【摘 要】
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针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点
【基金项目】
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国家973计划项目(2006CB303106);教育部博士点基金项目(20070335074)
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针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。
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