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医学图像增强和配准相似性测度的若干研究

作　者: 陈北京
导　师: 董光昌
学　校: 浙江大学
专　业: 应用数学
关键词: 医学图像配准一阶互信息二阶互信息局部极值多分辨率
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 632次
引　用: 5次
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内容摘要

医学影像己成为现代医学的一个重要组成部分,而医学图像处理主要是对已获得的图像进行加工、处理,便于临床诊断。本文主要讨论了两类医学图像处理技术:基础的医学图像对比度增强技术和当前研究热点的医学图像配准技术。基于灰度变换的医学图像对比度增强技术,是一种简单却比较有效的对比度增强法。在对常见的灰度变换概述之后,针对当前一些算法存在的图像对比度增强和边缘细节保持之间的矛盾,我们提出了两种新的MR图像对比度增强算法:基于阈值分割和3次B样条插值的MR增强算法,首先定义了基于对比度和细节的新的质量评价参数,然后利用Otsu阈值算法选取的多个阈值寻求该质量评价参数最佳的三次B样条插值变换,得到理想的增强效果;基于分割和累积指数变换的MR增强算法,先采用多阈值分割将图像分割为不同的区域,然后统计出各区域的灰度均值和方差,并由它们构造出各区域的累积指数非线性变换作用于各区域进行增强。实验表明,这两种算法都能比较好的解决对比度增强和边缘细节保持两方面的冲突,而且速度也不亚于一些传统的算法。基于灰度的图像配准技术以其较高的精度、不需要预处理而能实现自动配准被广泛采用。而相似性测度是决定配准准确性、鲁棒性和实时性的最主要因素,因此在介绍完配准技术及其涉及的相关技术后,针对一阶互信息的鲁棒性不强的问题进行了相关分析,并介绍了几种互信息的改进测度,其中特别针对二阶互信息进行了重点讨论,分析了灰阶、相关信息和噪声对其影响,得到了二阶互信息的最佳参数取值,然后分析了分辨率对一阶和二阶互信息的影响,改进了二级分辨率策略的配准技术,在分辨率不同的各个级上采用不同的相似性测度。实验表明,相比采用单一测度的算法,多测度结合的算法在配准精度和速度两方面都能得到更为理想的效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-10
第一章绪论  10-19
  1.1 医学图像增强  10-12
    1.1.1 研究目的和意义  10
    1.1.2 医学图像对比度增强技术简介、分类和研究现状  10-12
  1.2 医学图像配准  12-15
    1.2.1 研究目的和意义  12-13
    1.2.2 医学图像配准相似性测度简介、分类和研究现状  13-15
  1.3 本文主要工作和内容安排  15-16
  参考文献  16-19
第二章基于灰度变换的医学图像对比度增强  19-35
  2.1 基于灰度变换的对比度增强技术概述  19-22
    2.1.1 线性灰度变换  19-20
    2.1.2 分段线性灰度变换  20
    2.1.3 非线性灰度变换  20-21
    2.1.4 其他灰度变换  21-22
  2.2 基于阈值分割和三次 B样条插值的MR图像增强算法  22-29
    2.2.1 双阈值选取  22-23
    2.2.2 基于对比度和图像细节的客观评价标准  23-24
    2.2.3 基于三次 B样条插值变换的图像增强及其交互实现  24-26
      2.2.3.1 三次 B样条插值函数及其实现  24-25
      2.2.3.2 基于三次B样条插值变换的图像增强及其交互实现  25-26
    2.2.4 实验结果与分析  26-29
  2.3 基于分割和累积指数变换的MR图像增强算法  29-32
    2.3.1 累积指数非线性变换  29-30
    2.3.2 本算法的具体步骤  30-31
    2.3.3 实验结果与分析  31-32
  2.4 本章小结及进一步工作  32-34
    2.4.1 本章小结  32-33
    2.4.2 进一步工作  33-34
  参考文献  34-35
第三章基于灰度的医学图像配准相似性测度  35-87
  3.1 医学图像配准技术概述  35-54
    3.1.1 医学图像配准的数学描述  35-36
    3.1.2 医学图像的基本空间变换  36-38
      3.1.2.1 刚体变换  36-37
      3.1.2.2 仿射变换  37
      3.1.2.3 投影变换  37
      3.1.2.4 非线性变换  37-38
    3.1.3 多参数优化算法  38-44
      3.1.3.1 Powell算法  38-41
      3.1.3.2 Brent算法  41-44
    3.1.4 插值技术  44-52
      3.1.4.1 最邻近点插值  44-45
      3.1.4.2 左上角点插值  45
      3.1.4.3 双线性插值  45-46
      3.1.4.4 PV插值技术  46-47
      3.1.4.5 改进的基于边缘的自适应图像缩放插值算法  47-52
        3.1.4.5.1 引言  47
        3.1.4.5.2 矩形和梅花形插值及Nira Shezaf等的自适应插值算法  47-49
        3.1.4.5.3 改进的基于边缘的自适应插值算法  49-50
        3.1.4.5.4 实验结果与分析  50-52
    3.1.5 基于灰度的医学图像配准技术  52-54
      3.1.5.1 利用医学图像的统计信息  52
      3.1.5.2 直接利用医学图像中的所有灰度信息  52-54
        3.1.5.2.1 相关法  53
        3.1.5.2.2 傅立叶法  53-54
        3.1.5.2.3 基于梯度的方法  54
  3.2 互信息配准相似性测度及其改进测度  54-72
    3.2.1 互信息相似性测度  55-57
    3.2.2 归一化互信息  57-58
    3.2.3 结合互信息和梯度的相似性测度  58-59
      3.2.3.1 结合互信息和梯度的相似性测度  58-59
      3.2.3.2 结合互信息和模糊梯度相似性的相似性测度  59
    3.2.4 二阶互信息的相似性测度及其相关讨论  59-69
      3.2.4.1 灰度级别压缩对基于二阶互信息配准技术的影响  61-65
        3.2.4.1.1 灰度级别压缩对图像质量的影响  61-62
        3.2.4.1.2 配准数据来源  62-63
        3.2.4.1.3 灰度级别压缩对二阶互信息配准的影响  63-65
      3.2.4.2 相关信息对基于二阶互信息配准技术的影响  65-66
      3.2.4.3 噪声对基于二阶互信息配准技术的影响  66-69
    3.2.5 一阶互信息及其改进测度配准效果对比及相关结论  69-72
  3.3 多分辨率策略3D配准技术中的多测度结合的测度  72-81
    3.3.1 实验数据  73-74
    3.3.2 分辨率对一阶和二阶互信息的影响  74-79
    3.3.3 多分辨率策略3D医学图像刚体配准中的多测度结合的测度  79-81
  3.4 本章小结和进一步工作  81-83
    3.4.1 本章小结  81
    3.4.2 进一步工作  81-83
  参考文献  83-87
致谢  87-88
攻读硕士学位期间发表的论文  88

医学图像增强和配准相似性测度的若干研究

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