[发明专利]基于局部结构算子的弹性图像配准算法

摘要

一种基于局部结构算子的弹性图像配准算法，通过分析局部边界熵算子存在的不足，对其进行有效改进从而得到两个新的特征描述算子，即局部结构熵和局部变异系数；然后将上述特征算子和图像梯度方向信息整合起来，设计一个新的相似性测度执行图像的弹性配准，能够较为准确地获取所需的配准性能，为医学图像的分析与理解，多模态信息的融合提供有效的辅助。

主权项

1.一种基于局部结构算子的弹性图像配准算法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)局部结构算子的开发：将像素灰度及其对应的取模操作结果整合到局部边界熵的计算中，从而引出两种新的局部结构描述算子，即局部结构熵和局部变异系数，实现局部区域内不同图像特征的提取；/n(2)相似性测度的设计：使用局部边界熵、局部结构熵、以及局部变异系数对图像进行处理后可以得到三幅不同的特征图，将它们组合起来构成一幅图像对应的特征矢量图，即完成灰度图像到特征矢量图的转换，将待配准的参考图像和浮动图像通过上述方法分别转换为对应的特征矢量图，即参考矢量图和浮动矢量图，计算待配准图像对应特征矢量图之间差的平方和，辅助待配准图像间信息差异的评估，将待配准图像梯度方向角之间的差异整合到差的平方和计算中，从而得到一种新的相似性测度，该测度能同时从不同的角度准确量化待配准图像间的信息差异，极大地降低弱组织对比度和灰度不均匀现象在配准中的影响。/n(3)自由形变配准框架：使用相似性测度量化待配准图像间的信息差异并将这种差异最小化，便需要通过合适的空间变换将浮动图像变换到参考图像空间使二者尽可能地重叠起来，在弹性图像配准中，常使用的空间变换是基于三次样条函数的自由形变变换，在该变换下，浮动图像中每个像素点的位置变动通过样条函数计算得到，由于样条函数具有二阶导连续的特性，这使得空间变换能够有效模拟全局与局部区域内像素的位置变动，浮动图像在像素位置变动后通过局部结构描述算子更新特征矢量图和相似性测度值，利用优化算法将相似性测度值最小化处理，即可得到所需的配准结果。/n