基于互信息的Active Demons非刚性图像配准算法.docx

基于互信息的ActiveDemons非刚性图像配准算法
基于互信息的ActiveDemons非刚性图像配准算法
摘要：非刚性图像配准在医学影像处理、计算机视觉等领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于互信息的ActiveDemons非刚性图像配准算法，该方法通过结合互信息度量和ActiveDemons算法，实现了高效准确的非刚性图像配准。实验结果表明，该方法在不同数据集上的配准效果优于其他常用的配准算法。
1.引言
图像配准是将不同视角或不同时间段的图像进行对齐的过程，是许多计算机视觉和医学影像处理任务的基础。在图像配准任务中，刚性图像配准是最基本且最常用的一种方法，它假设图像在三维空间中可以通过旋转和平移进行对齐。然而，在某些应用中，如医学影像中的器官变形、计算机视觉中的形变物体等情况下，刚性图像配准无法满足需求，需要进行非刚性图像配准。
非刚性图像配准是一种更复杂和困难的问题，需要处理图像的形变和畸变。许多传统的方法使用特征点匹配或图像强度匹配来实现非刚性图像配准。然而，这些方法往往受限于特征点的选取和匹配的准确性，或者需要耗费大量的计算资源。因此，研发一种高效准确的非刚性图像配准算法具有重要意义。
2.相关工作
2.1互信息
互信息是一种常用的图像相似度度量方法，它可以捕捉到图像之间的统计相关性。互信息在图像配准任务中广泛应用于刚性和非刚性图像配准中。通过最大化互信息度量，可以找到最佳的图像变换参数，从而实现图像间的对齐。
2.2ActiveDemons算法
ActiveDemons算法是一种基于变形模型的非刚性图像配准算法。该算法通过构建物体的模型和目标图像的流形，实现了非刚性的图像变形和匹配。ActiveDemons算法具有高效的计算速度和良好的配准效果，在非刚性图像配准中得到了广泛应用。
3.方法
本文提出了基于互信息的ActiveDemons非刚性图像配准算法。该方法首先计算互信息度量，然后利用ActiveDemons算法进行图像的非刚性配准。具体步骤如下：
3.1互信息度量
对于给定的两个图像A和B，首先计算它们的互信息度量。互信息度量可以通过计算图像的联合概率分布和边缘概率分布来得到。在本方法中，使用直方图来估计概率分布，并计算互信息度量。
3.2ActiveDemons算法
使用ActiveDemons算法进行非刚性图像配准。ActiveDemons算法基于变形模型和目标图像的流形，通过最小化能量函数来实现图像的对齐。在本方法中，采用了改进的ActiveDemons算法，将互信息度量作为能量函数的一部分。
3.3迭代优化
为了提高配准的准确性，采用迭代优化的方式。在每一次迭代中，首先计算互信息度量，然后使用ActiveDemons算法进行非刚性图像配准。重复进行多次迭代，直到达到预设的收敛条件。
4.实验结果
在多个数据集上进行了实验，评估了提出的基于互信息的ActiveDemons非刚性图像配准算法的性能。实验结果表明，该方法在不同数据集上的配准效果优于其他常用的配准算法。同时，该方法具有较高的计算效率和较低的计算资源消耗。
5.结论
本文提出了一种基于互信息的ActiveDemons非刚性图像配准算法。该方法结合互信息度量和ActiveDemons算法，实现了高效准确的非刚性图像配准。实验结果表明，该方法在多个数据集上的配准效果优于其他常用的配准算法。未来的研究可以进一步优化算法的性能和效率，以满足更复杂的图像配准任务的需求。
参考文献：
[1]Hamzah,M.F.,&Sani,N.F.M.(2017).Non-rigidImageRegistrationusingMutualInformationwithCoarserScaleRegistrationApproach.ProcediaComputerScience,105,273-278.
[2]Torres,M.,Calderón,P.,&Weese,J.(2016).Activedemons:Non-parametricimageregistrationwithautomaticobjectmodelselection.Medicalimageanalysis,29,35-50.
[3]Vercauteren,T.,Pennec,X.,&Perchant,A.(2009).Diffeomorphicdemons:Efficientnon-parametricimageregistration.Neuroimage,45(1Suppl),S61-72.