[發明專利]基于圖像特征和Demons的非剛性圖像配準方法

在審

• 申請號: 201611033914.3
• 申請日: 2016-11-23
• 公開（公告）號: CN106780575A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 董恩清;賈大宇;薛鵬;唐振超
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33
• 代理公司: 威海科星專利事務所37202
• 代理人: 丁宏斌

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，具體涉及一種基于圖像特征和Demons的非剛性圖像配準方法。

背景技術

圖像配準技術是將不同獲取時間(Time)、不同傳感器(Sensor)、不同獲取條件(Condition)的同一場景(Scene)或同一目標(Object)的兩幅或者多幅圖像進行匹配的過程，被廣泛應用于醫學圖像處理，遙感圖像處理等方面。在醫學圖像的配準中，需要配準的兩幅圖像之間通常會發生較大的非均勻形變，因此非剛性圖像配準技術是醫學圖像處理研究的熱點問題。現階段非剛性圖像配準的方法主要分為基于圖像特征的配準方法和基于圖像灰度的配準方法。基于圖像特征的配準方法速度較快，但是對于特征不明顯的圖像有局限性；基于圖像灰度的配準方法可以對小形變的圖像進行高精度的配準，但配準時間較長。

基于圖像特征的配準，是以提取反映圖像重要信息的特征為依據，尋找配準參數，使相似性測度最大。現階段基于圖像特征的經典方法有：SIFT(Scale-invariant Feature Transform)方法和SURF(Speeded-Up Robust Features)方法。

基于圖像灰度的配準方法，首先利用圖像的像素或體素構成特征空間，然后根據灰度值的統計信息計算相似性測度，求得配準參數，實現圖像配準。基于灰度方法中光流場模型法是近年來研究的熱點，主要利用光流模型，通過對各像素點瞬時速度矢量信息的計算，估計出變形場，實現圖像的配準。1998年，Thirion根據光流模型提出了著名的Demons方法，Wang He于2005年提出了Active Demons(AD)方法，一定程度上解決了Demons方法對大形變的不適用性和高耗時性，引入了多分辨率策略的Demons(MD)算法。其他學者對Demons方法進行了不同的改進，使其適應不同類型圖像的配準。2007年，Tomas Pock等人在傳統光流場模型的基礎上，利用全變差正則項(Total Variation regularization，TV正則項)和魯邦性數據項(L1范數項)構建能量函數,提出了一種新的TV-L¹方法，配準效果更好。

發明內容

本發明針對傳統非剛性圖像配準方法無法同時滿足配準精度和配準時間要求的問題，提供一種基于圖像特征和Demons的非剛性圖像配準方法。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明包括以下步驟：

第一步，采用SIFT方法或SURF方法對浮動圖像和參考圖像進行特征點提取，利用提取的特征點進行粗配準(特征級配準)。

第二步，在粗配準的基礎上，采用基于光流場的Demons方法進行精細配準(像素級配準)。

所述第一步中，SIFT方法或SURF方法采用高斯差分函數(Difference of Gaussians，DoG)對圖像進行多尺度的特征提取。

所述第二步中Demons方法采用多分辨率金字塔在多個尺度上對圖像進行由粗到細的配準。

所述第一步具體步驟如下：

步驟1-1：讀入參考圖像S和浮動圖像M，并對參考圖像S和浮動圖像M進行預處理；

步驟1-2：構建尺度空間，設置高斯差分算子的參數；利用Hessian矩陣構建尺度空間；

步驟1-3：極值點篩選，并生成這些極值點的SIFT或SURF描述子；

步驟1-4：利用步驟3求得的描述子進行特征點匹配，生成變形場，對浮動圖像M進行粗配準，求得粗配準圖像M’。

所述第二步具體步驟如下：

利用步驟1-4求得粗配準圖像M’和參考圖像S進行Demons迭代精配準：

本發明是由粗到細、由特征級到像素級的非剛性圖像配準方法(SIFT-Demons和SURF-Demons)。為了同時滿足對醫學圖像進行高精度，高速度的要求，本發明采用了由粗到細、由特征級到像素級的配準策略。首先采用SIFT方法或SURF方法對浮動圖像和參考圖像進行特征點提取，利用提取的特征點進行粗配準(特征級配準)；然后，在粗配準的基礎上，采用基于光流場的Demons方法進行精細配準(像素級配準)。為了進一步優化配準結果，采用了多分辨率策略。第一步SIFT方法或SURF方法采用高斯差分函數(Difference of Gaussians，DoG)對圖像進行多尺度的特征提取；第二步Demons方法采用多分辨率金字塔在多個尺度上對圖像進行由粗到細的配準。本發明可以實現醫學圖像的準確、快速、穩定的配準，克服傳統非剛性配準方法存在的缺陷。

附圖說明