基于特征点的异源图像配准技术及其应用的研究

摘要

医学图像配准是医学图像处理的一个重要研究领域，被广泛应用于手术导航、病变跟踪以及治疗评价等临床诊断治疗中。针对不同的应用，医学图像配准在配准精度、算法速度以及鲁棒性等方面仍有许多技术问题需要解决。本文在综述了医学图像配准领域的各种理论及技术方法的基础上，对配准过程中局部极值现象的抑制方法及大形变图像配准精度的提高方法进行了研究。
　　针对同一场景在不同角度下拍摄的重叠图像配准及镶嵌问题进行了研究，包括研究了窄基线条件下基于频域信息的配准技术和基于点特征匹配的配准技术；研究了图像配准与镶嵌技术中的一系列相关问题,包括摄像机运动模型、透视变换矩阵参数的鲁棒估计和求解方法、插值技术、图像变形技术、流形的概念等，并分析了影响合成图像清晰度的主要因素。
　　本文提出了基于改进Harris角点检测的图像拼接算法。该算法具有较好的抗干扰能力，但在实际应用中，由于检测过程中，对参数初始值的选取采用了经验值，致使整个图像拼接过程存在偏差，所以本文使用了新的角点响应函数，并对改进后的算法进行实验验证，避免了对参数初始值的选取，提高了算法的有效性。实验结果证实与现有算法相比，此算法能得到高质量的配准图像，实现简单。

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1 绪论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 图像配准技术的研究现状

1.3 文章研究内容与组织结构

2相关概念与技术阐述

2.1 图像配准的相关概念及理论

2.2 图像配准的评估标准

2.3 图像配准的方法

2.4 基于特征的图像配准

2.5 医学影像处理中的图像配准

2.6 以图像特征匹配方法的优势分析

3 特征点的提取方法

3.1Harris特征点提取算法

3.2改进的Harris特征点提取算法

3.3改进后算法性能检验

3.4 本章小结

4基于特征点的配准算法

4.1配准算法的思路与流程

4.2 算法实现

4.3配准实验及结果分析

4.4本章小结

5 异源医学图像拼接应用中的实验与分析

5.1图像拼接技术的应用背景

5.2图像拼接的基本流程

5.3 实验及结果分析

6 总结与展望

参考文献

后记

附录I：部分配准程序源代码

附录II：攻读硕士学位期间发表的部分学术论著