边缘信息度量与FFD形变的多分辨率图像配准算法

"本文提出了一种新的图像配准算法，结合边缘信息度量和多分辨率的自由形变（FFD）技术，以提高形变图像配准的精度。该方法在B样条为基础的多分辨率网格FFD框架下，通过引入边缘信息，改进了图像相似性度量，实现平滑、连续且一对一映射的变换。此外，还设计了交互式配准策略以减少局部区域的配准误差。" 在图像配准领域，寻找两幅图像之间的最佳对应关系是一项关键任务，尤其在模式识别、计算机视觉和医学成像中。传统的配准方法通常基于特征点、特征曲线/曲面或像素/体素，但本文采用了基于像素的方法，并且创新地加入了边缘信息，以增强配准的准确性。边缘信息在图像中包含了丰富的结构和形状信息，对于识别和匹配具有重要意义的图像特征非常有用。 本文提出的算法首先利用多分辨率策略，这有助于在不同尺度上快速定位图像的大致对应关系，然后在精细阶段采用FFD形变模型，FFD是一种灵活的局部变换方法，能够适应复杂的形变情况，尤其适合描述医学图像中器官的局部变形。FFD基于B样条函数，能够提供平滑且连续的形变效果。 为了进一步提升配准质量，作者在MSD（Mean Squared Difference）度量中引入了边缘配准测度，这种改进的相似性度量方法更加强调了边缘信息对配准的贡献。此外，为了优化局部配准，设计了一种交互式配准方法，允许用户介入调整，以减少局部区域的配准误差，提高了配准的鲁棒性和精度。 实验结果表明，该方法在形变图像配准上表现出高精度，生成的变换域既平滑又连续，保持了一对一的映射关系。这种方法对于那些需要精确配准的领域，如医学图像分析和比较，以及遥感图像处理，有着重要的应用价值。 关键词：形变图像配准、自由形变、边缘信息、交互式配准 本文的贡献在于提出了一种结合边缘信息和FFD形变的配准方法，通过多分辨率策略和交互式调整，提高了图像配准的准确性和鲁棒性，为相关领域的研究提供了新的思路和工具。