一种改进的Powell图像配准方法技术

本发明专利技术公开了一种改进的Powell图像配准方法。与原始Powell方法相比，本发明专利技术对每一轮搜索得到的新方向进行优劣的判别，将新方向加入方向集中，并且去掉一个旧方向，从而组成新的方向集，并判断此时方向集是否线性相关，如果相关的，就沿用原方向集，否则，就替换；同时被替代的方向不是的原方向集的第一个方向，而是去掉此轮中函数值变换最大的方向，可以称为贡献最大的方法。经过多轮的迭代，直到收敛误差小于指定的范围，才判定搜索成功。本发明专利技术加速了配准过程，又可以克服局部极值，提高配准的精度及鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了。与原始Powell方法相比，本专利技术对每一轮搜索得到的新方向进行优劣的判别，将新方向加入方向集中，并且去掉一个旧方向，从而组成新的方向集，并判断此时方向集是否线性相关，如果相关的，就沿用原方向集，否则，就替换；同时被替代的方向不是的原方向集的第一个方向，而是去掉此轮中函数值变换最大的方向，可以称为贡献最大的方法。经过多轮的迭代，直到收敛误差小于指定的范围，才判定搜索成功。本专利技术加速了配准过程，又可以克服局部极值，提高配准的精度及鲁棒性。【专利说明】—种改进的Powel I图像配准方法
本专利技术涉及，属于图像处理领域的技术。
技术介绍
医学影像设备的发展对疾病诊断与治疗具有革命性意义，它结合了多种先进技术和科学成果，不仅应用于临床诊断，还穿插于整个临床治疗过程。由于成像设备和成像原理不同，各种设备图像具有其各自的特点且单一的图像所提供的信息又很有限，只有有机的结合所有信息，才能全面的提供人体真实状况。满足这一要求的就是图像融合技术，而图像配准步骤是融合的前提。医学图像配准是现代医学图像处理技术应用的一个重要方面，它是指对不同时间、不同场合、不同成像模式的两幅或多幅图像进行空间几何变换，使得代表相同解剖结构的像素或体素在几何上能够匹配对应起来。图像配准的主要目的是去除或者抑制待配准图像和参考图像之间几何上的不一致，包括平移、旋转等形变。配准的好坏直接影响融合的质量。 目前，在基于互信息的医学图像配准中目前使用得最多的优化算法是Powell法，Powell法的过程是将整个搜索过程分成若干轮，每轮迭代都将进行n+1次一维搜索，其中η表示搜索函数的参数个数，每轮搜索完之后，计算误差，如果小于所要求的收敛精度，则继续下一轮迭代，直到误差小于最小收敛精度为止。在每轮中，都是从相应的初始点出发，依次沿着该轮的方向集中方向进行搜索，即在第k轮迭代中，从初始点出发，依次沿着方向集d(lu)，d(t2), d(t3)......d(k，n)进行一维搜索，得到新搜索点x(k，n)，接着从点x(k，n) 出发沿x(k，°)与x(tn)连线方向进行I次一维搜索，得到本轮迭代中的最佳点，判断是否满足收敛条件，如果满足了，则搜索成功，该点就是本次搜索的结果，否则更新初始点，构造新搜索方向，继续新一轮的迭代。Powell算法每轮都需要更新方向集，寻优的结果和速度很大程度上收到方向集的影响，因此，如果其中一轮更新的方向集不适合，或者不正确，那么就会影响整个搜索工作，所以说更新方向的准则很重要，在每轮的搜搜中，一般情况下是将始点和终点的连接方向作为新的方向加入方向集中，并且去掉原方向集中的第一个方向，这是一种简单的处理方式，没有做任何条件判断或限制，这会导致新方向集有可能线性相关，从而因为搜索方向的退化而导致错误的结果，这也是Powell算法的缺陷。
技术实现思路
技术问题:本专利技术的目的是提供，以解决原Powell法中由搜索方向退化导致的搜索速度慢，配准结果不准确的问题。本专利技术根据新方向与原方向集的线性相关性更新方向集，加速了配准过程，提高了配准的精度。 技术方案:，其特征在于，该方法包含以下步骤: 步骤1:给定收敛精度ε >0以及初始点，同时确定目标函数的参数个数η,构造η个线性无关的方向，置k= I。 步骤2:第k轮η维搜索，并判断是否收敛，若收敛则终止迭代，否则进行步骤3。 步骤3:更新起始点，并判断是否收敛，若收敛则终止迭代，否则进行步骤4。 步骤4:计算下降最快的方向。 步骤5:判断新方向是否与原方向组线性相关，若线性无关则更新方向集，若线性相关，则不更新方向，仍用原方向组，置k为k+Ι,进行步骤2。 有益效果:本专利技术与现有技术相比，具有以下优点: 1、在构成第k+Ι次循环方向组时，不淘汰前一循环中的第一个方向，而是通过计算函数值和下降最多的方向m(找出前一轮迭代法中函数值下降最多的方向m及下降量Am)，用新方向替代m方向。并判断新方向与原方向组(除去是否线性无关，如果新方向与原方向组成线性无关，即可以用新方向替换对象Am所对应的方向d(tm)，否则仍用原方向组进行下一轮搜索。从而保证了新一轮搜索方向组是一组最大线性无关组，从而不会退化。 2、由于方向集不会退化，本方法的搜索速度更快，搜索结果更精确。 【专利附图】【附图说明】 图1为本专利技术改进的Powell图像配准方法流程图。 【具体实施方式】 下面结合附图与【具体实施方式】对本专利技术作进一步详细描述。图1是本专利技术的算法流程图。 步骤1:设置初始方向 给定收敛精度ε>0以及初始点χ(1’°)，同时确定η的大小，即目标函数的参数个数， 构造11个线性无关的方向(1(1，1)，(1(1，2)，(1(1，3)......d(1，n)，即为一组最大线性无关组，每个方向都是单位向量(1(1'1) = ei； i = I, 2......η,置k = I。 步骤2:第k轮η维搜索，并判断是否收敛 从x(k’°)出发，依次沿着方向(1&1)，(1&2)，(1&3)......d(k’n)进行一维搜索，得到互信息值在这些方向上的极大值点对应的参数U0u), X(k’2)，X(k’3)......X(k’n)，使其满足下式: f (x(k’0)+λ A) = max (f (x(k’0)+λ Α)) X(U)=X0^X1Cl1 f (x(k，η)+ λ ^i) = max (f (x(k,卜1)+ λ ^i)) x4,i) = 若x(k’n)-x(k’°) < ε，则终止迭代，x(k’n)就是最优点；否则进行步骤3。 步骤3:更新起始点，并判断是否收敛 沿方向d(k’n+1) = X(k，n)-X(k，°)，求极大值时的 λ。 /(χα%0) + Λ+ι^(?ν,+?)) = max f(x(km+M(k'n^) λ 令x(k+1，°) = x(k，n+1) = x(k，°)+And(k，n+1)，求出 d(k，n+1)方向上极大值点对应的参数值。若X(k+1，°)-X(k，°) < ε，则终止迭代，得到x(k+1，°)，即为最优点；否则，进行步骤4。 步骤4:计算新方向 计算下降最快的方向m，使满足:/(WB—υ)-Rxm) = max {/(x叫—υ) j=\U^°'n Λ m = f (x(k’) -f (x(k’m)) 步骤5:更新方向集 判断d(k’n+1)是否与原方向组线性相关(除去d(k’m))，即: d(k,1), d(k,2)......d(k,m_1), d(k’m+1)......d(k’n); fi = f (xk (0)) f2 = f (xk (n)) f3 = f(xk(n+2)) = f(2xk (n) _xk (0)) 可以证明:若f3<f\ (fr2f2+f3) (frf2- Δ m)2 < 0.5 Δ m (frf3)2 同时成立，则表明方向d(k，n+1)与原方向组成线性无关，则可以用d(k，n+1)替代d(k，m)进行下一轮搜索，更新方向: 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种改进的Powell图像配准方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：步骤1：给定收敛精度ε>0以及初始点，同时确定目标函数的参数个数n，构造n个线性无关的方向，置k＝1；步骤2：第k轮n维搜索，并判断是否收敛，若收敛则终止迭代，否则进行步骤3；步骤3：更新起始点，并判断是否收敛，若收敛则终止迭代，否则进行步骤4；步骤4：计算下降最快的方向；步骤5：判断新方向是否与原方向组线性相关，若线性无关则更新方向集，否线性相关，则不更新方向，仍用原方向组，置k为k+1，进行步骤2。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：纪应天，张登银，谈丽萍，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32