基于图像特征和Demons的非刚性图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于图像特征和Demons的非刚性图像配准方法，属于图像处理领域，针对传统非刚性图像配准方法无法同时满足配准精度和配准时间要求的问题，本发明在经典Demons方法的基础上提出了两种(SIFT‑Demons和SURF‑Demons)由粗到细、由特征级到像素级的非刚性图像配准方法。首先采用SIFT方法或SURF方法对浮动图像和参考图像进行特征点提取，利用提取的特征点进行粗配准(特征级配准)；然后，在粗配准的基础上，采用基于光流场的Demons方法进行精细配准(像素级配准)。经过大量的配准试验表明，本发明可以实现医学图像的准确、快速、稳定的配准，克服了传统非刚性配准方法存在的缺陷。