学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

眼底图像融合的研究及系统实现

作　者: 游嘉
导　师: 何中市
学　校: 重庆大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 眼底图像融合血管增强图像配准互信息 PSO
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 44次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

眼底图像融合是将对取自不同时间、不同传感器或不同视角的关于眼底图像或者图像序列加以综合的过程。由于眼底图像在眼科是一个客观、标准的诊断方法,图像融合技术在眼底图像中的应用可提供更强的信息解译能力,对分析和记录各种眼睛疾病及其发展有非常重要的作用。图像融合过程可分为三个阶段:图像预处理、图像配准与图像融合,各阶段的处理算法很多,目前还没有适用于所有图像的方法,往往需要根据图像本身特征,在处理过程中尽量找到在准确性、速度和鲁棒性上平衡的方案。基于此,本文采用层层递进的结构,在预处理阶段着重考虑了眼底血管的增强问题,提出了基于Hessian矩阵的血管增强方案;考虑到优化算法对图像配准有重要的影响,在配准阶段,本文提出了基于互信息和PSO-NMS的图像配准方案;在融合部分,主要关注基于小波的融合方法,提出了一种基于空间频率和区域最大值的小波变换融合方法,同时整合了眼底图像融合的全过程方案,并将该方案应用到眼底图像融合系统的实现中,以此证明本文方案的实用性。本文具体工作如下:①阐述了图像融合的定义、理论、方法及流程,分别从图像融合处理阶段、配准阶段、融合阶段阐明其中的关键步骤对融合结果的影响,并介绍了当前主要的图像增强、配准及融合方法。②分别在融合的三个阶段提出了针对眼底图像的解决方案。在预处理阶段,为保留眼底图像中血管结构信息,同时降低图像配准的计算复杂度,本文在介绍了几种常见的眼底图像增强方法基础上,提出了一种基于Hessian矩阵的血管增强方法,加上图像校正和平滑,形成眼底图像融合的预处理方案。在配准阶段,重点介绍了基于互信息的相似性测度,以及用于求解复杂问题的粒子群优化算法及其改进,在此基础上,本文应用了一种单纯形法结合粒子群算法的混合优化算法来求解变换参数。结合配准框架,形成了系统的配准方案。在融合阶段,重点介绍了基于小波的图像融合方法,并详细叙述了小波分解和重构过程,在此基础上,本文提出了一种基于空间频率和区域最大值的小波融合方案。③综合预处理、图像配准与融合三个阶段的处理方案,提出了一套眼底图像融合的整体方案。在此基础上形成了眼底图像融合的基本系统架构及功能模块,并根据本文所设计的图像融合方案和步骤,开发了一个基于Visual C++的眼底图像融合系统。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-11
1 绪论  11-19
  1.1 研究背景、目的及意义  11-14
    1.1.1 医学图像处理的发展及图像融合在医学领域中的应用  11-12
    1.1.2 眼底图像融合技术的临床价值  12-14
  1.2 图像融合概述  14-16
    1.2.1 图像融合的概念、目的及应用  14
    1.2.2 图像融合的基本流程  14-15
    1.2.3 图像融合的研究现状及存在的问题  15-16
  1.3 眼底图像融合的研究内容  16-17
    1.3.1 图像预处理  16-17
    1.3.2 图像配准  17
    1.3.3 图像融合  17
  1.4 本文的研究内容与章节安排  17-19
2 眼底图像的预处理  19-35
  2.1 眼底图像校正  19-23
    2.1.1 眼底图像灰度校正  19-22
    2.1.2 眼底图像几何校正  22-23
  2.2 基于空域滤波的眼底图像增强  23-24
  2.3 基于HESSIAN 矩阵的多尺度血管增强方法  24-31
    2.3.1 Hessian 矩阵的应用原理  24-25
    2.3.2 多尺度线形滤波器构造  25-27
    2.3.3 基于Hessian 矩阵的眼底血管增强方法步骤  27-28
    2.3.4 实验及性能分析  28-31
  2.4 眼底图像预处理方案  31-33
  2.5 本章小结  33-35
3 眼底图像的配准  35-53
  3.1 图像配准概述  35-36
  3.2 搜索空间  36
  3.3 插值算法  36-37
  3.4 相似性测度  37-40
    3.4.1 基于互信息的相似性测度  37-39
    3.4.2 使用最大互信息作为相似性测度的图像配准  39-40
  3.5 优化算法  40-47
    3.5.1 经典粒子群优化算法  40-43
    3.5.2 粒子群优化算法存在的问题及其改进思路  43
    3.5.3 PSO-NMS 混合优化算法  43-47
  3.6 基于互信息与PSO- NMS 混合优化算法的眼底图像配准方案  47-49
  3.7 实验及性能分析  49-52
    3.7.1 参数设置  49
    3.7.2 测试用例  49-50
    3.7.3 结果与讨论  50-52
  3.8 本章小结  52-53
4 眼底图像的融合  53-69
  4.1 图像融合方法概述  53-57
    4.1.1 空域图像融合  53-54
    4.1.2 变换域图像融合  54-57
  4.2 图像的小波分解和融合  57-59
  4.3 基于空间频率和区域最大值的小波融合方法  59-61
    4.3.1 低频融合规则  59-60
    4.3.2 高频融合规则  60
    4.3.3 方法步骤及流程  60-61
  4.4 实验及性能分析  61-66
    4.4.1 参数设置  61-62
    4.4.2 测试用例  62
    4.4.3 结果与讨论  62-66
  4.5 眼底图像融合整体方案  66-68
  4.6 本章小结  68-69
5 眼底图像处理及融合系统实现  69-75
  5.1 系统设计要求  69-71
    5.1.1 开发环境  69-70
    5.1.2 功能需求  70-71
  5.2 系统实现  71-74
    5.2.1 系统功能模块  71
    5.2.2 程序结构  71-72
    5.2.3 系统用户界面设计  72-74
  5.3 本章小结  74-75
6 总结与展望  75-77
  6.1 论文工作总结  75-76
  6.2 工作展望  76-77
致谢  77-79
参考文献  79-85
附录  85
  A 作者在攻读硕士学位期间发表及录用的论文目录  85
  B 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目  85

相似论文

图像拼接技术研究,TP391.41
词义消歧语料库自动获取方法研究,TP391.1
机器人自动巡检系统中图像配准与图像匹配问题的研究,TP242.62
结合线性二次放射生物模型的图像配准技术的研究,R815
基于改进光流场模型的医学图像非刚性配准算法研究及实现,TP391.41
基于RFID监狱智能管理系统研究与实现,TP315
非刚性医学图像准算法研究和实现,TP391.41
基于DE-PSO算法的周期可变石化产品产供销计划模型研究,F426.72;F224
基于图形处理器的SIFT算法研究,TP391.41
实时视频拼接系统关键技术研究,TP391.41
基于属性集合的产品评论挖掘研究,F274
工业应用中的目标检测与精确定位技术,TP391.41
POCS图像超分辨率重建技术研究,TP391.41
医学图像配准平台及结合灰度与几何信息的新配准测度,TP391.41
红外与可见光图像配准及融合技术的研究,TP391.41
同轴异场图片的图像配准算法研究,TP391.41
基于特征点空间信息分布直方图的匹配方法研究,TP391.41
基于偏微分方程的图像配准与融合方法研究,TP391.41
基于图像配准的沙粒旋转角度计算方法,TP391.41
CT与超声数据配准的研究和实现,TP391.41
基于小波和神经网络理论的电力系统负荷预测研究,TM715