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主要内容: 2意义临床应用配准(imageregistration)的概念几幅图像信息综合的结果称作图像的融合(imagefusion)。 利用图像融合技术,将多种图像结合起来,利用各自的信息优势,在一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息,使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出来,从而更加直观地提供人体解剖、生理及病理等信息。 图像配准技术是图像融合的先决条件图像配准示意图8方法分类:刚体变换:指物体内部任意两点间的距离及平行关系保持 不变(处理人脑图像,对不同方向成像的图像配 准常使用刚体变换) 仿射变换:保持平行性,但距离发生变化,直线还是直线 (校正成像设备的误差产生的畸变) 投影变换:直线映射成直线,平行性和两点间的距离变化 (二维投影图像与三维图像的配准) 弯曲变换:直线变成曲线 (解剖图谱变形拟合图像数据) 图像配准原理刚体变换二维刚体变换:沿x轴平移:沿y轴平移:绕坐标原点旋转:复合变换刚体变换配准仿射变换基本的二维仿射变换举例:投影变换透视变换非线性变换薄板样条变换弯曲变换薄板样条插值的研究背景定义n个点p1=(x1,y1),p2=(x2,y2),….,pn=(xn,yn),表示点pi和pj的距离,接下来定义矩阵薄板样条插值函数TPS将图像间的变换分为仿射变换和和非仿射变换两部分。 配准的几何变换参数根据求解方式可分成两类,一是根据获得的数据用联立方程组直接计算得到的,二是根据参数空间的能量函数最优化搜索得到。前者完全限制在基于特征信息的配准应用中。在后者中,所有的配准都变成一个能量函数的极值求解问题。因此图像配准问题本质上是多参数优化问题,所以优化算法的选择至关重要。 常用的优化算法有:Powell法、梯度下降法、遗传算法、模拟退火法、下山单纯形法、Levenberg-Marquadrt法等。 由于已知n个点,那么代入解方程就可求得W