[發明專利]基于組合點匹配的全自動醫學圖像配準方法

在審

• 申請號: 201610016056.5
• 申請日: 2016-01-11
• 公開（公告）號: CN105701808A
• 公開（公告）日: 2016-06-22
• 發明（設計）人: 王保云;謝九成;胡海東;高浩
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 王小君

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及一種基于組合點匹配的全自動醫學圖像配準 方法。

背景技術

圖像配準技術在臨床醫療領域有廣泛的應用前景。其基本思想是：將特定的某一 幅圖像設定為參考圖像，將待配準的一幅或者多幅圖像設定為浮動圖像，建立浮動圖像與 參考圖像之間的空間對應關系和合適的相似度評價機制。根據浮動圖像與參考圖像相似度 的大小不斷調整浮動圖像到參考圖像的空間變換參數，最終獲得最佳配準結果下的變換參 數，為下一步的圖像融合作準備。

圖像配準方法主要分為兩種：基于圖像特征的配準方法和基于圖像灰度值的配準 方法。其中，基于圖像特征的配準方法的主要原理如下：提取圖像的典型特征(區域特征、線 特征、點特征)，建立參考圖像特征與浮動圖像特征之間的對應關系，根據特征之間的相似 度調整特征集之間的空間變換參數，獲取最佳配準結果。因其速度快，計算量小的特點，基 于特征的配準方法在圖像配準領域發展的早期時段，以及精度要求不高的情況下有廣泛的 運用。但基于特征的方法抗干擾性不高，配準結果對提取的特征的依賴性很大，特征的質量 直接影響到配準結果的好壞。為了獲得較好的配準結果，往往需要人工干預選擇特征，無法 實現全自動配準。同時，此類方法的配準精度和成功率都較低。

發明內容

本發明的目的旨在改善以上現有技術中的缺陷，特別針對基于特征配準方法抗干 擾性不高，人工干預多，配準精度和配準成功率都較低的情況，提出了一種基于組合點匹配 的全自動醫學圖像配準方法。

基于組合點匹配的全自動醫學圖像配準方法，包括以下步驟：

步驟1、提取醫學圖像輪廓特征點；

步驟2、提取特定區域的角點特征點；

步驟3、將所述輪廓特征點和所述角點特征點組合獲得參考圖像與浮動圖像特征 點集；

步驟4、建立基于改進豪斯多夫距離的點集相似度評價機制；

步驟5、根據所述評價機制進行圖像特征點集全自動配準，直至滿足終止條件；

步驟6、輸出配準結果。

所述提取醫學圖像輪廓特征點的過程為：利用邊緣算子提取圖像的邊緣，選取邊 緣線中閉合的、周長最大的邊緣線作為圖像的外輪廓，利用等間隔采點法選取外輪廓線上 的特征點。

所述提取特定區域的角點特征點的過程為：選擇在輪廓線以內但不處于輪廓線以 內的中心范圍的區域，選取區域的角點作為特征點。

所述獲得參考圖像與浮動圖像特征點集的過程為：參考圖像外輪廓點集是RK＝ {k₁，k₂，k₃，...，k_m}，其中的特定區域特征點集是RL＝{l₁，l₂，l₃，...，l_n}；浮動圖像外輪廓點 集是EP＝{p₁，p₂，p₃，...，p_i}，特定區域特征點集是FQ＝{q₁，q₂，q₃，...，q_j}，則參考圖像提取 的組合特征點集是r_points＝{RK，RL}，浮動圖像提取的組合特征點集是f_points＝{FP，FQ}。