用于三维医学图像配准的“粗精”混合算法研究

摘要

目的 三维医学图像配准能够为临床诊断提供更多更丰富的信息,是医学图像处理领域的研究热点.本文针对配准中传统方法很难兼顾到配准的准确度和速度,提出一种基于“粗精”混合配准的算法.方法 首先,采用主成分分析方法对图像进行粗配准,减小浮动图像和参考图像之间的差异,得到精配准良好的初始参数;然后,采用改进的Powell算法在初始参数的基础上进行精配准;最后,以三维MRI图像为例设计了两组实验进行验证.结果 该方法配准精度高,旋转参数误差低至0.001,得到的图像灰度误差可限制在2以内.此外与全局优化方法相比,该方法保证配准精度的同时,在速度上可提高2～3倍.结论 实验证明该方法可同时兼顾配准的准确度和速度.