[发明专利]一种基于图像边缘的多分辨非刚性头部医学图像配准方法

摘要

一种基于图像边缘的多分辨非刚性头部医学图像配准方法属于信息融合领域。本发明在配准过程中利用由粗到精的搜索变换参数。首先由小波变换检测图像边缘，在边缘图像基础上构造边缘金字塔图像，然后在边缘金字塔图像的最小尺度层(即最粗糙层)进行较大范围的搜索，寻找配准两幅图像的最佳变换，以后每一层以前一层的搜索结果为中心，缩小搜索范围继续搜索，直到最大尺度层。这种方法与直接用原始图像进行配准相比，可以减少计算量，提高准确度并能够配准不同空间分辨率的图像。

主权项

1.一种基于图像边缘的多分辨非刚性头部医学图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：1)图像边缘提取设二维图像信号f(x，y)表示图像的像素值，设η(x，y)为二维平滑函数并且满足：∫∫η(x，y)dxdy＝1    (1)limx,y→∞η(x,y)=0---(2)]]>对平滑函数η(x，y)分别求x方向和y方向的偏导数，则有：μ1(x,y)=∂η(x,y)∂x;]]>μ2(x,y)=∂η(x,y)∂y]]>其中μ¹(x，y)和μ²(x，y)看作二维小波函数；则f(x，y)对应的小波变换为：W^xf(x，y)＝f(x，y)*μ¹                           W^yf(x，y)＝f(x，y)*μ²对图像进行平滑，平滑后的图像g(x，y)为：g(x，y)＝η(x，y)*f(x，y)    (3)对平滑后的图像求一阶微分，得：∂g(x,y)∂x=∂∂x[η(x,y)*f(x,y)]]]>=∂g(x,y)∂x*f(x,y)---(4)]]>∂g(x,y)∂y=∂∂y[η(x,y)*f(x,y)]]]>=∂g(x,y)∂y*f(x,y)---(5)]]>式(4)和(5)的右端实际上是函数f(x，y)的两个小波变换，即∂g(x,y)∂x=Wxf(x,y)=f(x,y)*μ1(x,y)---(6)]]>∂g(x,y)∂y=Wyf(x,y)=f(x,y)*μ2(x,y)---(7)]]>一阶导数的模极大值对应图像的边缘点，这两个一阶导数等于f(x，y)的两个小波变换，这两个小波变换的模的极大值就对应了图像的边缘点，从而由上述方法，得到边缘图像I(x，y)和I′(x，y)，进行图像配准；其中I(x，y)为参考图像对应的边缘图像，I′(x，y)为待配准图像对应的边缘图像；2).图像配准2.1)将上述到边缘图像I(x，y)和I′(x，y)变换为各分辨率层的边缘金字塔图像I_k(x，y)和I′_k(x，y)，过程如下：通过将原始边缘图像I(x，y)和I′(x，y)相邻的2×2个像素算术平均为一个像素构造第一级边缘金字塔图像I₁(x，y)和I′₁(x，y)，然后在第一级边缘金字塔图像I₁(x，y)和I′₁(x，y)的基础上按上述方法构造第二级图像I₂(x，y)和I′₂(x，y)，依此类推构成所需层的边缘金字塔图像I_k(x，y)和I′_k(x，y)；2.2)在分解成分辨率由低到高的各层边缘金字塔子图像集I_k(x，y)和I′_k(x，y)后，由低一级的分辨率层I_k(x，y)和I′_k(x，y)的搜索结果作为高一级的分辨率层I_k-1(x，y)和I′_k-1(x，y)的初始值，依次类推实现原始图像的配准；在第k层通过方向加速法进行搜索，设置搜索步长，将参考图像和待配准图像的低频边缘图像进行配准运算，得与I_k(x，y)上点P_K(x，y)在I′_k(x，y)上的最佳对应点P′_k(x，y)，确定图像间的变换参数，并作为下一层搜索的粗略位置；其中k为边缘金字塔图像分解的第k层，P_K(x，y)为图像I_k(x，y)上的一像素点，x，y为其横纵坐标，P′_k(x，y)为图像I′_k(x，y)上的一像素点；2.3)在第k-1层配准中以第k层结果P′_k(x，y)作为初始位置，在P′_k(x，y)的邻域内进行配准搜索，在待配准图像中寻找P′_k-1(x，y)使之与参考图像中点P_k-1(x，y)对应，从而得到本层的最佳对应点P′_k-1(x，y)；2.4)令k＝k-1，重复进行步骤2.3)的配准搜索，2.5)缩小搜索步长，重复步骤2.3)和步骤2.4，实现逐层搜索直到k＝0，实现k＝0即最顶层上，得到的原始图像上P₀(x，y)和其最佳对应点P′₀(x，y)，即为的最终搜索结果，完成配准过程。