【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通用图像数据处理，具体涉及在图像平面内的图形图像转换方法，该方法适用于明暗不均匀的医学图像配准。
技术介绍
迄今为止，针对明暗不均匀的医学图像配准问题，主要有以下三类解决方法一是利用局部相似性测度。这种方法的理论依据可以直观的理解为在小邻域 范围内，可将图像视为明暗均匀的。Ardecani等人提出在以每个像素点为中心的小窗口内，使用局部相关系数作为相似性测度。为了克服陷入局部极值，使用多分辨率的块匹配。Hermosillo等人通过局部化相关比和互信息量，提出一个局部相似性测度的框架。Yi和Soatto考虑到局部归一化互信息对明暗不均勻不敏感，全局归一化互信息不容易陷入局部极值的特点，从而将二者结合起来并加权。这类基于局部相似性测度的方法虽能对明暗不均匀的图像产生较好的配准结果，但由于在小窗口内进行局部统计，将会使目标函数产生更多的局部极值。另外，此类方法对噪声和出格点比较敏感。第二种方法是基于贝叶斯理论，使用更复杂的概率模型来解决明暗不均匀图像的配准。El-Baz等人提出使用马尔可夫-吉布斯随机场学习一幅图像的先验表观模型，再对第二幅图像进行变换使其概率最大。Wyatt和Noble提出使用马尔可夫随机场模型迭代地分割和配准图像的类标签。Zheng和Zhang提出使用基于灰度相似性测度的最大后验概率-马尔可夫随机场框架。这些基于马尔可夫随机场的方法严重依赖于局部灰度的关系和初始参数的选择。第三种解决方法是同时进行灰度校正和图像配准。Frison提出使用非线性灰度变换和卷积滤波对图像进行灰度校正，再使用最小平方差方法进行图像配准，但针对不同的问...
【技术保护点】
一种明暗不均匀的医学图像的配准方法，该方法包括以下步骤：（1）分别读入待配准的参考图像和浮动图像；（2）计算残差图像和残差图像的每一像素点的权重，其中，所述残差图像的计算方法为：用参考图像中每一像素点的灰度值减去浮动图像对应的像素点的灰度值，得到残差图像；所述残差图像的每一像素点的权重的计算方法为：分别以参考图像的每个像素点为中心，逐一求得每一像素点灰度值的局部方差，然后将所得到的局部方差代入下式（Ⅰ）算出与参考图像相对应的残差图像的每一像素点的权重：ω=e-ViΣ1NVi/ϵ---(I)式（Ⅰ）中，ω表示权重，V表示所述的局部方差，i为自然数，它表示参考图像中的任一像素点的编号，N表示参考图像的局部方差对应的局部块的数量，ε为等于0.01的常数，e为自然对数的底；（3）将步骤（2）所得到的残差图像与残差图像的每一像素点的权重点乘后替换下式（Ⅱ）中的r，得到如下式（Ⅲ）所示的求解配准图像的目标函数：E(τ)=-Σn=1Nlog1(qnTr)2/α+1---(II)E=-Σn=1Nlog1(qnT(r&ome...
【技术特征摘要】
1.一种明暗不均匀的医学图像的配准方法，该方法包括以下步骤 (1)分别读入待配准的参考图像和浮动图像； (2)计算残差图像和残差图像的每一像素点的权重，其中， 所述残差图像的计算方法为用参考图像中每一像素点的灰度值减去浮动图像对应的像素点的灰度值，得到残差图像； 所述残差图像的每一像素点的权重的计算方法为分别以参考图像的每个像素点为中心，逐一求得每一像素点灰度值的局部方差，然后将所得到的局部方差代入下式(I )算出与参考图...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢振泰，张娟，阳维，冯前进，陈武凡，
申请(专利权)人：南方医科大学，
类型：发明
国别省市：
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