[发明专利]三维图像配准方法及系统

权利要求书

1.一种三维图像配准方法，用于实现参考图像和浮动图像的配准，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

A100、分别加载参考图像和浮动图像；

A200、将所述参考图像和浮动图像划分为一定数量的子图像，并提取相应的显著性子图像；

A300、对提取出的显著性子图像，计算其特征向量，并根据特征向量的相似性进行局部配准；

A400、以局部配准后的显著性子图像中心作为控制点，进行基于全局变换模型的图像配准。

2.根据权利要求1所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述步骤A200中，将参考图像和浮动图像划分为一定数量的子图像中，所述子图像是长方体子图像。

3.根据权利要求1所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述步骤A200中，提取出相应的显著性子图像是指对每一个子图像计算描述其显著性的函数的数值，对于显著性函数的数值满足邻域极大值条件的子图像，选取其内接球体部分图像作为显著性子图像。

4.根据权利要求3所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述显著性的函数为：

；

其中，是子图像空间，是子图像中像素点的梯度，是子图像中像素点的Hessian矩阵，是子图像的Hessian矩阵特征值方向分布。

5.根据权利要求1所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述步骤A300中的特征向量由两个分量和组成；所述是显著性子图像的Hessian矩阵特征值方向分布向量，所述是描述显著性子图像的几何结构特征的三维向量；且满足：；其中，是梯度幅值加权的显著性子图像空间的协方差矩阵，、、是的三个特征值，且具有如下关系：。

6.根据权利要求1所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述步骤A300中根据特征向量的相似性进行局部配准包括：定义一个衡量特征向量间相似性的评价函数，对参考图像和浮动图像中的所有显著性子图像匹配关系计算评价函数，选择满足双向匹配一致性的显著性子图像作为匹配上的显著性子图像，然后对匹配上的显著性子图像进行局部配准。

7.根据权利要求6所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述衡量特征向量间相似性的评价函数由两个分量和组成，且满足：；

其中，是采用KL散度来衡量两个显著性子图像和的Hessian矩阵特征值方向分布相似性，采用欧式空间距离来衡量两个显著性子图像和的几何结构特征向量相似性。

8.根据权利要求6所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述满足双向匹配一致性是指对于参考图像中的显著性子图像与浮动图像中的显著性子图像满足以下关系：在浮动图像的所有显著性子图像中，与的评价函数值最小；并且在参考图像的所有显著性子图像中，与的评价函数值最小。

9.根据权利要求1所述的三维图像配准方法，其特征在于，所述步骤A300中根据特征向量的相似性进行局部配准采用基于归一化相关系数的方法。

10.一种三维图像配准系统，用于实现参考图像和浮动图像的配准，其特征在于，所述系统包括：

显著性子图像提取单元，用来提取三维图像中的显著性子图像；

子图像特征向量计算及匹配单元，用来计算显著性子图像的特征向量，以及基于特征向量间的相似性进行显著性子图像匹配；

局部配准单元，对匹配上的显著性子图像进行局部配准；

全局配准单元，提取局部配准后的显著性子图像中心点作为控制点计算全局变换模型，实现三维图像的精确配准。