[發(fā)明專利]基于K均值聚類法的腦磁共振圖像配準(zhǔn)方法

無效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410113556.1
• 申請(qǐng)日: 2014-03-25
• 公開（公告）號(hào): CN103839272A
• 公開（公告）日: 2014-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李勇明;閆瑾;梅林;謝文賓;呂洋;何璇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 重慶大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 重慶為信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50216
• 代理人: 余錦曦

1.一種基于K均值聚類法的腦磁共振圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于按照以下步驟進(jìn)行：

步驟1：獲取參考圖像I和待配準(zhǔn)圖像J，采用基于Harris和SUSAN算子的混合算法分別提取圖像I的總角點(diǎn)集A和圖像J的總角點(diǎn)集B，按照角點(diǎn)強(qiáng)度大小對(duì)總角點(diǎn)集A和總角點(diǎn)集B進(jìn)行排序，選取角點(diǎn)強(qiáng)度較大的M個(gè)角點(diǎn)，得到新的角點(diǎn)集C和角點(diǎn)集D；

步驟2：采用互相關(guān)系數(shù)法對(duì)步驟1獲得的角點(diǎn)集C和角點(diǎn)集D進(jìn)行粗匹配篩選，得到特征角點(diǎn)對(duì)的集合E和F；

步驟3：分別對(duì)步驟2獲得特征角點(diǎn)對(duì)的集合E和F采用K均值聚類法進(jìn)行聚類處理，得到角點(diǎn)集E′和F′；

步驟4：對(duì)步驟3中得到的角點(diǎn)集E′和F′采用投票匹配法進(jìn)行精匹配篩選，得到圖像I和J各自的最終角點(diǎn)集G和H；

步驟5：基于最終角點(diǎn)集G和H，采用Powell算法搜索變換參數(shù)值，實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)，并計(jì)算配準(zhǔn)后圖像I和J間的互信息值；

步驟6：選擇步驟5獲得的互信息最大值所對(duì)應(yīng)的角點(diǎn)對(duì)作為最終的角點(diǎn)匹配對(duì)，并將其對(duì)應(yīng)的搜索參數(shù)作為最終的搜索參數(shù)，重新對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于K均值聚類法的腦磁共振圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于：步驟1按照以下步驟進(jìn)行：

步驟1-1：采用Harris算子對(duì)圖像I和J進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)得到角點(diǎn)集I_a和J_a，采用SUSAN算子對(duì)圖像I和J進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)得到角點(diǎn)集I_b和J_b；

步驟1-2：分別對(duì)角點(diǎn)集I_a與I_b、J_a與J_b求并集，得到圖像I的角點(diǎn)集合A和圖像J的角點(diǎn)集合B；

步驟1-3：搜索角點(diǎn)集合A和B中每個(gè)角點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Harris和SUSAN角點(diǎn)響應(yīng)矩陣，分別組成矩陣R_HA與R_SA、R_HB與R_SB；

步驟1-4：按照公式R_A=ω₁*R_HA+ω₂*R_SA和R_B=ω₁*R_HB+ω₂*R_SB分別對(duì)Harris角點(diǎn)響應(yīng)值和SUSAN角點(diǎn)響應(yīng)值進(jìn)行加權(quán)，計(jì)算得到新的角點(diǎn)強(qiáng)度矩陣R_A和R_B；

步驟1-5：對(duì)角點(diǎn)強(qiáng)度矩陣R_A和R_B中的角點(diǎn)強(qiáng)度分別按照從大到小排序，選取角點(diǎn)強(qiáng)度較大的M個(gè)角點(diǎn)，得到圖像I的角點(diǎn)集C和圖像J的角點(diǎn)集D。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于K均值聚類法的腦磁共振圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于：步驟2按照以下步驟進(jìn)行：

步驟2-1：在角點(diǎn)集C中選取任意一個(gè)角點(diǎn)C_i，在角點(diǎn)集D中搜索與其歸一化相關(guān)系數(shù)最大的角點(diǎn)D_j，其中i、j為角點(diǎn)序號(hào)；

步驟2-2：在角點(diǎn)集C中反向搜索與角點(diǎn)D_j歸一化相關(guān)系數(shù)最大的角點(diǎn)C_k，若C_i=C_k，則判定為角點(diǎn)C_i與D_j匹配，其中i、j、k為角點(diǎn)序號(hào)；

步驟2-3：返回步驟2-1，得到所有匹配的角點(diǎn)集E和F。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于K均值聚類法的腦磁共振圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于：步驟3按照以下步驟進(jìn)行：

步驟3-1：分別從角點(diǎn)集E和F的特征點(diǎn)中隨機(jī)取k個(gè)元素作為k個(gè)分類，并將其作為各自分類的初始聚類中心，其中k為預(yù)設(shè)參數(shù)；

步驟3-2：分別計(jì)算各個(gè)角點(diǎn)到各個(gè)初始聚類中心的距離，將各個(gè)角點(diǎn)歸為距離最近的中心點(diǎn)的一類；

步驟3-3：根據(jù)聚類結(jié)果，計(jì)算各個(gè)分類中所有點(diǎn)的平均距離，并確定新的聚類中心；

步驟3-4：根據(jù)新的聚類中心，再次計(jì)算各個(gè)角點(diǎn)到各個(gè)新的聚類中心的距離，并將各個(gè)角點(diǎn)歸為距離最近的中心點(diǎn)的一類；

步驟3-5：返回步驟3-3，直到聚類結(jié)果不再變化，并輸出聚類后的角點(diǎn)集E′和F′。