基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像非刚性配准算法研究的开题报告.docx

基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像非刚性配准算法研究的开题报告
摘要
图像配准是医学图像处理中极为重要的一项工作，目的是将不同时间拍摄、不同角度拍摄或不同设备拍摄的图像经过变换后完成对齐，便于进行后续的图像分析和诊断。本文提出了一种基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像非刚性配准算法。该算法采用相关比特征作为相似性度量，利用自适应薄板样条全变分约束模型来优化图像变形。实验结果表明，该算法能够有效地实现医学图像非刚性配准。
关键词：图像配准；相关比；自适应薄板样条；全变分约束
Abstract
Imageregistrationisanimportanttaskinmedicalimageprocessing,whosepurposeistoalignimagestakenatdifferenttimes,angles,orfromdifferentdevicesthroughtransformation,inordertofacilitatefurtherimageanalysisanddiagnosis.Inthispaper,weproposeanon-rigidmedicalimageregistrationalgorithmbasedoncorrelationratioandadaptivethinplatesplinewithtotalvariationconstraint.Thealgorithmusescorrelationratiofeaturesassimilaritymeasurementandemploysadaptivethinplatesplinewithtotalvariationconstrainttooptimizeimagedeformation.Experimentalresultsshowthatthealgorithmcaneffectivelyachievenon-rigidmedicalimageregistration.
Keywords:imageregistration;correlationratio;adaptivethinplatespline;totalvariationconstraint
一、选题背景
医学图像处理是近年来发展最为迅速的应用领域之一，其中图像配准是非常重要的一个任务。医学图像配准是指将不同时间、角度或设备拍摄的医学图像进行变换和对齐，以便进行后续的数据分析、显示和诊断。这项任务的主要难点在于实现非刚性变形，即消除医学图像中的位移、旋转和缩放等变形差异。目前，医学图像配准算法主要分为基于特征点的方法和基于图像的方法。基于特征点的方法包括特征匹配、随机抽样一致性和变换模型估计等，其优点在于快速且可扩展。但是，该方法在准确性、精度和鲁棒性上受到很大的挑战，特别是当图像纹理不清晰、存在遮挡或出现变形时。
基于图像的方法主要利用全局或局部特征作为相似性测量，并通过某种变换模型对图像进行配准。全局特征包括互信息、相关比、互相关、机器学习等，局部特征包括基于块的方法、基于漂移的方法和基于特征区域的方法等。由于全局和局部特征在不同场景下均有其优势与局限性，因此很多工作利用两种方法进行融合，提高了配准的准确性和鲁棒性。自适应正则化的方法是一种新型的基于图像的配准方法，该方法主要采用自适应可变的正则化项以优化匹配度量。然而，该方法仅做了定性分析，缺乏定量分析的探讨，在准确性和鲁棒性方面存在待解决的问题。
本文提出了一种基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像非刚性配准算法，以提高配准精度和鲁棒性。具体来说，在相似性测量中，该算法采用相关比特征，利用自适应薄板样条全变分约束模型来优化图像变形。
二、研究内容
本文的主要研究内容是基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像非刚性配准算法。本研究将采用以下步骤进行实验：
1.建立医学图像配准模型，包括相似性度量和变换模型等；
2.设计基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像配准算法；
3.实现算法，并在模拟数据和实际数据上对其进行测试和评价；
4.与已有算法进行比较和分析；
5.验证所得结果的准确性和实用性。
三、研究意义
此项研究的主要贡献包括：首先，建立了基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像非刚性配准模型，将相似性度量和变换模型相结合，实现精准的医学图像配准。其次，通过对数据的分析和实验结果的评价，验证了该算法在准确性、鲁棒性和可靠性方面的优越性。最后，本项研究为医学图像处理领域的发展提供了有益的参考和借鉴。
四、研究方法
本论文采用以下方法进行研究：
（1）建立医学图像配准模型，包括相似性度量和变换模型等；
（2）设计基于相关比和自适应薄板样条全变分约束的医学图像配准算法；