[发明专利]一种基于信息势的图像配准方法

权利要求书

1.一种基于信息势的图像配准方法，其特征在于，包括如下：

步骤1：计算两个蛋白质点P_i、Q_j的欧氏距离表示如下：

Mijeuc=||PiQj||---(1)]]>

其中，参数i表示浮动图像中的第i个蛋白质点，参数j表示参考图 像中第j个蛋白质点，参数表示蛋白质点P_i、Q_j的欧氏距离；将得 到的欧氏距离归一化表示如下：

Eeuc=Mijeucmax(Mijeuc)i∈{1,...,N1}j∈{1,...,N2}---(2)]]>

其中，参数i表示浮动图像中的第i个蛋白质点，参数j表示参考图 像中第j个蛋白质点，参数表示蛋白质点P_i、Q_j的欧氏距离，参数 E_euc表示蛋白点P_i、Q_j归一化后的欧氏距离，参数N₁表示浮动图像的分 割出来的蛋白质的个数，参数N₂表示参考图像的分割出来的蛋白质的个 数；

步骤2：计算两个蛋白质点P_i、Q_j的信息势表示如下：

Mijip=K1K2·e2(|Pi|-|Qj|)|Pi|+|Qi|Σii=1K1Σjj=1K2G(xii-xjj,2σ2I)---(3)]]>

其中，参数i表示浮动图像中的第i个蛋白质点，参数j表示参考图 像中第j个蛋白质点，参数K₁表示蛋白质点P_i所在区域包含的象素大小， 参数K₂表示蛋白质点Q_j所在区域包含的象素大小，|·|表示蛋白质点所在 区域的面积，参数ii表示蛋白质点P_i所在区域的第ii个象素，参数jj表示 蛋白质点Q_j所在区域的第jj个象素，参数x_ii表示蛋白质点P_i所在区域的 第ii个象素的灰度值，参数x_jj表示蛋白质点所在区域Q_j的第jj个象素的 灰度值，参数表示蛋白质点P_i、Q_j的信息势；

将得到的信息势归一化表示如下：

Eip=Mijipmax(Mijip)i∈{1,...,N1}j∈{1,...,N2}---(4)]]>

其中，参数i表示浮动图像中的第i个蛋白质点，参数j表示参考图 像中第j个蛋白质点，参数表示蛋白质点P_i、Q_j的信息势，参数E_ip表 示蛋白点P_i、Q_j归一化后的信息势，参数N₁表示浮动图像的分割出来的 蛋白质的个数，参数N₂表示参考图像的分割出来的蛋白质的个数；

步骤3：将步骤1得到的归一化后的欧氏距离E_euc与步骤2归一化 后的信息势E_ip线性结合在一起，得到蛋白质点之间的距离IP-Euc表示 如下：

IP-Euc(P_i，Q_j)＝(1-λ)E_euc+λE_ip    (5)

其中，参数λ表示一个0到1之间的数值，不同的λ值表示不同两 者之间不同的比重；

步骤4：根据蛋白质点之间的距离，找到最近点集，在参考图像上 找浮动图像上的蛋白质点的对应蛋白质点，距离最小的就认为是所求蛋 白质点；

步骤5：排除界外点后，根据找到的最近点集，估计两幅图像之间 几何变换；所述排除界外点分成两个步骤：首先，将蛋白质点对的距离大 于所有对应的蛋白质点的距离的方差的2.5倍时，就将这两个蛋白质点 排除；然后，排除最差的20％个蛋白点对，这里，最差指的是蛋白质点 对的欧氏距离最大；

步骤6：假如步骤5得到的几何变换满足终止条件，就将之作为匹 配的最终结果；反之，继续步骤1至步骤5，直到，得出满足终止条件 的结果步骤7结束。