非刚性医学图像点匹配算法：松弛标记与高斯径向基函数

"该资源是一篇发表于2007年12月《武汉大学学报(理学版)》第53卷第6期的自然科学论文，由谭志国等人撰写。研究聚焦于非刚性医学图像点匹配的算法，涉及图像配准、信号滤波、松弛标记法、空域滤波以及高斯径向基函数(Gaussian Radial Basis Function, GRBF)在描述弹性形变中的应用。" 本文提出的非刚性点匹配算法在医学图像配准领域具有重要意义，它针对的是医学图像中因组织形变而产生的匹配难题。传统的配准方法通常分为基于像素和基于特征两类，前者对器官解剖结构匹配不够精确，后者则通过特征提取简化匹配过程。点匹配作为基于特征方法的基础，是本文关注的重点。 算法的核心步骤包括： 1. **信号滤波**：首先，使用信号滤波技术获取点集间的匹配信息，这有助于去除噪声并提取关键特征。 2. **松弛标记法**：然后，通过松弛标记法处理点的邻域关系，对模糊的匹配信息进行迭代，逐步确定明确的匹配关系。这种方法可以处理不确定性，提高匹配的准确性。 3. **高斯径向基函数**：在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，以适应医学图像中的非线性变形。GRBF是一种常用的核函数，能有效建模复杂的形变模式。 实验结果表明，即使在形变程度为5%，出格点比率为50%，噪声标准差为5%的恶劣条件下，该算法仍能将匹配误差控制在0.13以下，体现出良好的鲁棒性和精度。这为解决实际医学图像分析中的非刚性形变问题提供了有力工具。 关键词包括医学图像配准、点模式匹配、松弛标记法、空域滤波和高斯径向基函数，这些关键词反映了研究的主要技术和理论背景。文章的发表受到国防重点预研基金和航空科学基金的资助，作者团队来自国防科技大学和北京航空航天大学，研究方向涵盖了模式识别和医学图像处理。 这篇论文的贡献在于提供了一个有效且鲁棒的非刚性点匹配算法，对于医学图像分析和诊断具有实际应用价值，尤其是在处理因组织形变引起的匹配问题时。