一种基于角点特征的医学图像配准方法

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mac e n h th d f au e p i t ar r b a n d t r u h c as th n n n th n F n l te rv re ma p n f th d a d t e ma c e e tr on i wee o ti e h o g o re mac ig a d f e mac ig; ia l h e e s p i g o p s i y, te a f e ta so m t n wee ui z d t c iv g e i rt n Th x e i na e ut s o h tt e me ia n e r gsrt n h f n r n f r ai r t ie o a he e i e r gs ai . e e p r i o l ma t o me tlr s l h w t a h dc limg e i ai s t o
a d g o c u a y c n be e e tv l c e e sn h sm eh d. n o d a c r c a f c iey a hiv d by u ig t i t o
医学 图像 配 准是 实现 医学 图像 信息 融合 的基 础 与前 提 , 已经 广 泛应 用 于疾 病 诊 断 、 前 规 划 等 领 术
Key wor : atr Exr ci n; ds Fe u e ta to SUS AN lo ih ; r l ac i g, sa e c sri t ; ma e Re sr t n ag rt m Cone-M th n Ditnc on ta n s I g gitai o Absr t: e c li g e itain tc oo y i h o dain o h e c li a e flin a d ti lo t lm e to h ma e t ac M dia ma e r gsr to e hn lg st e fun t ft e m dia m g so n i s as he e e n ft e i g — o l
b s d t re d me so a e o s u t n A me ia i g e it t n meh d w s p e e td b s d o h e t r o ns c l uae y a e h e — i n in lrc n t ci . d c l ma e r gsr i t o a r s n e a e n t e f au e p i t ac ltd b r o ao
S AN pea o . rt t o e o ns o wo i US o rt r Fis ,he c r rp i t ft mag s wer xr ce t he SUS N p r tr;h n,h t e t e p i t e s n e e e ta td wih t A o e ao t e t e wo f aur o ns s t wee r
21 0 0年 3月 第2 9卷 n lo n e n oi iest fS in ea dT e n lg o ra fIn rMo g l Unv ri o ce c n e h ooy a y
M a c 2 0 r h, 01
Vo . 1 29. . No 1
征 的配准 方法 则是 通 过提取 不 同图像 中 的结 构特征
( 见的 特征 包 括 点 、 常 轮廓 、 曲线 和 曲 面 等 ) 进 行 来 匹配, 这样 极大 地减 少 了算 法 复 杂 度. 中 , 于特 其 基
文 章 编 号 :0 —96 ( 0 0 0 0 4 10 4 7 2 2 1 ) 1— 0 9—0 4

种 基 于角 点 特征 的 医 学 图像 配 准 方法
吕晓琪 , 显 武 , 宝 华 黄 张
( 内蒙古科技大学 信息工程学 院, 内蒙古 包 头 0 4 1 ) 10 0
关键词 : 特征 提取 ;U A S S N算法 ; 点匹配 ; 离约束 ; 角 距 图像配准
中图 分 类 号 :P 9 T 31 文献标识码 : A

要: 医学图像配 准技 术是医学图像融合及影像三维重建的基础 . 提出 了一 种基于 S S N算 子的特征点 的医学 UA
图像 配准方法. 该方 法利 用 S S N算 子提取两幅图像的角点 , UA 通过粗 匹配和 细匹 配两个步骤建立 特征点集之间 的 对应 关系 , 得到 匹配 特征点对 . 然后再根据这些 特征 点使用 反向映 射的仿射 变换 实现图像 的配准. 实验表 明 , 方 此 法 能有效地实现医学图像的配准 , 并取得良好的精度.
A e i a m a e r g s r to e h d b s d o o n r f a u e m d c li g e it a i n m t o a e n c r e e t r
L Xio qi HUANG a WU, V a — , Xin— ZHANG o h a Ba — u
(n r ao n i e n colIn r noaU i r t o c nea dT cnlg , atu 100.hn ) If m tnE g et gS lo, e Mogl n esy f i c n eh o yB oo 4 1 C i o i n i l n i v i S e o 0 a
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