[發明專利]三維圖像配準方法及系統

無效

• 申請號: 201210073498.5
• 申請日: 2012-03-20
• 公開（公告）號: CN102663738A
• 公開（公告）日: 2012-09-12
• 發明（設計）人: 鄭健;蒯多杰;劉兆邦;董月芳
• 申請（專利權）人: 蘇州生物醫學工程技術研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T19/20
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 曹毅

1.一種三維圖像配準方法，用于實現參考圖像和浮動圖像的配準，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

A100、分別加載參考圖像和浮動圖像；

A200、將所述參考圖像和浮動圖像劃分為一定數量的子圖像，并提取相應的顯著性子圖像；

A300、對提取出的顯著性子圖像，計算其特征向量，并根據特征向量的相似性進行局部配準；

A400、以局部配準后的顯著性子圖像中心作為控制點，進行基于全局變換模型的圖像配準。

2.根據權利要求1所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述步驟A200中，將參考圖像和浮動圖像劃分為一定數量的子圖像中，所述子圖像是長方體子圖像。

3.根據權利要求1所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述步驟A200中，提取出相應的顯著性子圖像是指對每一個子圖像計算描述其顯著性的函數的數值，對于顯著性函數的數值滿足鄰域極大值條件的子圖像，選取其內接球體部分圖像作為顯著性子圖像。

4.根據權利要求3所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述顯著性的函數為：

；

其中，是子圖像空間，是子圖像中像素點的梯度，是子圖像中像素點的Hessian矩陣，是子圖像的Hessian矩陣特征值方向分布。

5.根據權利要求1所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述步驟A300中的特征向量由兩個分量和組成；所述是顯著性子圖像的Hessian矩陣特征值方向分布向量，所述是描述顯著性子圖像的幾何結構特征的三維向量；且滿足：；其中，是梯度幅值加權的顯著性子圖像空間的協方差矩陣，、、是的三個特征值，且具有如下關系：。

6.根據權利要求1所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述步驟A300中根據特征向量的相似性進行局部配準包括：定義一個衡量特征向量間相似性的評價函數，對參考圖像和浮動圖像中的所有顯著性子圖像匹配關系計算評價函數，選擇滿足雙向匹配一致性的顯著性子圖像作為匹配上的顯著性子圖像，然后對匹配上的顯著性子圖像進行局部配準。

7.根據權利要求6所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述衡量特征向量間相似性的評價函數由兩個分量和組成，且滿足：；

其中，是采用KL散度來衡量兩個顯著性子圖像和的Hessian矩陣特征值方向分布相似性，采用歐式空間距離來衡量兩個顯著性子圖像和的幾何結構特征向量相似性。

8.根據權利要求6所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述滿足雙向匹配一致性是指對于參考圖像中的顯著性子圖像與浮動圖像中的顯著性子圖像滿足以下關系：在浮動圖像的所有顯著性子圖像中，與的評價函數值最小；并且在參考圖像的所有顯著性子圖像中，與的評價函數值最小。

9.根據權利要求1所述的三維圖像配準方法，其特征在于，所述步驟A300中根據特征向量的相似性進行局部配準采用基于歸一化相關系數的方法。

10.一種三維圖像配準系統，用于實現參考圖像和浮動圖像的配準，其特征在于，所述系統包括：

顯著性子圖像提取單元，用來提取三維圖像中的顯著性子圖像；

子圖像特征向量計算及匹配單元，用來計算顯著性子圖像的特征向量，以及基于特征向量間的相似性進行顯著性子圖像匹配；

局部配準單元，對匹配上的顯著性子圖像進行局部配準；

全局配準單元，提取局部配準后的顯著性子圖像中心點作為控制點計算全局變換模型，實現三維圖像的精確配準。