ITK虚拟变形配准算法详解及应用

"虚拟变形配准-r语言常用函数速查手册" 本文主要介绍的是医学图像处理中的一个重要技术——虚拟变形配准，这是在ITK（Insight Toolkit）库中实现的一种算法，尤其适用于同模态图像的配准。虚拟变形配准通过Thirion的“demons”算法来处理图像之间的变形问题，该算法基于瞬时光学流方程来计算像素间的位移。 在"demons"算法中，图像被视为等亮度轮廓的集合，通过推动轮廓在法线方向上的位移来进行配准。方程(8-36)描述了这种位移是由参考图像f(X)和待配准图像m(X)之间的亮度梯度决定的。由于直接应用这个方程可能会在亮度斜率较小的情况下导致不稳定，Thirion提出修正的方程(8-38)，引入了一个标准化因子K来平衡亮度和斜率，K是基于像素间距的平方根平均值计算的。 配准过程中，初始变形域为零，随着算法迭代，变形域不断更新，如方程(8-39)所示。然而，配准问题本身是欠定的，因为它可能导致多个解，比如一个图像的像素可以映射到另一个图像的单个像素上，这在实际应用中并不合理。为了解决这个问题，ITK使用高斯滤波器在每次迭代间过滤变形域，以减少不稳定性。 在ITK中，"demons"算法被集成到有限差分求解器（FDS）框架内。在示例代码中，展示了如何使用相关的ITK过滤器，如`itkDemonsRegistrationFilter`、`itkHistogramMatchingImageFilter`、`itkCastImageFilter`、`itkWarpImageFilter`和`itkLinearInterpolateImageFunction`来实现虚拟变形配准。 这段内容出自《医学图像分割与配准》一书，作者为周振环等人，书中详细介绍了如何利用ITK库进行医学图像的处理和配准。这本书是基于ITK 2.4版本编写的，旨在帮助读者理解并应用ITK的面向对象设计和执行策略，从而更好地进行医学图像分析和处理工作。