏｍｐｒｏｍｉ— ｓｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｉｓ ｖａｌｕａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｉｍｅ ｃｒｉｔｉｃａｌ ｃｌｉｎｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：３ Ｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ＣＵＤＡ；３ Ｄ ｍｅｄｉｃａｌ ｉｍａｇｅ；ＧＰＵ
基于仿射变换与B样条自由形变的医学图像配准
第３２卷第３期 ２０１３年６月 兰州交通大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌａｎｚｈｏｕ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｖ０１．３２ Ｎｏ．３ Ｊｕｎｅ ２０１３
文章编号：１００１－４３７３（２０１３）０３－００４４－０５ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—４３７３．２０１３．０３．０１１
基于仿射变换与Ｂ样条自由形变的医学图像配准
杭利华， 蒋佩钊， 邓 冲
（兰州交通大学电子与信息工程学院，甘肃兰州７３００７０）
摘要：针对医学图像配准的人体组织器官的几何形体复杂多样，传统Ｂ样条配准方法较难很好地描述组织器官 形变，配准结果有较大的误差等问题，使用互信息作为相似性测度，采用仿射变换作为全局配准的粗配准以及Ｂ样 条自由形变作为局部配准的精确配准，为了提高配准精确度以及降低计算复杂度，引入多分辨率策略，对脑部ＣＴ 和ＭＲＩ图像进行配准．实验结果表明，该方法对多尺度的形变图像都有很好的配准效果． 关键词：Ｂ样条自由形变；仿射变换；多分辨率；Ｌ－ＢＩ、ＧＳ 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标志码：Ａ
在放疗过程中，病人呼吸、脏器蠕动及体位移动 会使靶区位置发生偏移，图像引导放射治疗利用生
物影像技术对病人摆位及靶区位置进行实时的跟
踪，最大限度地降低病人摆位误差和器官位移误差， 将采集的病人图像进行配准来确定靶区位置，有效
地避免剂量照射到正常组织．形变配准可以对放射
治疗过程中解剖组织部位的退缩和位移等变化情况 进行快速的确定，利用形变配准参数判断组织器官
的移动对于剂量的影响程度，指导靶区的勾画以及
放疗计划的制定． 形变配准是放射治疗过程中的重要一环，常用
的图像形变模型包括光流模型（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｆｌｏｗ）、有
限元（Ｆｉｎｉｔｅ Ｅｌｅｍｅｎｔ Ｍｅｔｈｏｄ，ＦＥＭ）和自由形变模 型（Ｆｒｅｅ Ｆｏｒｍ Ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｓ，ＦＦＤ）．因为医学图像
非刚性配准的待配准图像是人体的组织器官，其几 何形体复杂多样一般较难描述，光流模型和有限元 无法很好的描述组织器官的复杂的几何形体，而Ｂ
基于物理形变模型的非刚性配准研究方法综述
科学技术
基于物理形变模型的非刚性配准研究方法综述
李莉华
（重庆电子工程职业学院，重庆４０１３３１）
摘要：基于物理形变模型的非刚性配准研究方法是医学图像非冈ｌＪ．陛配准方法中的重要一种，本文对该种研究方法现状进行了综述整理，以供研
究者参考。
关键词：非刚性配准；物理形变模型
基于灰度的非刚性配准算法可分为两大类：基于物理形变模型的
非刚性配准算法和基于基函数拟合模型的非刚性配准算法。基于物理
形变模型非刚性配准算法使用偏微分方程理论；基于基函数拟合模型
的非刚性配准算法使用插值与拟合理论。
Ｂｒｏｉｔ［１］根据压力和张力理论，将线性弹性模型应用到非刚性配准
算法中，提出了基于偏微分方程的弹性配准模型。弹性配准模型将变
形场的变形过程看作弹性材料拉伸的物理过程。变形场在拉伸过程
中受到外力和内力的共同作用。外力作用在弹性材料上，表示配准
算法中的相似性测度；内力是弹性材料发生变形时产生的应力和阻止 弹性材料离开平衡态的阻力，表示变形场平滑陛。弹性配准模型可用
Ｎ ｒ－Ｃａｌｌｃｈｖ偏微分方程描述 “（ ，Ｙ，ｚ）＋（五＋ ）Ｖ（ ・“（ ，Ｙ，：））＋，（ｘ，Ｙ，ｚ）＝ｏ
其中，ｕ为位移向量场；ｆ为驱动弹陛材料变形的外力；ｋ和 是
Ｌａｉｎ ６常数，用于描述弹性材料的变形方式。求解Ｎａｖｉｅｒ－Ｃａｕｃｈｙ￣微分 方程等价于平衡性优化问题，即在变形过程中平衡外力和内力，通常
可使用变分法［１］、有限差分法［２】和有限元法等方法求解。弹性配准模 型一般适合配准小形变图像。
Ｎａｖｉｅｒ—Ｃａｕｃｈｙ｛￣微分方程使用小形变模型，弹性配准模型中的形
变能量随形变强度线性增加，因此Ｎａｖｉｅｒ－Ｃａｕｃｈｙｇ￣－程不能处理大形变
问题。但是人体组织的个体差异巨大，使得参考图像和浮动图像之间
存在严重的非线性大形变，这就要求非刚性配准算法能够配准大形变
的图像区域。Ｃｈｆｉｓｔｅｎｓｅｎ根据连续力学理论，提出了粘性流体配准模
非刚性医学图像配准算法的设计与实现
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。
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。
一种优化的机器人碰撞检测算法研究
MicrocomputerApplicationsVol.27,No.5,2011设计与研究微型电脑应用2011年第27卷第5期文章编号：1007-757X(2011)05-0014-05一种优化的机器人碰撞检测算法研究刘燕，陈一民，李启明，赵东阳，周明珠摘要：提出了一种基于Vclip的优化碰撞检测算法，利用Vclip算法对AABB包围盒进行底层碰撞检测计算，用GPU的遮挡查询等特性进行三角形相交测试，以提高对虚拟物体进行碰撞检测的精确性与实时性。算法已成功应用于课题组自行研制的6自由度小型工业机器人的仿真控制系统中，实验结果表明，其算法具有高效、精确、实时性高等特点，能使控制系统对工业机器人的控制更为流畅。关键词:碰撞检测，AABB，Vclip，GPU，机器人仿真中图分类号：TP391.41文献标志码：A0引言碰撞检测是机器人仿真控制、计算机动画、计算几何、CAD/CAM等领域的重要研究课题。目前，三维几何模型和虚拟场景规模的日益复杂，而碰撞在虚拟环境中又是不可避免的重要事件，它对物体在场景中的运动行为影响明显。因此研究碰撞检测已变得极其重要。Govindaraju等人[1]在初步检测阶段利用图形硬件等迅速排除大规模场景中明显不相交的物体，但当物体速度很快或三角形面片很多时，检测速度较慢。文献[2]在片段处理器内对边和三角形进行求交测试，将结果写入深度缓存，最后用遮挡查询返回结果，避免了传统的基于图像的方法存在的精度问题，不足的是不能返回具体的碰撞深度。在国内，北京理工大学机械与车辆工程学院的郑轶，提出了基于分层次剖分的快速碰撞检测方法[3]，运用空间剖分和层次包容盒法减少检测的基本几何元素对数，利用冗余面片索引和模型缓存技术减少内存占用率和计算量，此方法比较适合用于大规模虚拟装配环境。浙江大学范昭炜等人[4]利用图形硬件的高计算性、可编程性等来加速，实现了实时碰撞检测。本文提出一种优化的机器人碰撞检测算法，在CPU和GPU分工合作的基础上，充分发挥了本算法的高效、精确及GPU的并行处理的快速性，从而保存证了控制系统的实时性，提高了系统碰撞检测速度。使机器人的动作更为流畅。1系统结构本文采用WindowsXP及VisualC++6.0作为软件开发环境，对自行研制的六自由度小型工业机器人进行建模，通过三维图形仿真对其运动过程进行碰撞实验的模拟。小型工业机器人的整体结构和它在Solidworks中的仿真建模的结果，如图1所示：
【国家自然科学基金】_配准算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
序号科研热词推荐指数序号科研热词1图像配准251图像配准2互信息52互信息3配准43仿射变换4图像拼接34配准5icp算法35运动估计6运动估计26匹配7边缘检测27非刚性配准8红外焦平面28遗传算法9红外图像29超分辨10粒子群优化算法210角点检测11粒子群优化211特征点12特征匹配212特征提取13松弛算法213特征匹配14最小二乘算法214模板匹配15最小二乘法215曲率16小波变换216旋转不变性17图像融合217数据配准18亚像素218弹性配准19sift特征匹配219尺度不变特征变换20鲁棒估计120小波分解21高精度121对齐度22高分辨率sar建筑目标重建122多模态图像配准23马氏距离123图像自动配准24颜色不变性124图像拼接25鞋楦配准125优化算法26非采样contourlet变换126优化27非均匀校正127黎曼流形28零件轮廓破损128鲁棒性29量子遗传算法129高分辨率ct30量子粒子群算法130非均匀校正31量值溯源131雷达融合32配准算法132集成配准准则33遗传算法133隐马尔可夫模型34通信技术134阈值选择35轮廓线135部分体积插值36轮廓校正136退化模型37轮廓极坐标表示137迭代最近点算法38超分辨率138轮廓39质心139超分辨率40读出电路结构140质心配准41计算机视觉141谱梯度方法42角点检测142谱描述器43视频拼接143谐波基图像44视频图像序列144计算机应用45血管造影145视频理解46虚拟手术146自适应参数计算47自适应聚类147自由项变换48自由形变模型148自动配准49自动配准149胸部50自动优化150背景图像51自动151背景减除52胆囊结石152肿瘤2008年2009年53统计模型153肺54线性插值154肌肉穿插分离55系统误差155联合跟踪56系统结构156网格曲面57等温线157编码58空间关系158结构特征59相机标定159结构光扫描60相位相关160线性拟合61特征点匹配161纹理62特征点162纹状体63特征检测163红外焦平面阵列64点特征匹配164红外热成像65炉衬蚀损165粒子群算法66激光跟踪仪166等效子午面67激光扫描167空间配准68步长168空间邻域分析69欧几里德贴近度169空间聚类70模糊自适应pso170空间分割71模糊梯度相似性171空间关系一致性72模板轮廓172离散数据73检验准则173禁忌搜索74梯度矢量流174磁共振75极大似然估计175相位解缠76最近邻迭代176相似性测度函数77最小包围盒177直方图散度78曲率178目标跟踪79时空配准179瑞利一高斯模型80数据链180特征聚类81数据配准181特征点提取82数据融合182特征点匹配83数据复原183点云84数字化人体184灰度共生矩阵85散乱点云185激光与红外86提升格式186混合遗传算法87控制点187深度图像配准88拓扑保形188消旋89投影配准189消光角90扩散模型190浮选91战术互联网191测度函数92感兴趣区192测地线93彩色图像193活动表观模型94形变配准194泡沫图像95归一化互信息195比较差分算法96弹簧质子模型196欧氏距离97弹性配准197模糊梯度场98异常点198模拟退火99异常信号199概率纤维追踪100并行计算1100核磁共振图像101层叠分类器1101标记点102尺度不变特征转换算法sift1102柱面全景图103小波分解1103有限元模型104小数像素1104最近点迭代(icp)算法105大尺寸测量1105最小路由代价生成树106多模态医学图像1106最小生成树
基于机器视觉的图像一致性比对算法研究
基于机器视觉的图像一致性比对算法研究
作者：陈新华 唐顺海 刘宇哲 李志娟 王宇红
来源：《现代信息科技》2021年第05期
摘 要：为实现机械零部件装配过程中漏装或错装等装配质量问题的自动检测，对机器视觉的技术进行了研究，提出一种崭新的基于机器视觉的图像一致性比对的通用检测算法。采用模板匹配方法对实时图像进行校准，并与建立好的标准模板图像进行图像差分，通过Blob分析进行图像差异的量化与判断。最后进行了算法软件开发及实验验证，结果表明检测效果良好并且具有一定通用性。
关键词：机器视觉;模板匹配;图像差分;一致性比对
中图分类号：TP391.4;TP183 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）05-0121-04
Research on Image Consistency Comparison Algorithm Based on Machine Vision
CHEN Xinhua，TANG Shunhai，LIU Yuzhe，LI Zhijuan，WANG Yuhong
（Intelligent Testing Equipment Branch of Hunan Aerospace Tianlu New Material Testing
Co.，Ltd.，Changsha 410221，China）
Abstract：In order to realize the automatic inspection of assembly quality problems such as
missing or wrong assembly during the assembly process of mechanical components and parts，the
骨科手术导航中2D--3D医学图像配准的应用研究
南方医科大学２０１１级硕士学位论文
骨科手术导航中２Ｄ．３Ｄ医学图像配准的应用研究
Ｒｅｓｅａｕｒｃｈｏｎ２Ｄ・３ＤＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ
ｉ１１ＯｍｌｏｐｅｄｉｃＳｕＩ百ｃａｌＮａＶｉｇａｔｉｏｎ
课题来源：８６３项目（２０１２ＡＡ０２Ａ６１６）
国家科技支撑计划项目（２０１２Ｂ灿１４８０２）
学位申请
导师姓
专业名
培养类
培养层
所在学人罗博博
名冯前进教授
称生物医学工程
型学术型
次硕士研究生
院生物医学工程学院
答辩委员会主席吴建华教授
答辩委员会委员黄瑞旺教授
吕庆文教授
韩国强教授
赖剑煌教授
２０１４年５月２
Ｏ日广州硕士学位论文
骨科手术导航中２Ｄ．３Ｄ医学图像配准
的应用研究
硕士研究生：罗博博
指导教师：冯前进教授
摘要
在外科临床手术中，骨科手术是一类风险较大的常见手术。传统地，临床
医生在手术中主要凭借以往临床经验或依赖患者术前ＭＲＩ、ＣＴ影像或二维Ｘ线
透视片评估病人的解剖信息。此时，医生需要通过该影像于大脑中构建具有三
维形态的人体器官和手术过程，尽管这种方式能对临床手术起到一定的辅助作
用，但手术的成功率很大程度上依赖于外科医生的临床经验，整个手术操作过
程缺乏客观科学的影像依据。如果采用临床Ｘ线图像进行术中实时引导，临床
医生和患者都须接受较大剂量的辐射，他们的身体将被严重伤害。因此，骨外
科手术导航技术应运而生，它是临床医学影像技术、电子和计算机技术共同发展的结果。手术过程中，它以ＭＲＩ、ＣＴ等影像数据为基础，将病人术前医学影
像数据和手术床上病人的解剖结构准确对应，定位追踪器将手术器械的相对位
置在病人解剖影像上以虚拟探针的形式实时更新显示，使骨外科医生实时掌控
手术器械相对病人解剖结构的精确位置，从而实现骨科手术的引导。骨科手术
导航在临床应用中可以提高手术的精确度和成功率，同时也减少了患者的创伤，
即成为目前计算机集成外科辅助治疗领域的研究热点。
骨科手术导航技术中，医学图像配准为其中重要的一环。医学图像配准是