[發(fā)明專利]基于光流場模型的非剛性心臟圖像分級配準方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210185712.6
• 申請日: 2012-06-07
• 公開（公告）號: CN102722890A
• 公開（公告）日: 2012-10-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 呂曉琪;趙永潔;張寶華
• 申請（專利權(quán)）人: 內(nèi)蒙古科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T3/40
• 代理公司: 上海交達專利事務(wù)所 31201
• 代理人: 王毓理

1.一種基于光流場模型的非剛性心臟圖像分級配準方法，其特征在于，通過兩幅圖像的尺度不變特征向量得到仿射變換系數(shù)，并通過仿射變換得到粗配準圖像；再利用光流場方法得到粗配準圖像的偏移變換后通過插值得到精配準圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征是，該方法具體包括以下步驟：

第一步：提取參考圖像和浮動圖像的特征點生成SIFT特征向量，并進行特征匹配；

第二步：通過最小二乘法得到參考圖像和浮動圖像的仿射變換系數(shù)，并由此對浮動圖像進行仿射變換，得到粗配準后的圖像；

第三步：針對第二步得到粗配準圖像和參考圖像進行基于光流場方法的迭代；

第四步：各分辨率級數(shù)所對應(yīng)的迭代結(jié)束后，將所得到的偏移變換用于粗配準圖像，經(jīng)插值得到精配準圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征是，所述的特征向量通過以下步驟得到：

1.1)對待配準圖像進行歸一化處理，進行預(yù)濾波以剔除噪聲，得到的圖像作為高斯圖像金字塔的最底層；

1.2)建立尺度空間，進行尺度空間極值檢測得到特征點，并對所得到的特征點進行從大到小的排序，取其中間值作為閾值；然后利用Moravec算子計算特征點的響應(yīng)函數(shù)，當響應(yīng)函數(shù)大于閾值，則保留該點為特征點，否則剔除；

1.3)確定特征點的大小和方向并生成歸一化的SIFT特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征是，所述的大小和方向分別是指：特征點的模值以及鄰域像素的梯度方向；所述的歸一化是指：將特征向量的長度進行歸一化處理。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征是，所述的特征匹配是指：根據(jù)兩幅圖像的SIFT特征向量的歐氏距離，按距離比率準則進行特征匹配，即對于一幅圖像中某一特征點，當另一幅圖像中與其最近的歐式距離為d₁，次歐式距離為d₂，且d₁與d₂的比率大于預(yù)設(shè)閾值時認為匹配成功；根據(jù)幾何距離條件約束消除特征匹配差錯值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征是，所述的仿射變換系數(shù)通過以下步驟得到：

2.1)參考圖像和浮動圖像的特征點集P和Q中有n對匹配點對{(p_i，q_i)|i＝1，2，……，n且n≥2}，計算仿射變換參數(shù)Z(tx，ty，s，θ)，就是使一個點集中的點經(jīng)過該變換后的坐標與另一個點集中對應(yīng)的點的坐標的歐式距離的平方和S(tx，ty，s，θ)最小的變換：

ri=txty+scosθ-ssinθssinθscosθxqiyqi-xpiypi=10xqi-yqi01yqixqitxtyscosθssinθ-xpiypi=Dqiw-pi]]>

其中：r_i為p_i的坐標與q_i變換后的坐標Z(q_i)的差，w＝(tx?ty?s?cosθ?s?sinθ)^T，Dqi=10xqi-yqi01yqixqi;]]>

則所有匹配點對的坐標差可以表示為：

R=r1r2...rn=Dq1w-p1Dq2w-p2...Dqnw-pn=Dq1Dq2...Dqnw-p1p2...pn=D·w-P]]>

將S(tx，ty，s，θ)表達為(w)=Σi=1nriTri=r1Tr2T...rnTr1r2...rn]]>

=RTR=(Dw-p)T(Dw-p)]]>

=wTDTDw-pTDw-wTDTp+pTp]]>

=wTDTDw-2pTDw+pTp]]>

其中：R表示匹配點對的坐標差，T表示矩陣轉(zhuǎn)置，D表示10xqi-yqi01yqixqi,]]>w表示(tx?ty?s?cosθ?s?sinθ)^T，p表示q_i的坐標值；

2.2)求解S(w)最小時的w，記為w`，則有即w`＝|D^T?d|^-1D^TP；進一步使得S(w)對w的二階導(dǎo)數(shù)必須大于零求解得到w`是使S(w)最小的解：w`＝|D^T?D|^-1D^TP，即仿射變換系數(shù)。