图像配准中B 样条滤波和GPVE 的融合插值算法.pdf

第31卷第8期计算机应用Vo1.31No.8
2011年8月JoumalofComputerApplicationsAug.2011

文章编号;1001-9081(2011)08-02225-04doi;10.3724/SP.J.I087.2011.02225

图像配准中B样条滤波和GPVE的融合插值算法

胡)1顶波

(临沂大学信息学院，山东临沂276005)
([e-mail];[e-mail])

摘要:针对B样条GPVE插值法和B样条滤波法产生归一化互信息(NMI)测度伪极佳点的原因，结合它们导致
联合直方图聚散程度的互补效果，提出了各阶B样条滤波和GPVE的融合插值算法。通过图像之间的刚体自己准实验，
从测皮曲线光滑性能和极佳点数目方面，对比分析了一阶、三阶、五阶B样条滤泼法，B样条GPVE插值法和新提出的
融合插值算法。实验结果表明，提出的各阶B样条融合插佳算法的配准性能都优于对应阶次B样条滤波法和B样条

GPVE插值法。
关键词:图像西己准;归一化互信息;插值;B样条
中图分类号:T凹91.413文献标志码:A
MixedinterpolationalgorithmintegratingB-splinefilterand
generalizedpartialvolumeestimationinimageregistration

HUShun-bo

(SchoololInformation,LinyiUniversity,LinyiShandong276005,Chinα)

Abslracl:ManyfalsemaximaweregeneratedbyB-splineGeneralizedPartialVolumeEstimation(GPVE)orB-spline
filter,buttheyhadoppositedispersioneffectsonjointhistogramoftworegisteringimages.ByintegratingthesameorderB­
splinefilterandB-splineGPVE,themixedinterpolationalgorithmwasproposed.Whentheregisteredimageswererigidly

aligr时，thesmoothnessandnumberofmaximaofthenormalizedmutualinformationcurveswerecomparedbyapplyingmany
interpolationalgorithms,whichincludedtheorder1,3,and5B-splinefilters,B-splineGPVE,andthenewmixed
interpolationalgorithms.TheexperimentalresultsshowthatthenewmixedinterpolationalgorithmswithordernB-spline
outperformthecorrespondingB-splinefilterandB-splineGPVEinimageregistration.
Keywords:imageregistration;NormalizedMutualInformation(NMI);interpolation;B-spline

了测度在整数网格处取极大值。线性插值法直接更新非整数
。引言
网格点的灰度值，进而更新联合直方图。这种滤波作用使非
在使用完全基于像素值的测度进行图像配准时，插值是整数网格处的联合直方图分布相对邻近整数网格处更加集
造成测度伪极值点的重要原因[1-2]。常用的图像配准测度有中，从而使测度在整数网格处取极小值。本文将依据线性插
互信息测度和归一化互信息(NormalizedMutualInformation,值法和GPVE插值法产生测度伪极值点的理论公式，分别提
NMI)测度[3-6]。最简单和常用的插值方法有最近邻域出一阶、三阶、五阶B样条滤波和对应阶次B样条GPVE法相
(NearestNeighbor,NN)法，线性插值(LinearInterpolation,融合的插值算法。
LI)法和部分体积分布(PartialVolume,PV)法。这三种插值1方法
方法的配准速度快，但是配准精度低。为了提高配准精度，
1.1互信息和归一化互信息
Pluim等人[7]提出了图像重采样技术避免"整数网格对齐导
已知随机变量A和B，它们之间的联合概率分布为
致的伪极值现象";Tsao[l]采用NN插值法，同时结合随机抖
PAB(a，的，相应的边缘概率分布为p，(α)