基于互信息测度和多分辨策略的医学图像配准研究.pdf

分类号 TP391 密级 公开
U D C 004 编号 10299S1408019





硕 士 学 位 论 文

基于互信息测度和多分辨策略的医学图像配准研究
Medical image registration based on mutual information measure
and multi resolution
指导教师 宋余庆 教授
作者姓名 王栋栋
申请学位级别 硕 士 专业名称 计算机科学与技术
论文提交日期 2017 年 04 月 论文答辩日期 2017 年 06 月 02 日
学位授予单位和日期 江苏大学 2017 年 06 月

答辩委员会主席 _朱玉全 教授__
评阅人 ______________


2017 年 06 月
江苏大学硕士学位论文
摘 要
为了充分利用不同模态的医学图像信息，需要对图像进行融合，而融合之前必不可缺
的就是图像配准。图像配准是医学图像处理中的关键技术，对医学图像处理技术发展具有
十分重要的意义，同时在提高医疗水平方面也发挥着巨大作用。配准过程存在多个环节，
处理妥当它们之间的契合度十分重要。相关人员对医学图像配准的各个步骤进行了大量研
究，由于不需要提取特征和对图像进行预处理，基于互信息的灰度医学图像配准受到了广
泛关注。众多学者积极投入其研究中，越来越多的新的医学图像配准算法在实际生活中得
到了实现，配准效果取得较好的精确度果和较强的鲁棒性。图像配准逐渐的成为医学图像
处理领域的热点之一。
本研究在互信息和多分辨策略的基础上，对前人的研究做出一些改进。本研究所做的
工作安排如下：
（1）论文系统介绍了医学图像配准的研究背景及意义、概念及配准的基本框架等理论
知识，阐述了图像插值、互信息测度和多分辨率策略等内容。
（2）针对粒子群算法在图像配准过程中存在易陷入局部极值的缺点，在利用多分辨率
策略的基础上，提出改进的粒子群算法。改进的粒子群算法引入自我调节策略和自适应的
权重，结合小波变换分解图像形成图像金字塔，在每层图像上使用改进粒子群算法进行优
化，前一层的图像配准结果作为下一层图像配准中粒子群算法种群的一个参数，以此来提
髙配准结果的精确度，分别通过对脑部 MRI 与 CT 以及脑部 CT 图像与自身变换图像进行
配准，配准实验能够取得良好的效果，验证了本算法的有效性。
（3）针对 Powell 算法在图像配准存在局部收敛能力差的问题，提出利用改进的差分
算法和 Powell 算法对图像进行配准。在源图像上进行基于小波变换的图像分解，将源图像
分解成三层结构，对每层使用不同的优化算法进行配