[发明专利]图像配准

权利要求书

1.一种自动图像配准的计算机实现的方法，包括：

接收(300)第一图像和第二图像，两个图像均有多个物体且一个物体的至少一部分是这两个图像共有的；

对于所述第一和第二图像中的每一个，计算概率图(306)，所述概率图包括：对于每个图像元素，所述图像元素含有特定物体的的概率；

通过优化能量函数(206)来寻找配准(310)所述第一和第二图像的映射，所述能量函数是所述第一和第二图像的强度的函数，也是所述概率图的函数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一和第二图像是医学图像。

3.如权利要求1或权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一和第二图像有不同的模态。

4.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，所述第一和第二图像有三个维度或更高维度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述概率图包括：对每个图像元素，计算多个概率以使得与每个图像元素相关联的多个指定物体中的每一个存在一个概率。

6.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，计算所述概率图包括基于图像元素的外观、空间背景及其在至少一个特定物体的边界盒的预测中的置信度将图像元素集群起来。

7.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，计算所述概率图包括使用包括各自均已被训练的多个回归树(400、402、404)的回归树林来预测所述特定物体的位置。

8.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，计算所述概率图包括使用包括已被训练的多个分类树的分类树林来将图像元素分类为特定类别。

9.如任一前述权利要求所述的方法，其特征在于，寻找所述映射包括对所述能量函数进行全局优化。

10.一种自动图像配准系统，包括：

被安排为接收第一图像和第二图像的输入(1202)，两个图像均有多个物体且一个物体的至少一部分是这两个图像共有的；

被安排为计算所述第一和第二图像中的每个的语义信息的处理器(1206)，所述语义信息包括关于所述图像中的物体的类型的信息和该信息的确信度；

所述处理器(1206)进一步被安排为寻找配准所述第一和第二图像的映射，所述映射考虑了所述图像的所述图像元素的强度并且以如下方式考虑了所述语义信息：按照所述语义信息的所述确信度来加权。