發(fā)布時間：2019-11-14 16:41

【摘要】：為了充分利用不同模態(tài)的醫(yī)學圖像信息,需要對圖像進行融合,而融合之前必不可缺的就是圖像配準。圖像配準是醫(yī)學圖像處理中的關鍵技術,對醫(yī)學圖像處理技術發(fā)展具有十分重要的意義,同時在提高醫(yī)療水平方面也發(fā)揮著巨大作用。配準過程存在多個環(huán)節(jié),處理妥當它們之間的契合度十分重要。相關人員對醫(yī)學圖像配準的各個步驟進行了大量研究,由于不需要提取特征和對圖像進行預處理,基于互信息的灰度醫(yī)學圖像配準受到了廣泛關注。眾多學者積極投入其研究中,越來越多的新的醫(yī)學圖像配準算法在實際生活中得到了實現,配準效果取得較好的精確度果和較強的魯棒性。圖像配準逐漸的成為醫(yī)學圖像處理領域的熱點之一。本研究在互信息和多分辨策略的基礎上,對前人的研究做出一些改進。本研究所做的工作安排如下:(1)論文系統(tǒng)介紹了醫(yī)學圖像配準的研究背景及意義、概念及配準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容。(2)針對粒子群算法在圖像配準過程中存在易陷入局部極值的缺點,在利用多分辨率策略的基礎上,提出改進的粒子群算法。改進的粒子群算法引入自我調節(jié)策略和自適應的權重,結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粒子群算法進行優(yōu)化,前一層的圖像配準結果作為下一層圖像配準中粒子群算法種群的一個參數,以此來提氋配準結果的精確度,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行配準,配準實驗能夠取得良好的效果,驗證了本算法的有效性。(3)針對Powell算法在圖像配準存在局部收斂能力差的問題,提出利用改進的差分算法和Powell算法對圖像進行配準。在源圖像上進行基于小波變換的圖像分解,將源圖像分解成三層結構,對每層使用不同的優(yōu)化算法進行配準:第一層使用改進的差分算法,后兩層使用Powell算法。引入自適應算子的改進差分算法,極大的解決了Powell算法過度依賴初始點的問題。通過真實圖像的配準,驗證了基于小波分解的多分辨率策略能夠加快圖像配準的進程,同時也能夠獲得了良好的配準結果。通過對配準實驗結果的分析,在以互信息和多分辨率策略為基礎上利用本研究的算法,能夠減少配準的時間并取得良好的結果。
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 楊程;徐曉剛;王建國;;圖像配準技術研究[J];計算機科學;2016年S2期

2 許應強;施慶華;曲永冬;王翠芝;朱攀;葉愈;;一種基于遺傳算法的圖像配準算法研究[J];計算機科學;2016年S2期

3 趙海峰;陸明;卜令斌;孫登第;羅斌;;基于特征點Rényi互信息的醫(yī)學圖像配準[J];計算機學報;2015年06期

4 羅天健;劉秉瀚;;融合特征的快速SURF配準算法[J];中國圖象圖形學報;2015年01期

5 李超;李光耀;譚云蘭;徐祥龍;;基于Powell算法與改進遺傳算法的醫(yī)學圖像配準方法[J];計算機應用;2013年03期

6 申艷平;;醫(yī)學圖像配準技術[J];中國醫(yī)學物理學雜志;2013年01期

7 周其慧;宋余慶;陳健美;郝朝玲;晏燕華;;基于多分辨率和Powell算法的醫(yī)學圖像配準[J];計算機應用研究;2013年04期

8 汪漢云;王程;李鵬;錢智明;郝勝勇;;多源遙感圖像配準技術綜述[J];計算機工程;2011年19期

9 李雄飛;張存利;李鴻鵬;臧雪柏;;醫(yī)學圖像配準技術進展[J];計算機科學;2010年07期

10 范瑾瑾;胡良梅;凌虎;;改進的基于小波變換的圖像配準方法[J];計算機工程;2010年05期

相關博士學位論文 前4條

1 李碧草;基于信息論測度的醫(yī)學圖像配準技術研究[D];東南大學;2016年

2 楊娟;醫(yī)學圖像配準和四維磁共振成像相關技術研究[D];山東大學;2015年

3 章學靜;像素級圖像增強及配準算法研究[D];北京理工大學;2014年

4 胡永祥;基于互信息的多模態(tài)醫(yī)學圖像非剛性配準研究[D];中南大學;2012年

相關碩士學位論文 前7條

1 江耿紅;多源序列圖像的配準與融合技術研究[D];山東大學;2015年

2 劉亮;基于遺傳算法和多分辨率的醫(yī)學圖像配準研究[D];廣西大學;2014年

3 別術林;基于互信息的醫(yī)學圖像配準算法研究[D];北京交通大學;2014年

4 林蔚;基于互信息和蟻群算法的多分辨率二維—三維醫(yī)學圖像配準的研究[D];廣西大學;2013年

5 趙鈺;基于小波變換的圖像配準與融合技術研究[D];西北農林科技大學;2012年

6 馮雪芳;基于互信息的圖像配準技術的研究[D];江南大學;2012年

7 徐磊;基于最大互信息的醫(yī)學圖像配準方法研究[D];西安電子科技大學;2011年

，

本文編號：2560901