基于相位一致性和区域互信息量的多模态医学图像配准算法研究

"论文研究-利用动态多分辨率LOD技术的地形简化研究" 本文提出了一种基于相位一致性和区域互信息量的改进的多模态医学图像配准算法。该算法同时使用了图像灰度和描述图像结构的特征，不仅考虑了邻域信息，还结合了结构信息。结果表明该算法具有精度高、鲁棒性强等特点，特别适合于医学图像配准。 知识点1：医学图像配准的重要性 医学图像可以提供有病变组织或器官的大小、形状、空间信息等详细信息。图像配准是现代医学图像处理技术应用的一个重要方面，它是指对不同时间、不同视场、不同模态的两幅或多幅图像进行空间的几何变换，以使代表相同解剖结构的像素或体素在空间位置上能对应起来。 知识点2：图像配准技术的分类 图像配准技术大体可以分为基于图像特征和基于图像灰度的配准方法。基于图像特征的方法一般通过寻找图像中比较明显的解剖结构特征来计算变换参数，提取的特征包括点、线、边缘和轮廓等。基于图像灰度的配准方法不需要提取特征点，而是利用图像灰度信息进行配准。 知识点3：互信息技术在医学图像配准中的应用 互信息技术是一种自动的、基于像素灰度的方法，不需要选择标志点或提取图像特征，不需要假设图像中的灰度值存在某种线性关系，因而在世界范围内得到广泛应用，特别是在医学图像处理领域。 知识点4：互信息量算法的缺点和改进 以互信息量作为相似性测度的方法也存在一定的缺点，互信息量对噪声、采样点个数比较敏感，当图像空间分辨率比较低，有噪声影响和图像部分缺损时容易出现误配。为此，很多学者进行了改进，如Studholme提出的归一化的互信息量方法、荷兰学者Pluim提出的将互信息量与图像的梯度相结合的方法、Russakoff提出的区域互信息量（RMI）算法等。 知识点5：基于相位一致性和区域互信息量的改进算法 本文提出的基于相位一致性和区域互信息量的改进算法同时使用了图像灰度和描述图像结构的特征，不仅考虑了邻域信息，还结合了结构信息。结果表明该算法具有精度高、鲁棒性强等特点，特别适合于医学图像配准。