图像配准校正综述共31页
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估
医学影像技术中的图像配准方法综述与性能评估摘要：在医学影像技术中，图像配准发挥着至关重要的角色。
本综述旨在深入探讨在医学影像技术中应用的图像配准方法，并对其性能进行评估。
此文首先讨论了图像配准的基本知识，并概述了其在医学影像技术中的应用。
然后，详细介绍了各种主要的图像配准方法，并通过比较和分析评估了它们的性能。
最后，本文探讨了图像配准方法的未来发展趋势，包括面临的挑战与可能的解决方式。
本篇综述的目标是提供一个全面的进展和发展趋势的概述，以期对图像配准的研究和应用提供深入的了解。
关键词：医学影像技术；图像配准；性能评估；图像处理；图像分析；深度学习一、引言1.背景介绍：在当今医学技术高度发展的背景之下，医学影像技术作为医疗诊断和治疗的重要组成部分，受到广泛关注。
更为关键的是，图像配准作为重要的影像处理步骤，弥补了从多源影像中获取信息的局限性，如时间、视角和模态等，对临床治疗和研究具有至关重要的影响。
图像配准的准确性和效率直接关乎到诊断准确率和治疗效果。
2.目的和目标：本文的主要目标是对医学影像技术中的图像配准方法进行全面系统的综述，并对各种配准方法进行性能评估和比较。
旨在通过对各种图像配准新技术和方法的研究，对图像配准性能进行提升，为疾病的诊断和治疗提供更为准确的医疗影像资源。
此外，还希望能找出影响图像配准性能的因素，以期找到改进图像配准性能的有效方法，进一步推动医学影像技术的发展，提高医疗服务质量。
本文的研究将理论和实证相结合，旨在产生对实践有重要影响的理论成果和切实可行的技术指导建议，为医学影像技术研究和应用提供科学的理论支撑和实践参考。
二、医学影像技术概述1.定义和分类：医学影像技术是应用科学和技术手段获取和处理身体各组织和系统图像的一种技术。
它将生物信号转换为可视化的图像，帮助医生进行诊断和治疗。
根据成像原理和所使用的设备不同，医学影像可以大致分为X射线成像，核磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），超声波成像，放射性核素成像（PET，SPECT）等。
图像配准算法综述
杭州电子科技大学毕业设计（论文）文献综述毕业设计题目SIFT特征研究及应用文献综述题目图像配准算法综述学院生命信息及仪器工程学院专业电子信息技术及仪器姓名班级学号指导教师图像配准算法综述一．前言图像配准是指找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系，是图像信息处理领域中一项非常重要的技术，同时也是其它一些图像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。
目前图像配准广泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像数据库检索等技术中。
图像配准的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。
不同的图像配准方法总是对应于某种适用的图像变换模型，其核心问题是提高配准的速度、精度和算法的稳健度。
随着科学技术的发展现在约40%的机器视觉应用中都会使用图像匹配技术，所涉及的领域有：工业检测，导弹的地形匹配，光学和雷达的图像跟踪，交通管理，工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控，医疗诊断，资源分析，气象预报，文字识别以及图像检索等。
图像匹配研究按其处理步骤可以分为样本采集、样本预处理、样本分割、样本的特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。
它也是其它一些图像分析技术，如立休视觉、运动分析、数据融合等的基础。
正因为其应用的广泛性，新的应用和新的要求逐步产生，使得匹配算法的研究逐步走向深入，出现了快速、稳定、鲁棒性好的匹配算法。
因此，研究图像的匹配算法对于如何提高实际工程中的图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。
本文主要分析图像匹配常用方法的优点和不足之处，讨论了图像匹配中需要进一步研究和解决的问题。
二．图像配准算法的研究现状图像配准是立体视觉、运动分析、数掘融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域有重要的应用价值。
国内外学者针对不同的图像配准应用问题进行了大量的研究工作，早在1992年英国剑桥大学的Lisa Gottesfeld Brown在文献[1]习中就总结了图像配准的主要理论及图像配准在各个领域的应用。
医学图像配准与分割算法评估指标研究综述
因此，对医学图像配准与分割算法进行评估和 比较，选择最适合特定应用的算法，具有重要 的理论意义和实践价值。
国内外研究现状及发展趋势
国内外学者在医学图像配准与分割算法方面开展了大量研究工作，提出了 许多优秀的算法和方法。
3
基于深度学习的分割算法
通过训练神经网络实现图像分割，能够处理复杂 的医学图像分割任务，分割精度高，但需要大量 训练数据。
配准与分割算法联合应用性能分析
01
配准算法对分割结果 的影响
准确的图像配准能够提高分割算法的 精度和稳定性，减少分割误差。
02
分割算法对配准结果 的影响
精确的图像分割能够为配准算法提供 准确的特征点和边界信息，提高配准 精度。
03
医学图像分割算法评估指标
区域一致性评估指标
01
Dice相似度系数（Dice Similarity Coefficient, DSC）：用于衡 量两个样本的相似度，取值范围在0-1之间，值越大表示相似度 越高。在医学图像分割中，DSC通常用于评估分割结果与金标准 之间的区域一致性。
02
Jaccard相似度系数（Jaccard Similarity Coefficient, JSC ）：与Dice相似度系数类似，用于衡量两个集合的相似度 。在医学图像分割中，JSC同样用于评估分割结果与金标 准之间的区域一致性。
信息变化指数（Information Variation Index, IVI）：衡量分割结果相对于金标准的信 息变化程度。IVI越小，表示分割结果越准确。
标准化互信息（Normalized Mutual Information, NMI）：衡量两个图像之间的互信 息程度。在医学图像分割中，NMI用于评估分割结果与金标准之间的综合性能。NMI
图像配准综述讲义
Overview (-1996)
Medical Image
SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) PET (Positron Emission Tomography) MRI (Magnetic Resonance Image) CT (Computed Tomography)
Deformable model based
An extracted structure (also mostly surfaces, and curves) from one image is elastically deformed to fit the second image.
Rigid model based
Landmark based registration
The set of registration points is sparse
---fast optimization procedures
Optimize Measures
Average distance between each landmark Closest counterpart (Procrustean Metric) Iterated minimal landmark distances
Dimensionality
Spatial dimensions only
2D/2D 2D/3D 3D/3D
Time series(more than two images), with spatial dimensions
医学图像配准技术 综述
医学图像配准技术A Survey of Medical Image Registration张剑戈综述，潘家普审校（上海第二医科大学生物医学工程教研室，上海 200025）利用CT、MRI、SPECT及PET等成像设备能获取人体内部形态和功能的图像信息，为临床诊断和治疗提供了可靠的依据。
不同成像模式具有高度的特异性，例如CT通过从多角度的方向上检测X线经过人体后的衰减量，用数学的方法重建出身体的断层图像，清楚地显示出体内脏器、骨骼的解剖结构，但不能显示功能信息。
PET是一种无创性的探测生理性放射核素在机体内分布的断层显象技术，是对活机体的生物化学显象，反映了机体的功能信息，但是图像模糊，不能清楚地反映形态结构。
将不同模式的图像，通过空间变换映射到同一坐标系中，使相应器官的影像在空间中的位置一致，可以同时反映形态和功能信息。
而求解空间变换参数的过程就是图像配准，也是一个多参数优化过程。
图像配准在病灶定位、PACS系统、放射治疗计划、指导神经手术以及检查治疗效果上有着重要的应用价值。
图像配准算法可以从不同的角度对图像配准算法进行分类[1]：同/异模式图像配准，2D/3D图像配准，刚体/非刚体配准。
本文根据算法的出发点，将配准算法分为基于图像特征(feature-based)和基于像素密度(intensity-based)两类。
基于特征的配准算法这类算法利用从待配准图像中提取的特征，计算出空间变换参数。
根据特征由人体自身结构中提取或是由外部引入，分为内部特征(internal feature)和外部特征(external feature)。
【作者简介】张剑戈（1972-），男，山东济南人，讲师，硕士1. 外部特征在物体表面人为地放置一些可以显像的标记物（外标记，external marker）作为基准，根据同一标记在不同图像空间中的坐标，通过矩阵运算求解出空间变换参数。
外标记分为植入性和非植入性[2]：立体框架定位、在颅骨上固定螺栓和在表皮加上可显像的标记。
配准综述
图像配准是对取自不同时间，不同传感器或者不同视角的同一区域的两幅或者多幅图像进行匹配叠加的过程。
随着技术手段的不断发展，人们对图像配准的要求也越来越离。
包括配准方法的鲁棒性、算法的难易程度、算法的自主性等都是考量算法的指标。
图像配准的方法中，有人提出过被广泛认同的四个巧骤：a．特征空间的选择特征空间是指将运用到配准中元素的集合。
特征空间包括很多方面，比如像素值，比如点、线，或者平面甚至是曲面。
b．搜索空间搜索策略是指一系列配准变换操作的集合。
搜索空间是建立在几何形变基础上的。
而几何形变一般包括全局的和局部的几何形变。
典型的全局变形包括平移，缩放，扭曲等变形以及它们的组合。
而局部形变，对变换参数要求比较苛刻，因为某一套变换参数只能作用在局部形变区域，而其余区域需采用插值技术补充。
然而，另外的变形区域则需要另外的变换参数去表述。
在一般的处理中，我们将变换模型看成是一种先验知识。
不然则需要考量所有的变换模型。
c．搜索策略搜索策略是实施变换的依据。
它的存在是为了找寻变换模型的最优解。
常用的搜索策略有松弛模型法、牛顿法和共扼梯度法。
d．相似性度量相似性度量是对采用的变换模型的评价。
相似性度量主要是采用参考图像和配准图像之间的共有的特征之间的差异比较的方法来评价配准的情况。
这其中的差异可以包括点位的误差，或者是灰度值相关的差异，还可以是在变换域之间的差异值等等。
最常见的相似性度量是检测特征的欧氏距离。
上述的几个步骤构成了图像配准的基本框架。
许许多多的算法充斥其中产生了种类繁多的配准方法。
下面主要介绍下几种典型的配准算法。
目前典型的配准算法中大致可分成基于灰度、基于特征和基于模型的方法。
基于灰度的配准算法基于灰度的算法中，重点是对图像配准的过程上，而不是特征集的选择上。
很多时候基于灰度的方法都会采用矩形窗口在图像上遍历。
根据窗口的设计，去选取变换的模型，因此如果图像中有比较复杂的变换，则这种方法的适用性就很小了，而且当图像在灰度上的表现比较平滑，那么误配准的情况就会很大。
(完整)图像匹配+图像配准+图像校正
图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。
利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。
最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。
利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。
现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。
2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。
特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。
常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。
全面梳理：图像配准综述
全面梳理：图像配准综述内容导读：1 定义2 问题背景和应用3 相关关键词4 问题分类4.1 基于问题特点的分类4.2 根据算法本质的分类5 图像配准通用流程5.1 基于特征的图像配准通用流程6 图像配准质量评估标准7 前人工作8 相关开源工具9 数据集Image registration 图像配准图像配准与相关 [1] 是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点，其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如图像会来自不同的采集设备，取自不同的时间，不同的拍摄视角等等，有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。
具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像（浮动图像，moving image）映射到另一幅图像（参考图像，fixed image）上，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，从而达到信息融合的目的。
图像配准常为图像融合的一个预处理步骤。
经过精确图像配准的图像对，通常可获得更好的融合效果。
一、定义图像配准是使用某种算法，基于某种评估标准，将一副或多副图片（局部）最优映射到目标图片上的方法。
根据不同配准方法，不同评判标准和不同图片类型，有不同类型的图像配准方法。
（详见“问题分类”部分）二、问题背景和应用图像配准在计算机视觉、医学图像处理、材料力学、遥感等领域有广泛应用。
由于可应用图像配准的图像类型众多，暂时无法开发出可满足所有用途的通用优化方法。
图像配准在医学图像处理与分析中有众多具有实用价值的应用。
随着医学成像设备的进步，对于同一患者，可以采集含有准确解剖信息的图像诸如CT，MRI；同时，也可以采集到含有功能信息的图像诸如SPECT。
然而，通过观察不同的图像进行诊断需要凭着空间想象和医生的主观经验。
采用正确的图像配准方法则可以将多种多样的信息准确地融合到同一图像中，使医生更方便更精确地从各个角度观察病灶和结构。
同时，通过对不同时刻采集的动态图像的配准，可以定量分析病灶和器官的变化情况，使得医疗诊断、制定手术计划、放射治疗计划更准确可靠。
图像配准_精品文档
简单分割→迭代分割（亚像素 精度）→大尺度→使用距离变 换的虚拟圆思想→基于Harris 角点检测器及边缘的仿射不变
领域→MSER
一、特征检测（Feature detection）
线特征（Line features）
检测方法
特征实例
演化
Canny 检测器
general line segments, object contours, coastal lines, roads or elongated anatomic structures in medical imaging
轮廓点的切线斜率，线长的直方图、最小圆半径、重 心、邻域形变类型、轮廓链码
—— 几何方向
线 ——
线特征点的角度直方图 最长结构和角度、MVLT
计算旋转角度 可用于所有特征
二、特征匹配（Feature matching）
2.3 松弛法（Relaxation methods）
解决一致标志问题，可对线特征、角特征使用该方法，此外还 有回溯法（Backtracking）
三、变换模型估计（Transform model
1 全局匹配模型（ Global mapping models ）
它是使用最小二乘法对所有控制点来估计匹配函数及其参 数，亦称形状保持匹配，对旋转、平移和尺度保持不变；
一般模型（两个控制点）：
三、变换模型估计（Transform model
1 全局匹配模型（ Global mapping models ）
图像配准的方法可大致分为两大类
一、特征检测（Feature detection） 二、特征匹配（Feature matching） 三、变换模型估计（Transform model estimation） 四、图像重采样和变换（ Image resampling and
视差图像配准技术研究综述
普通相机受限于焦距与传感器，采集的图像有时无法满足人们对于高分辨率与宽视角的图像的需求，为了利用普通相机获得此类特定需求的图像，图像拼接技术应运而生。
图像拼接技术是指通过对输入的、具有重叠部分的图像序列进行图像预处理、图像配准、图像融合等操作，将其拼接成一幅具有高分辨率、宽视角图像的技术。
目前该技术广泛地应用在无人驾驶[1]、虚拟现实[2]、遥感图像处理[3]、医学成像[4]、视频编辑[5]等领域。
图像拼接算法通常可分为图像配准与图像融合两个步骤。
其中，图像配准是核心，也是解决视差问题的关键。
图像配准的难点在于如何构建一个更加精准、合适的模型，以减少配准误差且不破坏图像内容的结构。
根据相机的运动状况，图像配准算法主要可分为单视点配准算法和多视点配准算法两种。
图像视差产生于多视点情况下，具有视差的图像的配准是长期以来图像配准技术中的一个挑战，也是当前的研究热点。
近年来，针对视差图像配准的研究工作多数采用基于特征的空域变换方法。
根据生成变形模型的方式不同，可主要将其分为基于多平面对齐的图像配准、基于网格变形的图像配准以及缝合线驱动的图像配准三类。
本文对三类方法近年的一些相关工作进行了分析并讨论了其优缺点。
1视差问题概述与图像配准流程1.1视差形成原因视差是指从具有一定间隔的两个点上观察同一目标时产生的方向上的差异。
在拍摄时，如果相机的位置视差图像配准技术研究综述夏丹，周睿华中师范大学教育信息技术学院，武汉430079摘要：传统图像配准技术受限于严苛的初始输入已难以满足人们的需求，近年来，视差图像的配准逐渐成为图像拼接技术中的研究热点。
基于视差形成原理介绍了视差图像配准的难点与一般流程。
主要研究了基于特征的视差图像配准技术，对近年来视差图像配准的研究成果进行了归纳梳理，并从基于多平面对齐的图像配准、基于网格变形的图像配准以及缝合线驱动的图像配准三个方面进行阐述。
通过对各种典型的视差图像配准算法的算法思想、特点以及局限性进行描述和比较，提供该领域研究现状的系统综述，并对视差图像配准技术的研究趋势进行了展望。
图像配准校正综述
基于FFT的相位相关法
• 依据傅里叶变换的平移、旋转、和缩放性质来计算图像 间的变换参数。建立形变后的图像与原图像之间的对应 关系模型。
若图像f2(x,y)与图像f1(x,y)之间存在平移为(x0,y0)、旋转角θ0及 尺度因子a的变换，则有：
a( x cos y sin ) x f 2(x ,y ) f 1 a( x sin y cos ) y
H（A,B） pAB(a,b )log pAB(a,b )
a, b
图A和图B的信息熵：
MI（A, B） H (A) H (B ) H (A,B )
最大互信息法的特点
• •
匹配精度高，常用于医学图像配准。 计算量大，在遥感领域内的应用受到限制。
Ghorbani等将基于阻尼最小二乘的模拟退火法最为查找最大互信的搜索算法， Dame等用改进的互信息基本函数来优化互信息法，提高了配准精度与计算速度。 另一种经典的基于区域配准的互相关法与最大互信息法都是不同参数下的最大似然 估计，它们具有一个统计的框架。
区域的重心 虚拟圆、三角形
基于混合 模型 基于物理 模型
基于区域和特征的混合配准 基于弹性模型 基于粘性流体模型 基于光流场模型
基于区域的配准
• •
•
基于区域的配准又称模板匹配法，最早发展起来的图像配准技术，目前已发展的比较 成熟。 该方法利用图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，再采用某种搜索方法， 寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值，以达到配准图像的目的。一般 不需要对图像进行预处理。 主要包括基于图像域的处理方法、基于频域的处理方法。
CFR det(M ) (trace(M ))
其中，detM：表示矩阵的行列式 Trace(M)：矩阵的迹
医学图像配准综述
• Nature of the transformation
– Rigid, Affine, Projective, Curved
• Interaction
– Interactive, Semi-automatic, Automatic
• Modalities involved
– Monomodal, Multimodal, Modality to model
– Or the distance between the curves and surfaces of corresponding anatomical structures.
Other physics based registration
• Fluid registration
– The image was modeled as a highly viscous fluid
• Algorithms used
– Registration by minimizing intensity difference – Correlation techniques – Ratio image uniformity – Partitioned Intensity Uniformity
• Nature of registration basis
– Image based
• Extrinsic, Intrinsic
– Non-image based
• Domain of transformation • Local, global •Optimization procedure •Object
• Algorithms used
– The “Head and Hat” Algorithm – The Iterative Closest Point Algorithm –Registration using crest lines
多源遥感图像配准技术综述
多源遥感图像配准技术综述汪汉云1，王 程1，李 鹏1，钱智明1，郝胜勇2(1. 国防科技大学电子科学与工程学院，长沙 410073；2. 航天恒星科技有限公司，北京 100086)摘 要：从成像光谱特性、成像分辨率和成像模式等方面对可见光、红外、高光谱和合成孔径雷达传感器的成像特点进行分析，根据一致性特征描述方法对多源遥感图像配准算法进行分类，指出多源遥感图像具有成像特性变化大、相关度小、匹配特征的空间分布不均匀等特点，其配准技术的关键在于提取不变的图像特征以及得到有效的匹配特征。
关键词：多源遥感图像；成像特点；一致性特征；图像配准；匹配特征Review of Multi-source Remote SensingImage Registration TechniquesWANG Han-yun 1, WANG Cheng 1, LI Peng 1, QIAN Zhi-ming 1, HAO Sheng-yong 2(1. College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;2. Space Star Technology Co., Ltd., Beijing 100086, China)【Abstract 】This paper analyzes the imaging characteristics of sensors including visible, infra-red, hyperspectral and Synthetic Aperture Radar(SAR) from aspects of imaging spectral properties, imaging resolution to imaging modality. The algorithms for multi-source remote sensing image registration are classified by consistent features. It gives conclusions that multi-source remote sensing images have properties of various imaging properties, low correlations and matching features distributed nonuniformity spatially. The key of multi-source remote sensing image registration lies in extracting stable image features and getting suitable matching features.【Key words 】multi-source remote sensing image; imaging characteristic; consistency feature; image registration; matching feature DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.005计 算 机 工 程 Computer Engineering 第37卷 第19期V ol.37 No.19 2011年10月October 2011·专栏· 文章编号：1000—3428(2011)19—0017—05文献标识码：A中图分类号：TN911.731 概述遥感图像配准技术是近年来发展迅速的遥感图像处理技术之一。
医学图像配准与分割算法优化研究综述
探索多模态医学图像配 准与分割算法，以适应 不同模态医学图像的处 理需求。
将所提算法应用于实际 医学诊断和治疗中，以 验证其临床价值。
开展跨学科合作，结合 生物医学、医学影像技 术等领域的知识，推动 医学图像配准与分割算 分析
数据集介绍及预处理
数据集介绍
本文实验采用了公共数据集，包括MRI、 CT和X光等不同类型的医学图像。这些数 据集具有多样性，涵盖了不同部位、不 同模态和不同分辨率的图像。
VS
预处理
针对原始医学图像，我们进行了以下预处 理操作：去噪、灰度化、标准化和图像增 强等。这些操作有助于提高图像质量，减 少算法处理难度。
分割算法优化研究
基于阈值的分割算法
通过设定合适的阈值将图像分为前景和背景两部分，优化阈值选取方法以适应不同图像 的特点和分割需求。
基于区域的分割算法
根据像素间的相似性或连通性将图像划分为不同的区域，优化区域合并和分裂策略以提 高分割精度和效率。
基于深度学习的分割算法
利用神经网络学习图像的语义信息，实现像素级别的分类和分割，优化网络结构和训练 策略以提高分割性能。
02 医学图像配准技术
医学图像配准定义及分类
定义
医学图像配准是指将不同时间、不同 设备或不同条件下获取的医学图像进 行空间对齐的过程，以便进行后续的 分析和比较。
分类
根据配准过程中使用的信息类型，医 学图像配准可分为基于特征的配准、 基于灰度的配准和基于深度学习的配 准三种方法。
基于特征的配准方法
06 总结与展望
本文工作总结
01
介绍了医学图像配准与分割算法的基本原理 和常用方法。
02
03
分析了现有算法在准确性和效率方面的优缺 点。
总结图像配准算法范文
总结图像配准算法范文第一篇：总结图像配准算法范文图像配准定义为：对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多幅图像进行最佳匹配的处理过程[2]。
图像配准需要分析各分量图像上的几何畸变，然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系统中。
在配准过程中，通常取其中的一幅图像作为配准的标准，称之为参考图像；另一幅图像作为配准图像。
图像的获取参考图像输入图像图像的预处理特征提取特征匹配空间变换模型类型的确定模型参数的估计图像的插值与变换配准结果配准系统的评价图像配准图1-1 图像配准的基本流程图像配准算法分类按全局与局部划分按配准的四要素划分从自动化角度划分全局配准点点匹配搜索空间特征空间搜索策略相似性度量互相关函数绝对差和相位相关Hausdorff距离…手工配准刚性变换仿射变换投影变换多项式变换局部变换灰度特征区域特征线特征点特征…穷尽搜索逐级求精树图匹配动态规划…半自动配准自动配准图1-2 图像配准方法分类-根据配准使用的特征，图像配准的方法大致可分为三类：(1)基于图像灰度的配准算法。
首先从参考图像中提取目标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑动，通过相似性度量(如相关系数法、差的平方和法、差的绝对值法、协方差法)来寻找最佳匹配点。
(2)基于图像特征的配准算法。
该算法是以图像中某些显著特征(点、线、区域)为配准基元，算法过程分为两步：特征提取和特征匹配。
首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集。
然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。
对于非特征像素点利用插值等方法作处理推算出对应匹配关系，从而实现两幅图像之间逐像素的配准。
(3)基于对图像的理解和解释的配准算法。
这种配准算法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别各种目标的性质和相互关系，具有极高的可靠性和精度。
这种基于理解和解释的图像配准涉及到诸如计算机视觉、模式识别、人工智能等许多领域。
医学图象配准
这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配
图象上有相同的空间位置。
配准的结果应使两幅图象上所有的解剖点，或
至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的
点都达到匹配。
医学图象配准示意图
一、图象配准概述
2、医学图象基本变换：刚体、仿射、投影、非线
性
（1）刚体变换(Rigid body transformation)
矩阵形式：
x x p
y y
z z
x 1
y 0
z 0
1 0
其中，P是刚体变换参数。
0 0
1 0
0 1
0 0
p x
0 y
0 z
1 1
1、刚体变换
（2）三维刚体变换
1 0 0 1 0 0 1 1
1 0
p cos q sin x
cos sin
sin cos p cos q sin y
01Leabharlann 0 1 1、刚体变换
y 0 1 q y
1 0 0 1 1
其中，q是刚体变换参数。
定义y轴为垂直方向轴，正方向：从下到上；
1、刚体变换
（1）二维刚体变换
三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转
绕坐标原点的旋转：
矩阵形式：
x x cos y sin
判断一个二维变换矩阵是否为刚体变换的依据：
a b
b a
医学图像配准综述
医学图像配准综述王彩芳, 姜明(北京大学数学科学学院数学与应用数学实验室)摘要:医学领域，医生需要比较不同的解剖影像信息和功能影像信息。
将对应于同一物体的不同影像的像素点对应起来就是医学图像配准的主要任务。
鉴于需要配准的图像的采集的方法和时间等方面不同，配准所采用的方法也不同。
本文介绍了医学图像配准的新近方法。
首先从图像配准的任务出发，介绍了配准过程的主要涉及的方面配准流程。
然后从配准时变换的参数角度考虑，将图像的配准分成两大类考虑：参数配准和非参数配准。
每一类中给出基本的配准方法，并讨论其用法和特点。
对参数配准，主要讨论它们各自不同的方法和适合处理的图像对；对非参数配准，侧重于考虑控制方程的由来和整体外力的计算。
关键词：变换；相似性测度；图像配准；参数配准Review of Image Registration Methods for Medical ImagesWANG Cai-fang and JIANG Ming(LMAM, School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) Abstract:Purpose: Review different methods in medical image registration.Method: Parametric and non-parametric registration methods. Result: Various registration methods and applications are presented. Conclusion: Different registration methods fit to different kinds of medical images and result different applications in medical field. In medical field, researchers need to combine and compare the information given by functional and anatomical images. For the reason, image registration which can map points from one image to homologous points on an object in the second image is one of the fundamental tasks in image processing. Different numerical methods are introduced into registration due to the different images taken from different perspectives, times and devices. In this paper, we present an overview of recent methods for image registration in medical field. We start by the goal of image registration and introduce the framework of a registration process. The registration methods under review are classified into two categories: parametric image registration and non-parametric image registration. Typical methods in each category are presented. In each case, we provide the readers with general background information and properties or explanation of how these methods work.Key words: Transformation, Distance measure, Image registration, Parametric registration1、简介在医学影像学中，图像配准是一个热点课题。
图像配准 中期报告草稿
一、参考文献二、郑亚琴，田心，医学图像配准技术研究进展，国际生物医学工程杂志，2006，三、29(2)：88～92四、王海南，郝重阳，非刚性医学图像配准研究综述，计算机工程与应用，2005，五、41(11)：180~184六、杨庆雄，医学图像的非刚性配准技术研究,信息技术，2005，29(3)：39~41七、梁玮，2D-3D医学图像配准研究：［硕士学位论文］，南京；东南大学，2004 1研究背景1.1医学图像配准定义医学图像配准，即通过寻找一种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖位置的完全一致，如图1所示。
配准的结果应使两幅图像上所有解剖点、或至少是所有具有诊断意义上的点及手术感兴趣的点都达到匹配。
1.2图像配准算法框架和流程1．2.1医学图像配准的框架图像配准技术是特征空间、搜索空间、搜索算法和相似性测度四个部分的不同方法组合。
特征空间是提取待配准图像的特征信息；搜索空间是进行变换的方式以及变换范围；搜索算法决定下一步的具体方向以得到最优的变换参数；相似性测度是用来度量图像间相似性的一种标准。
1.特征空间（Space of feature）图像配准中使用的图像特征有着重要的实际意义，因为它们通常决定了这个方法适合于什么样的图像。
图像基本特征包括灰度、特征点、线、边缘轮廓和纹理。
其中特征点是图像中满足一定结构要求的像素点，边缘是指图像中关于灰度或色彩变化不连续而形成的边界，纹理是由大量有序的相似基元或模式排列而成的一种结构。
点线边缘特征的抽取方法通常是模板匹配法，先将图像平滑以去噪，然后和中心点的四邻近点的平均值进行比较，当其差值超过某一确定门限时，认为该中心点处存在特征点。
现在较关注的是用小波来进行特征提取，比如当边缘点比较稀疏时就用高阶样条曲线来拟合这些点，还有利用二进中心样条小波来检测边缘等等。
根据特征空间可以归纳出如下的两种：基于像素和基于特征的算法。
（1）基于像素的方法直接利用了图像的灰度数据进行配准，不需要将图像原始数据进行预分割，但为了降低噪声的负面影响通常要对图像进行预处理，增加或均匀像素的分辨率。