一种用于选择相似性度量的方法和装置

摘要

本发明涉及一种用于选择相似性度量的方法和装置，该装置包括：获取模块，用于获取图像配准任务将要配准的图像的特征；检索模块，用于从预先存储的多个映射信息中，检索出指定的映射信息，其中，所述多个映射信息的每一个指示一个相似性度量对具有一组特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性，以及，所述指定的映射信息是所述多个映射信息中指示相似性度量对具有所述获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性；以及，选择模块，用于从所述指定的映射信息所涉及的相似性度量中，选择在所述图像配准任务中进行基于灰度的图像配准使用的相似性度量，其中，所述选择的相似性度量对具有所述获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性比所述指定的映射信息所涉及的相似性度量中的其它相似性度量对具有所述获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性高。利用该方法和装置，可以为图像配准任务选择合适的相似性度量以提高图像配准的准确度和/或鲁棒性。

说明书

技术领域

本发明涉及图像配准领域，尤其涉及一种用于选择相似性度量的方法和 装置。

背景技术

图像配准是指通过一定手段寻找两幅图像之间对应的空间几何变换关 系，使一幅图像进行相应的空间变换（例如，平移、旋转、缩放）后在空间 位置上与另一幅图像达到一致。在图像配准中，通常采用的一种方法是基于 灰度的图像配准。该方法理论上是采用图像相关技术。该方法的优点是利用 相关值就能够很好地表示两幅图像的相似程度。基于灰度的图像配准 （intensity based image registration）在医学图像处理中有非常广泛的应用， 它是不同模态医学图像的融合的基础，并为医务工作者使用各种医学影像提 供便利。因此，希望获得准确性和鲁棒性都十分优良的配准方法，使通过不 同成像模式所获得的图像的信息能够完美地整合。但是，由于生物变异、生 物信息的类型不同、图像劣化、病人病情随时间的变化等因素的影响，可能 使待配准的图像存在巨大差异，从而使图像配准成为了一个棘手的问题。

在基于灰度的配准中，配准方法的准确性和鲁棒性与在配准中所采用的 相似性度量密切相关。相似性度量的效果基于许多因素，例如成像模式、图 像内容、图像质量、空间变换和大量实施细节。这些因素的复杂相互依赖性 使得评定特定因素对相似性度量的影响以及采用该相似性度量的配准结果 产生困难。即使对于有经验的专家，为新的配准任务选择最佳的相似性度量 也是不容易的。

发明内容

本发明的实施例提供一种用于选择相似性度量的方法和装置，其能够为 图像配准任务选择合适的相似性度量以提高图像配准的准确度和/或鲁棒性。

按照本发明实施例的一种用于选择相似性度量的方法，包括：获取图像 配准任务将要配准的图像的特征；从存储的多个映射信息中，检索出指定的 映射信息，其中，所述多个映射信息的每一个指示一个相似性度量对具有一 组特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性，以及， 所述指定的映射信息是所述多个映射信息中指示相似性度量对具有所述获 取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性；以 及，从所述指定的映射信息所涉及的相似性度量中，选择在所述图像配准任 务中进行配准使用的相似性度量，其中，所述选择的相似性度量对具有所述 获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性比 所述指定的映射信息所涉及的相似性度量中的其它相似性度量对具有所述 获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性高。

在一种实现方式中，当所述选择的相似性度量多于一个时，所述方法还 包括：利用配准是已知的且具有所述获取的特征的多个第一图像对，训练利 用所述选择的相似性度量构造的代价函数。

在一种实现方式中，所述准确度使用样本图像对的金标准空间变换和另 一特定空间变换之间的差异来表示，其中，所述金标准空间变换使得已被执 行所述金标准空间变换的所述图像对被配准，以及，所述特定空间变换使得 基于已被执行所述特定空间变换的所述图像对所计算的相似性度量具有最 大值。

在另一种实现方式中，所述准确度使用相似性度量的两个计算值之间的 差值来表示，其中，所述相似性度量的两个计算值的其中一个计算值是基于 已被执行金标准空间变换后处于配准状态的样本图像对计算的，以及，所述 相似性度量的两个计算值的另一个计算值是基于已被执行指定空间变换后 的所述图像对计算的，所述指定空间变换是对所述金标准空间变换的各个参 数进行指定改变后得到的空间变换。

在一种实现方式中，所述鲁棒性使用图像配准的成功率来表示。

在一种实现方式中，所述方法还包括：生成所存储的映射信息。

在一种实现方式中，所述生成包括：对于多个具有一组特征的第二图像 对，确定所述多个第二图像对的每一个的特定空间变换，其中，所述多个第 二图像对的每一个的所述特定空间变换使得基于已被执行所述特定空间变 换的该图像对所计算的相似性度量具有最大值；计算所述多个第二图像对的 每一个的金标准空间变换和所述特定空间变换之间的差异值，作为所述多个 第二图像对的每一个的空间变换差异值，其中，所述多个第二图像对的每一 个的所述金标准空间变换使得已被执行所述金标准空间变换后的该第二图 像对处于配准状态；根据所述多个第二图像对的每一个的空间变换差异值， 计算所述多个第二图像对的空间变换差异值的平均值；以及，产生并存储用 于指示所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所 具有的准确度的第一映射信息，其中，所述第一映射信息所指示的所述相似 性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度为 所计算的平均值。

在另一种实现方式中，所述生成包括：对于多个具有一组特征的第三 图像对，对每一个第三图像对的金标准空间变换的各个参数进行指定改变， 得到每一个第三图像对的指定空间变换，其中，每一个第三图像对的所述 金标准空间变换使得已被执行所述金标准空间变换后的该第三图像对处于 配准状态；基于每一个第三图像对，计算相似性度量的两个计算值，作为 每一个第三图像对的两个相似性度量值，其中，每一个第三图像对的其中 一个相似性度量值是基于已被执行该第三图像对的所述金标准空间变换后 的该第三图像对所计算的所述相似性度量的值，以及，每一个第三图像对 的另一个相似性度量值是基于已被执行该第三图像对的所述指定空间变换 后的该第三图像对所计算的所述相似性度量的值；计算每一个第三图像对 的两个相似性度量值之间的差值，作为每一个第三图像对的相似性度量差 值；根据各个第三图像对的相似性度量差值，计算所述多个第三图像对的 相似性度量差值的平均值；以及，产生并存储用于指示所述相似性度量对 具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度的第二映射 信息，其中，所述第二映射信息所指示的所述相似性度量对具有所述特征 的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度为所计算的平均值。

在又一种实现方式中，所述生成包括：对于多个具有一组特征的第四图 像对，确定所述多个第四图像对的每一个的特定空间变换，其中，所述多个 第四图像对的每一个的所述特定空间变换使得基于已被执行所述特定空间 变换后的该第四图像对所计算的相似性度量具有最大值；计算所述多个第四 图像对的每一个的金标准空间变换和所述特定空间变换之间的差异值，作为 所述多个第四图像对的每一个的空间变换差异值，其中，所述多个第四图像 对的每一个的金标准空间变换使得基于已被执行所述金标准空间变换后的 该第四图像对处于配准状态；根据所述多个第四图像对的每一个的空间变换 差异值，从所述多个第四图像对中检索出其空间变换差异值小于第一指定阈 值的第四图像对，作为图像配准成功的第四图像对；计算所述图像配准成功 的第四图像对的数量与所述多个第四图像对的数量的比值；以及，产生并存 储用于指示所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配 准所具有的鲁棒性的第三映射信息，其中，所述第三映射信息所指示的所述 相似性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的鲁棒 性为所计算的比值。

在再一种实现方式中，所述生成还包括：对于多个具有一组特征的第 五图像对，对每一个第五图像对的金标准空间变换的各个参数进行指定改 变，得到每一个第五图像对的指定空间变换，其中，每一个第五图像对的 所述金标准空间变换使得已被执行所述金标准空间变换后的该第五图像对 处于配准状态；基于每一个第五图像对，计算相似性度量的两个计算值， 作为每一个第五图像对的两个相似性度量值，其中，每一个第五图像对的 其中一个相似性度量值是基于已被执行该第五图像对的所述金标准空间变 换后的该第五图像对所计算的所述相似性度量的值，以及，每一个第五图 像对的另一个相似性度量值是基于已被执行该第五图像对的所述指定空间 变换后的该第五图像对所计算的所述相似性度量的值；计算每一个第五图 像对的两个相似性度量值之间的差值，作为每一个第五图像对的相似性度 量差值；根据各个第五图像对的相似性度量差值，从所述多个第五图像对 中检索出其相似性度量差值小于第二指定阈值的第五图像对，作为图像配 准成功的第五图像对；计算所述图像配准成功的第五图像对的数量与所述 多个第五图像对的数量的比值；以及，产生并存储用于指示所述相似性度 量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性的第四 映射信息，其中，所述第四映射信息所指示的所述相似性度量对具有所述 特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性为所计算的比值。

按照本发明实施例的一种用于选择相似性度量的装置，包括：获取模块， 用于获取图像配准任务将要配准的图像的特征；检索模块，用于从存储的多 个映射信息中，检索出指定的映射信息，其中，所述多个映射信息的每一个 指示一个相似性度量对具有一组特征的图像进行基于灰度的图像配准所具 有的准确度和/或鲁棒性，以及，所述指定的映射信息是所述多个映射信息中 指示相似性度量对具有所述获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所 具有的准确度和/或鲁棒性；以及，选择模块，用于从所述指定的映射信息所 涉及的相似性度量中，选择在所述图像配准任务中进行基于灰度的图像配准 使用的相似性度量，其中，所述选择的相似性度量对具有所述获取的特征的 图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性比所述指定的映 射信息所涉及的相似性度量中的其它相似性度量对具有所述获取的特征的 图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性高。

在一种实现方式中，当所述选择的相似性度量多于一个时，所述装置还 包括：训练模块，用于利用配准是已知的且具有所述获取的特征的多个第一 图像对，训练利用所述选择的相似性度量构造的代价函数。

在一种实现方式中，所述准确度使用样本图像对的金标准空间变换和另 一特定空间变换之间的差异来表示，其中，所述金标准空间变换使得已被执 行所述金标准空间变换的所述图像对被配准，以及，所述特定空间变换使得 基于已被执行所述特定空间变换的所述图像对所计算的相似性度量具有最 大值。

在另一种实现方式中，所述准确度使用相似性度量的两个计算值之间的 差值来表示，其中，所述相似性度量的两个计算值的其中一个计算值是基于 已被执行金标准空间变换后处于配准状态的样本图像对计算的，以及，所述 相似性度量的两个计算值的另一个计算值是基于已被执行指定空间变换后 的所述图像对计算的，所述指定空间变换是对所述金标准空间变换的各个参 数进行指定改变后得到的空间变换。

在一种实现方式中，所述鲁棒性使用图像配准的成功率来表示。

在一种实现方式中，所述装置还包括：生成模块，用于生成所存储的映 射信息。

在一种实现方式中，所述生成模块包括：第一确定模块，用于对于多个 具有一组特征的第二图像对，确定所述多个第二图像对的每一个的特定空间 变换，其中，所述多个第二图像对的每一个的所述特定空间变换使得基于已 被执行所述特定空间变换的该图像对所计算的相似性度量具有最大值；第一 计算模块，用于计算所述多个第二图像对的每一个的金标准空间变换和所述 特定空间变换之间的差异值，作为所述多个第二图像对的每一个的空间变换 差异值，其中，所述多个第二图像对的每一个的所述金标准空间变换使得已 被执行所述金标准空间变换后的该第二图像对处于配准状态；以及，根据所 述多个第二图像对的每一个的空间变换差异值，计算所述多个第二图像对的 空间变换差异值的平均值；以及，第一产生模块，用于产生并存储用于指示 所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的 准确度的第一映射信息，其中所述第一映射信息所指示的所述相似性度量对 具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度为所计算的 平均值。

在另一种实现方式中，所述生成模块包括：第一改变模块，用于对于多 个具有一组特征的第三图像对，对每一个第三图像对的金标准空间变换的各 个参数进行指定改变，得到每一个第三图像对的指定空间变换，其中，每一 个第三图像对的所述金标准空间变换使得已被执行所述金标准空间变换后 的该第三图像对处于配准状态；第二计算模块，用于：基于每一个第三图像 对，计算相似性度量的两个计算值，作为每一个第三图像对的两个相似性度 量值，其中，每一个第三图像对的其中一个相似性度量值是基于已被执行该 第三图像对的所述金标准空间变换后的该第三图像对所计算的所述相似性 度量的值，以及，每一个第三图像对的另一个相似性度量值是基于已被执行 该第三图像对的所述指定空间变换后的该第三图像对所计算的所述相似性 度量的值；计算每一个第三图像对的两个相似性度量值之间的差值，作为每 一个第三图像对的相似性度量差值；以及，根据各个第三图像对的相似性度 量差值，计算所述多个第三图像对的相似性度量差值的平均值；以及，第二 产生模块，用于产生并存储用于指示所述相似性度量对具有所述特征的图像 进行基于灰度的图像配准所具有的准确度的第二映射信息，其中所述第二映 射信息所指示的所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图 像配准所具有的准确度为所计算的平均值。

在又一种实现方式中，所述生成模块包括：第二确定模块，用于对于多 个具有一组特征的第四图像对，确定所述多个第四图像对的每一个的特定空 间变换，其中，所述多个第四图像对的每一个的所述特定空间变换使得基于 已被执行所述特定空间变换后的该第四图像对所计算的相似性度量具有最 大值；第三计算模块，用于计算所述多个第四图像对的每一个的金标准空间 变换和所述特定空间变换之间的差异值，作为所述多个第四图像对的每一个 的空间变换差异值，其中，所述多个第四图像对的每一个的金标准空间变换 使得基于已被执行所述金标准空间变换后的该第四图像对处于配准状态；第 一搜索模块，用于根据所述多个第四图像对的每一个的空间变换差异值，从 所述多个第四图像对中检索出其空间变换差异值小于第一指定阈值的第四 图像对，作为图像配准成功的第四图像对；第四计算模块，用于计算所述图 像配准成功的第四图像对的数量与所述多个第四图像对的数量的比值；以 及，第三生成模块，用于产生并存储用于指示所述相似性度量对具有所述特 征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性的第三映射信息，其中所 述第三映射信息所指示的所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于 灰度的图像配准所具有的鲁棒性为所计算的比值。

在再一种实现方式中，所述生成模块还包括：第二改变模块，用于对 于多个具有一组特征的第五图像对，对每一个第五图像对的金标准空间变 换的各个参数进行指定改变，得到每一个第五图像对的指定空间变换，其 中，每一个第五图像对的所述金标准空间变换使得已被执行所述金标准空 间变换后的该第五图像对处于配准状态；第五计算模块，用于基于每一个 第五图像对，计算相似性度量的两个计算值，作为每一个第五图像对的两 个相似性度量值，其中，每一个第五图像对的其中一个相似性度量值是基 于已被执行该第五图像对的所述金标准空间变换后的该第五图像对所计算 的所述相似性度量的值，以及，每一个第五图像对的另一个相似性度量值 是基于已被执行该第五图像对的所述指定空间变换后的该第五图像对所计 算的所述相似性度量的值；以及，计算每一个第五图像对的两个相似性度 量值之间的差值，作为每一个第五图像对的相似性度量差值；第二搜索模 块，用于根据各个第五图像对的相似性度量差值，从所述多个第五图像对 中检索出其相似性度量差值小于第二指定阈值的第五图像对，作为图像配 准成功的第五图像对；第六计算模块，用于计算所述图像配准成功的第五 图像对的数量与所述多个第五图像对的数量的比值；以及，第四产生模块， 用于产生并存储用于指示所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于 灰度的图像配准所具有的鲁棒性的第四映射信息，其中所述第四映射信息 所指示的所述相似性度量对具有所述特征的图像进行基于灰度的图像配准 所具有的鲁棒性为所计算的比值。

从上面的描述可以看出，本发明实施例的方案预先存储用于表示各个相 似性度量对具有不同特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度 和/或鲁棒性的映射信息，在面对新的图像配准任务时，基于所存储的映射信 息，选择对具有将要配准的图像所呈现的特征的图像进行基于灰度的图像配 准具有较高的准确度和/或鲁棒性的相似性度量，作为该图像配准任务使用的 相似性度量，由于为图像配准任务选择的相似性度量是具有较高准确度和/ 或鲁棒性的相似性度量，因此，图像配准任务在对图像进行基于灰度的图像 配准时能提供较高的准确度和/或鲁棒性，可见，采用本发明实施例的方案， 能够为图像配准任务选择合适的相似性度量以提高图像配准的准确度和/或 鲁棒性。

附图说明

本发明的其它特征、特点、优点和益处通过以下结合附图的详细描述将 变得更加显而易见。

图1示出了按照本发明一个实施例的用于选择相似性度量的方法的流程 图。

图2示出了映射信息的例子。

图3示出了按照本发明一个实施例的用于生成映射信息的方法的示意 图。

图4示出了按照本发明另一实施例的用于生成映射信息的方法的示意 图。

图5示出了按照本发明一个实施例的用于选择相似性度量的装置的示意 图。

图5A示出了按照本发明一个实施例的生成模块的示意图。

图5B示出了按照本发明另一实施例的生成模块的示意图。

图5C示出了按照本发明又一实施例的生成模块的示意图。

图5D示出了按照本发明再一实施例的生成模块的示意图。

图6示出了按照本发明一个实施例的用于选择相似性度量的设备的示意 图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种用于选择相似性度量的方案，其预先存储用于表 示各个相似性度量对具有不同特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有 的准确度和/或鲁棒性的映射信息，当面对新图像配准任务时，基于所存储的 映射信息，选择对具有将要配准的图像所呈现的特征的图像进行基于灰度的 图像配准时准确度和/或鲁棒性较高的相似性度量，作为该新图像配准任务使 用的相似性度量。显然，为该新图像配准任务选择具有较高准确度和/或鲁棒 性的相似性度量，那么该新图像配准任务在对图像进行基于灰度的图像配准 时能提供较高的准确度和/或鲁棒性。因此，采用本发明实施例的方案，能够 为图像配准任务选择合适的相似性度量以提高图像配准的准确度和/或鲁棒 性。

下面，将结合附图详细说明本发明的各个实施例。

现在参见图1，其示出了按照本发明一个实施例的用于选择相似性度量 的方法的流程图。图1所示的方法用于为新的图像配准任务P选择合适的相 似性度量，其可以由例如计算机等这样的具有计算能力的设备来实现。

如图1所示，在方框S100，预先生成多个映射信息并存储在数据库中， 其中，每一个映射信息用于指示一个相似性度量对具有一组特征的图像进行 基于灰度的图像配准所具有的准确度和鲁棒性。

这里，相似性度量可以是但不局限于互信息（mutual information）、互相 关（cross correlation）、联合熵（joint entropy）、欧氏距离（Euclidean distance）、 灰度均方差（mean square difference of intensity）等。

这里，每一组特征可以包括一个或多个特征，其中，特征可以例如是但 不局限于成像模式（例如：X射线成像的、计算机断层扫描成像（CT）的、 核磁共振成像（MRI）的、磁共振血管造影（MRA）的、数字血管减影成像 （DSA）的、超声成像（US）的）、成像部位（例如头部、手、脚等）等。

图2示例性地示出了6个映射信息，其中，第1个映射信息指示互信息 对CT的且包含人体头部的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度为 z1和鲁棒性为b1，第2个映射信息指示互信息对MRI的且包含人脚的图像 进行基于灰度的图像配准所具有的准确度为z2和鲁棒性为b2，第3个映射 信息指示密度均方差对CT的且包含人体头部的图像进行基于灰度的图像配 准所具有的准确度为z3和鲁棒性为b3，第4个映射信息指示密度均方差对 MRI的且包含人脚的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度为z4和 鲁棒性为b4，第5个映射信息指示联合熵对CT的且包含人体头部的图像进 行基于灰度的图像配准所具有的准确度为z5和鲁棒性为b5，以及，第6个 映射信息指示联合熵对MRI的且包含人脚的图像进行基于灰度的图像配准 所具有的准确度为z6和鲁棒性为b6。

在方框S104，接收用户输入的图像配准任务P将要配准的图像的特征T。 其中，特征T可以是一个或多个。

在方框S108，从数据库预先存储的映射信息中，检索出特定的映射信 息，其中，该特定的信息指示相似性度量对具有特征T的图像进行基于灰度 的图像配准所具有的准确度和鲁棒性。

例如，假设特征T是CT的和包含人体头部，并且预先存储的映射信息 是图2所示的6个映射信息，则方框S108所检索的特定的映射信息是图2 中的第1个映射信息、第3个映射信息和第5个映射信息。

在方框S112，将所检索的映射信息所涉及的相似性度量确定为候选相似 性度量。例如，假设方框S108所检索的映射信息是图2中的第1个映射信 息、第3个映射信息和第5个映射信息，由于第1个映射信息、第3个映射 信息和第5个映射信息涉及的相似性度量是互信息、密度均方差和联合熵， 所以候选相似性度量是互信息、密度均方差和联合熵。

在方框S116，对所检索的映射信息的每一个所指示的准确度和鲁棒性进 行加权求和，以计算得到候选相似性度量各自的准确度和鲁棒性的加权求和 值。例如，以所检索的映射信息是图2中的第1个映射信息、第3个映射信 息和第5个映射信息以及候选相似性度量是互信息、密度均方差和联合熵为 例，作为候选相似性度量的互信息的准确度和鲁棒性的加权求和值Q1等于 图2中的第1个映射信息所指示的准确度z1和鲁棒性b1的加权求和之值， 作为候选相似性度量的密度均方差的准确度和鲁棒性的加权求和值Q2等于 图2中的第3个映射信息所指示的准确度z3和鲁棒性b3的加权求和之值， 以及，作为候选相似性度量的联合熵的准确度和鲁棒性的加权求和值Q3等 于图2中的第5个映射信息所指示的准确度z5和鲁棒性b5的加权求和之值。

在方框S120，从候选相似性度量中，选择多个相似性度量作为图像配 准任务P使用的相似性度量，其中，所选择的相似性度量的准确度和鲁棒性 的加权求和值大于候选相似性度量中的其它相似性度量的准确度和鲁棒性 的加权求和值。例如，假设从互信息、密度均方差和联合熵这三个候选相似 性度量中选择两个相似性度量作为图像配准任务使用的相似性度量，并且互 信息的准确度和鲁棒性的加权求和值Q1、密度均方差的准确度和鲁棒性的 加权求和值Q2和联合熵的准确度和鲁棒性的加权求和值Q3大小依次为： Q1>Q3>Q2，那么互信息和联合熵将被选择作为图像配准任务使用的相似性 度量。

本领域技术人员应当理解，在本实施例中，从候选相似性度量中选择多 个相似性度量时并不仅局限于上述方式，还可以采用其它任何合适的方式来 对相似性度量的准确度和鲁棒性进行计算，以此对候选相似性度量加以选 择。

在方框S124，利用配准是已知的且具有特征T的多个样本图像对，训 练基于所选择的相似性度量构造的代价函数，以用于在图像配准任务P中基 于所选择的相似性度量判断图像是否配准。其中，代价函数可以通过但不局 限于，将所选择的多个相似性度量分别乘以各自的加权参数并相加而形成。

例如，假设互信息和联合熵将被选择作为图像配准任务P使用的相似性 度量，且互信息和联合熵分别用x和y表示，则基于互信息和联合熵构造的 代价函数f(x,y)=ax+by，其中，a和b分别为互信息和联合熵的加权参数。

在一个示例中，利用两个样本图像对来训练代价函数f(x,y)并假设当样 本图像对配准时代价函数f(x,y)=f0。对于第一个样本图像对，基于在第一个 样本图像对配准的情况下第一个样本图像对的两个样本图像计算得到互信 息和联合熵分别为x1和y1，把x1和y1以及f(x,y)=f0代入代价函数f(x, y)=ax+by，得到第一个方程式ax1+by1=f0。对于第二个样本图像对，基于在 第二个样本图像对配准的情况下第二个样本图像对的两个样本图像计算得 到互信息和联合熵分别为x2和y2，把x2和y2以及f(x,y)=f0代入代价函数 f(x,y)=ax+by，得到第二个方程式ax2+by2=f0。对ax1+by1=f0和ax2+by2=f0 联合解方程，计算得到加权参数a和b的取值。将计算得到的加权参数a和 b的取值代入代价函数f(x,y)=ax+by，就训练得到了代价函数f(x,y)=ax+by。

在其它的示例中，也可以通过本领域公知的梯度下降法、Powell法和模 拟退火等方法来训练得到代价函数。

在本发明的一个实施例中，准确度可以使用样本图像对的金标准空间变 换和另一特定空间变换之间的差异来表示，其中，所述金标准空间变换使得 已被执行所述金标准空间变换的该图像对被配准，以及，所述特定空间变换 使得基于已被执行所述特定空间变换的该图像对所计算的相似性度量具有 最大值，而鲁棒性可以使用图像配准的成功率来表示。

现参见图3，其示出了按照本发明一个实施例的用于生成映射信息的方 法的示意图。

如图3所示，在方框S300，从预先存储在数据库D中的样本图像对及 其各自的金标准空间变换检索出所有具有某特征ZT的样本图像对及其各自 的金标准空间变换（ground-truth transformation）。其中，每一个样本图像对 的金标准空间变换是使得已被执行该金标准空间变换的该样本图像对被配 准（即处于配准状态）。这里，在各个图像配准任务完成之后，用户可以将 各个成功配准的图像对作为样本图像对存储到数据库D中，并且同时还存储 各个样本图像对的金标准空间变换和各个样本图像对所具有的特征。

在方框S304，对于所检索的样本图像对中的第一个样本图像对，识别 出第一个样本图像对中的参考样本图像ck和浮动样本图像fd。

在方框S308，尝试使用不同的空间变换对浮动样本图像fd进行变换以 找到如下空间变换Max，其中，基于参考样本图像ck和已被执行空间变换 Max的浮动样本图像fd所计算的某相似性度量xs具有最大值。

在方框S312，计算第一个样本图像对的金标准空间变换和空间变换Max 之间的差异值，作为第一个样本图像对的空间变换差异值。

空间变换包括二维（2D）空间变换和三维（3D）空间变换。以3D空间 变换为例，本领域技术人员应当理解，3D空间变换可以包括七个参数：在 X坐标轴上的位移距离x、在Y坐标轴上的位移距离y、在Z坐标轴上的位 移距离z、绕着X坐标轴的旋转量φx、绕着y坐标轴的旋转量φy、绕着z 坐标轴的旋转量φz和图像缩放比例f。假设第一个样本图像对的金标准空间 变换和空间变换Max是3D空间变换，并且假设第一个样本图像对的金标准 空间变换为{x1,y1,z1,φx1,φy1,φz1,f1}和第一个样本图像对的空间变 换Max为{x2,y2,z2,φx2,φy2,φz2,f2}，那么第一个样本图像对的金标 准空间变换和空间变换Max之间的差异值Diff可以表示为:

Diff=(y1-y2)²+(z1-z2)²+(φx1-φx2)²+(φy1-φy2)²+(φz1-φz2)²+(f1-f2)²，

本领域技术人员应当理解，在本实施例中，金标准空间变换和空间变换 Max之间的差异值Diff的计算方式并不仅局限于上述方式，还可以是其它任 何合适的计算方式。

在方框S316，对于所检索的样本图像对中的其它各个样本图像对，重 复执行从方框S304到方框S312的操作，以计算所检索的样本图像对中的其 它各个样本图像对的空间变换差异值。

在方框S320，对所检索的样本图像对中的各个样本图像对的空间变换 差异值求和取平均，计算所检索的样本图像对的空间变换差异值的平均值， 作为该相似性度量xs对具有该特征ZT的图像进行基于灰度的图像配准所具 有的准确度。

在方框S324，从所检索的样本图像对中，找出其空间变换差异值小于 指定阈值Th1的样本图像对，作为图像配准成功的样本图像对。

在方框S328，计算该图像配准成功的样本图像对的数量与所检索的样 本图像对的数量的比值，作为该相似性度量xs对具有该特征ZT的图像进行 基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性。

在方框S332，产生并存储用于指示该相似性度量xs对具有该特征ZT 的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和鲁棒性的映射信息，其中 该映射信息所指示的该相似性度量xs对具有该特征ZT的图像进行基于灰度 的图像配准所具有的准确度和鲁棒性分别为所计算的平均值和比值。

在本发明的另一实施例中，鲁棒性使用图像配准的成功率来表示，而准 确度使用相似性度量的两个计算值之间的差值来表示，其中，所述相似性度 量的两个计算值的其中一个计算值是基于已被执行金标准空间变换后处于 配准状态的两个图像计算的，以及，所述相似性度量的两个计算值的另一个 计算值是基于已被执行指定空间变换后的所述两个图像计算的，所述指定空 间变换是对所述金标准空间变换进行指定改变后得到的空间变换。

现参见图4，其示出了按照本发明另一实施例的用于获取用于生成映射 信息的方法的示意图。

如图4所示，在方框S400，从预先存储在数据库D中的样本图像对及 其各自的金标准空间变换检索出所有具有某特征ZT的样本图像对及其各自 的金标准空间变换。

在方框S404，对于所检索的样本图像对中的第一个样本图像对，识别 出第一个样本图像对中的参考样本图像ck和浮动样本图像fd。

在方框S408，对第一个样本图像对的金标准空间变换的各个参数进行 指定改变，得到第一个样本图像对的另一空间变换LY。

在方框S412，基于参考样本图像ck和已被执行第一个样本图像对的金 标准空间变换的浮动样本图像fd，计算某相似性度量xs的第一取值。

在方框S416，基于参考样本图像ck和已被执行第一个样本图像对的空 间变换LY的浮动样本图像fd，计算该相似性度量xs的第二取值。

在方框S420，计算该相似性度量xs的第一取值和第二取值之间的差值， 作为第一个样本图像对的相似性度量差值。

在方框S424，对于所检索的样本图像对中的其它各个样本图像对，重 复执行从方框S404到方框S420的操作，以计算所检索的样本图像对中的其 它各个样本图像对的相似性度量差值。这里需要强调的是，在方框S408中 对所检索的样本图像对中的各个样本图像对的金标准空间变换进行的指定 改变都是一样的。

在方框S428，对所检索的样本图像对中的各个样本图像对的相似性度 量差值求和取平均，计算所检索的样本图像对的相似性度量差值的平均值， 作为该相似性度量xs对具有该特征ZT的图像进行基于灰度的图像配准所具 有的准确度。

在方框S432，从所检索的样本图像对中，找出其相似性度量差值小于 指定阈值Th2的样本图像对，作为图像配准成功的样本图像对。

在方框S436，计算该图像配准成功的样本图像对的数量与所检索的样 本图像对的数量的比值，作为该相似性度量xs对具有该特征ZT的图像进行 基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性。

在方框S440，产生并存储用于指示该相似性度量xs对具有该特征ZT 的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和鲁棒性的映射信息，其中 该映射信息所指示的该相似性度量xs对具有该特征ZT的图像进行基于灰度 的图像配准所具有的准确度和鲁棒性分别为所计算的平均值和比值。

其它变型

本领域技术人员应当理解，虽然在上面的实施例中，基于相似性度量的 准确度和鲁棒性两者来选择用于图像配准任务的相似性度量，然而，本发明 并不局限于此。在本发明的其它一些实施例中，也可以仅基于相似性度量的 准确度或鲁棒性来选择用于图像配准任务的相似性度量。

本领域技术人员应当理解，虽然在上面的实施例中，选择多个相似性度 量用于图像配准任务，然而，本发明并不局限于此。在本发明的其它一些实 施例中，也可以只选择一个相似性度量用于图像配准任务，在这种情况下， 可以不用为图像配准任务训练代价函数。

本领域技术人员应当理解，虽然在上面的实施例中，通过接收用户输入 的图像配准任务P将要配准的图像的特征T来获取图像配准任务P将要配准 的图像的特征T，然而，本发明并不局限于此。在本发明的其它一些实施例 中，也可以通过由实现本发明的设备自动提取图像配准任务P将要配准的图 像的特征T来获取图像配准任务P将要配准的图像的特征T。

本领域技术人员应当理解，虽然在上面的实施例中，鲁棒性使用图像配 准的成功率来表示，然而，本发明并不局限于此。在本发明的其它一些实施 例中，也可以利用其它的参数来表示鲁棒性，例如，可以利用2006年6月 发表于IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING,VOL.25,NO.6上 的题目为“A Protocol for Evaluation of Similarity Measures for Rigid  Registration”文献中所提到的捕获范围（capture range:CR）、极小值数目 （number of minima:NOM）和/或不收敛的风险（risk of nonconvergence: RON）来表示鲁棒性。

现在参见图5，其示出了示出了按照本发明一个实施例的用于选择相 似性度量的装置的示意图。图5所示的装置可以利用软件、硬件（例如集 成电路或DSP等）或软硬件结合的方式来实现，并且可以安装在具有计算 能力的任何设备中。

如图5所示，用于选择相似性度量的装置500可以包括获取模块502、 检索模块504和选择模块506。其中，获取模块502用于获取图像配准任务 将要配准的图像的特征。检索模块504用于从预先存储的多个映射信息中， 检索出指定的映射信息，其中，所述多个映射信息的每一个指示一个相似 性度量对具有一组特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确度和/ 或鲁棒性，以及，所述指定的映射信息是所述多个映射信息中指示相似性 度量对具有所述获取的特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的准确 度和/或鲁棒性。选择模块506用于从所述指定的映射信息所涉及的相似性 度量中，选择在所述图像配准任务中进行基于灰度的图像配准使用的相似 性度量，其中，所述选择的相似性度量对具有所述获取的特征的图像进行 基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性比所述指定的映射信息所 涉及的相似性度量中的其它相似性度量对具有所述获取的特征的图像进行 基于灰度的图像配准所具有的准确度和/或鲁棒性高。

其中，在一种具体实现方式中，当所述选择的相似性度量多于一个时， 装置500还可以包括训练模块508，用于利用配准是已知的且具有所述获取 的特征的多个第一图像对，训练利用所述选择的相似性度量构造的代价函 数，以用于在所述图像配准任务中基于所述选择的相似性度量判断图像是否 配准。

其中，在一种具体实现方式中，所述准确度可以使用样本图像对的金标 准空间变换和另一特定空间变换之间的差异来表示，其中，所述金标准空间 变换使得已被执行所述金标准空间变换的所述图像对被配准，以及，所述特 定空间变换使得基于已被执行所述特定空间变换的所述图像对所计算的相 似性度量具有最大值。

其中，在另一种具体实现方式中，所述准确度可以使用相似性度量的 两个计算值之间的差值来表示，其中，所述相似性度量的两个计算值的其 中一个计算值是基于已被执行金标准空间变换后处于配准状态的样本图像 对计算的，以及，所述相似性度量的两个计算值的另一个计算值是基于已 被执行指定空间变换后的所述图像对计算的，所述指定空间变换是对所述 金标准空间变换的各个参数进行指定改变后得到的空间变换。

其中，在一种具体实现方式中，所述鲁棒性可以使用图像配准的成功率 来表示。

其中，在一种具体实现方式中，装置500还可以包括生成模块510，用 于生成所存储的映射信息。

其中，在一种具体实现方式中，如图5A所示的，生成模块510可以包 括第一确定模块512、第一计算模块514和第一产生模块516。其中，第一 确定模块512用于对于多个具有某特征的第二样本图像对，确定所述多个第 二样本图像对的每一个的特定空间变换，其中，所述多个第二样本图像对的 每一个的所述特定空间变换使得基于已被执行所述特定空间变换的该图像 对所计算的某相似性度量具有最大值。第一计算模块514用于：计算所述多 个第二样本图像对的每一个的金标准空间变换和所述特定空间变换之间的 差异值，作为所述多个第二样本图像对的每一个的空间变换差异值，其中， 所述多个第二样本图像对的每一个的所述金标准空间变换使得已被执行所 述金标准空间变换后的该第二样本图像对处于配准状态并且其是已知的；以 及，根据所述多个第二样本图像对的每一个的空间变换差异值，计算所述多 个第二样本图像对的空间变换差异值的平均值。第一产生模块516用于产生 并存储用于指示所述某相似性度量对具有所述某特征的图像进行基于灰度 的图像配准所具有的准确度的第一映射信息，其中所述第一映射信息所指示 的所述某相似性度量对具有所述某特征的图像进行基于灰度的图像配准所 具有的准确度为所计算的平均值。

其中，在另一种具体实现方式中，如图5B所示的，生成模块510可以 包括第一改变模块520、第二计算模块522和第二产生模块524。其中，第 一改变模块520用于对于多个具有某特征的第三样本图像对，对每一个第三 样本图像对的金标准空间变换的各个参数进行指定改变，得到每一个第三样 本图像对的指定空间变换，其中，每一个第三样本图像对的所述金标准空间 变换使得已被执行所述金标准空间变换后的该第三样本图像对处于配准状 态并且其是已知的。第二计算模块522用于：基于每一个第三样本图像对， 计算某相似性度量的两个计算值，作为每一个第三样本图像对的两个相似性 度量值，其中，每一个第三样本图像对的其中一个相似性度量值是基于已被 执行该第三样本图像对的所述金标准空间变换后的该第三样本图像对所计 算的所述某相似性度量的值，以及，每一个第三样本图像对的另一个相似性 度量值是基于已被执行该第三样本图像对的所述指定空间变换后的该第三 样本图像对所计算的所述某相似性度量的值；计算每一个第三样本图像对的 两个相似性度量值之间的差值，作为每一个第三样本图像对的相似性度量差 值；以及，根据各个第三样本图像对的相似性度量差值，计算所述多个第三 样本图像对的相似性度量差值的平均值。第二产生模块524用于产生并存储 用于指示所述某相似性度量对具有所述某特征的图像进行基于灰度的图像 配准所具有的准确度的第二映射信息，其中所述第二映射信息所指示的所述 某相似性度量对具有所述某特征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的 准确度为所计算的平均值。

其中，在又一种具体实现方式中，如图5C所示的，生成模块510可以 包括第二确定模块528、第三计算模块530、第一搜索模块532、第四计算模 块534和第三产生模块536。其中，第二确定模块528用于对于多个具有某 特征的第四样本图像对，确定所述多个第四样本图像对的每一个的特定空间 变换，其中，所述多个第四样本图像对的每一个的所述特定空间变换使得基 于已被执行所述特定空间变换后的该第四样本图像对所计算的某相似性度 量具有最大值。第三计算模块530用于计算所述多个第四样本图像对的每一 个的金标准空间变换和所述特定空间变换之间的差异值，作为所述多个第四 样本图像对的每一个的空间变换差异值，其中，所述多个第四样本图像对的 每一个的金标准空间变换使得基于已被执行所述金标准空间变换后的该第 四样本图像对处于配准状态并且其是已知的。第一搜索模块532用于根据所 述多个第四样本图像对的每一个的空间变换差异值，从所述多个第四样本图 像对中检索出其空间变换差异值小于第一指定阈值的第四样本图像对，作为 图像配准成功的第四样本图像对。第四计算模块534用于计算所述图像配准 成功的第四样本图像对的数量与所述多个第四样本图像对的数量的比值。第 三产生模块536用于产生并存储用于指示所述某相似性度量对具有所述某特 征的图像进行基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性的第三映射信息，其中所 述第三映射信息所指示的所述某相似性度量对具有所述某特征的图像进行 基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性为所计算的比值。

其中，在再一种具体实现方式中，如图5D所示的，生成模块510可以 包括第二改变模块540、第五计算模块542、第二搜索模块544、第六计算模 块546和第四产生模块548。其中，第二改变模块540用于对于多个具有某 特征的第五样本图像对，对每一个第五样本图像对的金标准空间变换的各个 参数进行指定改变，得到每一个第五样本图像对的指定空间变换，其中，每 一个第五样本图像对的所述金标准空间变换使得已被执行所述金标准空间 变换后的该第五样本图像对处于配准状态并且其是已知的。第五计算模块 542用于：基于每一个第五样本图像对，计算某相似性度量的两个计算值， 作为每一个第五样本图像对的两个相似性度量值，其中，每一个第五样本图 像对的其中一个相似性度量值是基于已被执行该第五样本图像对的所述金 标准空间变换后的该第五样本图像对所计算的所述某相似性度量的值，以 及，每一个第五样本图像对的另一个相似性度量值是基于已被执行该第五样 本图像对的所述指定空间变换后的该第五样本图像对所计算的所述某相似 性度量的值；以及，计算每一个第五样本图像对的两个相似性度量值之间的 差值，作为每一个第五样本图像对的相似性度量差值。第二搜索模块544用 于根据各个第五样本图像对的相似性度量差值，从所述多个第五样本图像对 中检索出其相似性度量差值小于第二指定阈值的第五样本图像对，作为图像 配准成功的第五样本图像对。第六计算模块546用于计算所述图像配准成功 的第五样本图像对的数量与所述多个第五样本图像对的数量的比值。第四产 生模块548用于产生并存储用于指示所述某相似性度量对具有所述某特征的 图像进行基于灰度的图像配准所具有的鲁棒性的第四映射信息，其中所述第 四映射信息所指示的所述某相似性度量对具有所述某特征的图像进行基于 灰度的图像配准所具有的鲁棒性为所计算的比值。

现在参见图6，其示出了按照本发明一个实施例的用于选择相似性度量 的设备的示意图。如图6所示，用于选择相似性度量的设备600可以包括存 储器610和与存储器610连接的处理器620，其中，处理器620可以执行前 述装置500的各个模块所执行的操作。

本发明的实施例还提供一种机器可读介质，其上存储可执行指令，当该 可执行指令被执行时，使得机器实现处理器620的操作。

本领域技术人员应当理解，上面公开的各个实施例可以在不偏离发明实 质的情况下做出各种变形和修改。因此，本发明的保护范围应当由所附的权 利要求书来限定。