图像配准校正综述

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计算机视觉中的图像配准技巧(十)

计算机视觉中的图像配准技巧(十)

计算机视觉中的图像配准技巧一、引言图像配准是计算机视觉领域中一个重要的技术,它指的是将多幅图像进行几何变换和色彩校正,使它们在某种度量下达到最佳匹配的过程。

图像配准技巧在医学影像处理、遥感图像处理、无人机航拍图像处理等领域都有着重要的应用。

本文将从图像配准的原理、技术方法和应用领域等方面进行探讨。

二、图像配准的原理图像配准的原理主要包括特征提取、特征匹配和变换模型拟合三个方面。

1. 特征提取特征提取是图像配准的第一步,它指的是从图像中提取出能够表征图像内容的特征点或特征描述子。

常用的特征包括Harris角点、SIFT特征、SURF特征等。

这些特征能够在不同尺度、旋转、光照变化下保持稳定,因此是图像配准中常用的特征。

2. 特征匹配特征匹配是图像配准的第二步,它指的是对两幅图像提取的特征进行匹配,找到它们之间的对应关系。

在特征匹配过程中,常用的算法有最近邻匹配、最近邻距离比匹配等。

通过特征匹配,可以找到两幅图像之间的对应关系,为后续的变换模型拟合奠定基础。

3. 变换模型拟合变换模型拟合是图像配准的第三步,它指的是根据特征匹配的结果,拟合出两幅图像之间的几何变换关系。

常用的变换模型包括相似变换、仿射变换、透视变换等。

通过变换模型拟合,可以将两幅图像进行配准,使它们在几何上达到最佳匹配。

三、图像配准的技术方法图像配准的技术方法主要包括基于特征的配准方法、基于区域的配准方法和基于深度学习的配准方法。

1. 基于特征的配准方法基于特征的配准方法是图像配准中最传统的方法之一,它利用图像中的特征点进行配准。

这种方法对图像尺度、旋转、光照变化具有一定的鲁棒性,但对于纹理较弱的图像配准效果不佳。

2. 基于区域的配准方法基于区域的配准方法是利用图像的局部区域进行配准,它对图像整体的变化有较强的鲁棒性。

这种方法主要应用于医学影像配准、卫星遥感图像配准等领域。

3. 基于深度学习的配准方法随着深度学习技术的发展,基于深度学习的图像配准方法逐渐成为研究热点。

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

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

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。

图像变化检测方法综述

图像变化检测方法综述

题目:图像变化检测方法综述学号:姓名:图像变化检测方法综述摘要图像的变化检测是指通过分析在不同时间来自同一地区的两副或多幅图像,检测出该地区的地物随时间发生的变化信息。

本文主要用遥感图像的变化检测为例来进行说明,遥感图像的变化检测已经广泛地应用于如森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、农业资源调查、城市规划布局、环境监测分析、自然灾害评估、地理数据更新以及军事侦察中战略目标(如道路、桥梁、机场)等的动态监视等许多领域。

本文对常见的变化检测方法进行了概括性的介绍与优缺点评述,并分析了当前变化检测方法中存在的普遍问题;并在此基础上,实现了一种基于模糊贴近度的变化检测方法,通过计算相应像素点之间的模糊贴近度,得到了差异图,并用FCM对其聚类,得到了目标图像的变化检测结果。

关键词:变化检测遥感模糊贴近度1.引言随着社会与科技的发展, 人类开发资源与改造自然的能力不断增强, 自然界的变化和人类的各种活动每天都在改变着地表景观及其土地利用形式。

世界人口的快速增长及城市化的发展, 加快了这种变化的速度。

这些变化将对地球资源和生态环境产生深远的影响, 已经引起了广泛关注。

土地利用与土地覆盖变化研究已经成为全球变化研究中的前沿与热点。

由于遥感对地观测具有实时、快速、覆盖范围广、多光谱、周期性等特点, 遥感技术已经成为变化检测最主要的技术手段, 变化检测研究也是目前遥感应用方法研究中的热点之一。

最近20 年来, 各国学者相继发展了许多基于遥感技术的变化检测方法, 也出现了不同的划分方法, 大致可以归纳为以下几种。

按数据源将变化检测方法分为3 类: 基于新旧影像的变化检测、基于新期影像旧期非影像数据的变化检测、基于立体像对的三维变化检测; 按处理的信息层次将变化检测划分为像元级、特征级与决策级 3 个层次; 按是否经过分类将其分为直接比较法和分类后比较法两类;最近还有学者按照采用的数学方法将变化检测技术分成代数运算法、变换法、分类法、GIS 法、高级模型法等7 种。

面向医学图像处理的医学图像配准技术研究综述

面向医学图像处理的医学图像配准技术研究综述

对未来研究方向提出建议
深入研究基于深度学习的医学图像配 准方法:随着深度学习技术的不断发 展,基于深度学习的医学图像配准方 法具有巨大的潜力。未来可以进一步 探索如何利用深度学习技术提高医学 图像配准的准确性和效率,例如设计 更加有效的神经网络结构、采用更加 先进的优化算法等。
关注多模态、多尺度和动态图像的配 准问题:随着医学影像技术的不断进 步,获取的医学图像数据将更加丰富 和多样。未来可以关注多模态、多尺 度和动态图像的配准问题,研究如何 有效地利用不同模态、不同尺度和不 同时间点的医学图像信息进行配准。
02
CATALOGUE
医学图像配准技术基础
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 分析和处理。
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提取的配 准、基于灰度信息的配准和基于变换 域和深度学习等新型配准方法。
基于特征提取的配准方法
特征提取
01
从医学图像中提取具有代表性和稳定性的特征,如点、线、面
等。离,找到不同图像中对应的特
征点。
变换模型
03
建立特征点之间的空间变换关系,实现图像的配准。
基于灰度信息的配准方法
01
02
03
灰度信息利用
直接利用医学图像的灰度 信息进行配准,无需提取 特征。
面向医学图像处 理的医学图像配 准技术研究综述
contents
目录
• 引言 • 医学图像配准技术基础 • 医学图像配准关键技术分析 • 实验设计与结果分析 • 医学图像配准技术应用拓展 • 总结与展望
01

图像匹配+图像配准+图像校正

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。

几何纠正、影像匹配、图像配准

几何纠正、影像匹配、图像配准

影像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项基础性技术,其目的是在目标图像区域中确定与待匹配模板(图像)具有最大相似度的位置。

根据不同应用,很多领域都对其有研究,并取得了一定成果。

然而由于对视觉自身认知机理的理解与研究还很落后,在遥感影像的多源影像匹配方面,因多源影像自身的复杂性,该问题至今还没有得到很好的解决。

不同传感器影像匹配的难度在于这是一种非类似图像模式的匹配,匹配的图像之间的差异表现在成像时间、成像方式、成像机理上都是不同的,因此立体视觉中匹配时可用的多种约束条件和先验知识都无法在此利用。

由于上述的成像差异造成匹配影像在灰度表现上差异很大,甚至出现灰度的反转;在几何形态上则表现为同一物体在两图像上成像的不同,发生变形;而时间的改变造成图像上会出现一些新物体的成像。

所有这些都使得不同传感器影像匹配成为一个难题。

在以往多源影像匹配的研究中,有学者提出首先对两影像进行灰度改正,使得同一物体的灰度一致,在此基础上进行基于灰度的匹配。

但这种方法对于成像机理完全不同的雷达影像与光学影像的匹配不适用。

还有学者提出在提取目标特征的基础上进行匹配,但是就匹配而言,特征提取要达到的效果依赖于图像以及匹配过程、方法,这本身就需加以研究。

而且特征匹配的精度有限,对于所研究的图像而言,某些图像(如尺寸小的CCD下视景象)利用灰度匹配可能效果更好。

因此本文认为在现有的影像信息处理算法与手段条件下,对于不同传感器影像匹配应采用多种匹配模式相结合的方法,以保证匹配的精度与可靠性;而要获得高精度匹配的结果,应选择合适的匹配策略,利用最小二乘匹配方法充分考虑匹配区域的像素信息改善匹配的结果。

这些正是本文研究的重点。

此外,多源影像匹配中的景象匹配是导航定位及武器末制导的一种重要方式,地形起伏因素会对实际的匹配产生怎样影响还是未知的,为保证最终导航与制导的精度,在高精度匹配中必须考虑地形起伏对匹配的影响。

本文首先对多源影像匹配的应用及意义进行了简要介绍,详细回顾了影像匹配研究的历史、存在的难点,着重分析不同传感器影像匹配方法研究的现状。

医学图像配准技术 综述

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

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。

医学图像配准综述

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。

(完整)图像匹配+图像配准+图像校正

(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

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。

视差图像配准技术研究综述

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。

最新17医学图像处理第十七讲-图像配准-PPT课件精品文档

最新17医学图像处理第十七讲-图像配准-PPT课件精品文档

基于特征的图像配准方法─灰度插 值
最近邻像素插值和双线性插值比较:
Original
Nearest Neighbour
Bilinear
基于特征的图像配准方法─灰度插 值
举 例 : 假 设 f(109 , 775)=113 , f(109 , 776)=109 , f(110 , 775)=105 , f(110 , 776)=103 , 试 分 别 用 最 近 邻像素插值法和双线性插值法求f(109.27,775.44),写 出双线性插值变换方程f(x,y)=ax+by+cxy+d,求出各参 数的值;
17医学图像处理第十七讲-图 像配准-PPT课件
第九章 图像配准
主要内容:
1 图像配准概述; 2 基于特征的图像配准方法; 3 基于模板的图像配准方法; 4 MATLAB图像配准;
*
图像配准概述─图像配准的定义
图像配准举例:对图B寻求一种空间变换,使它与图A上的 对应点达到空间上的一致。图B经空间变换后得到图C,在 图A和图C中相同对象有着相同的空间位置。称图A和图C为 已配准的图像,可以进行进一步的综合分析。
基于模板的图像配准方法─模板匹 配
相关测度举例:
第九章 图像配准
主要内容:
1 图像配准概述; 2 基于特征的图像配准方法; 3 基于模板的图像配准方法; 4 MATLAB图像配准;
*
MATLAB图像配准─图像的空间变 换
创建空间变换结构maketform() 语法:tform=maketform(type, parameters)
cossin
表示为矩 x y阵 x: y 1sincos
tx ty
基于特征的图像配准方法─空间映 射

基于深度学习的医学影像配准综述

基于深度学习的医学影像配准综述

第34卷第4期2021年4月模式识别与人工智能Pattern Recognition and Artificial IntelligenceVol.34No.4Apr.2021基于深度学习的医学影像配准综述应时辉1杨菀1杜少毅2施俊3摘要图像配准是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节和关键技术.传统的图像配准算法由于复杂性较高、计算代价较大等问题,无法实现配准的实时性要求.随着深度学习方法的发展,基于学习的图像配准方法也取得显著效果.文中系统总结基于深度学习的医学图像配准方法.具体地,将方法归为3类:监督学习,无监督学习和 对偶监督/弱监督学习.在此基础上,分析和讨论各自优缺点.进一步,着重讨论近年来提出的正则化方法,特别是基于微分同胚表示的正则和基于多尺度的正则.最后,根据当前医学图像配准方法的发展趋势,展望基于深度学习的医学图像配准方法.关键词图像配准,深度学习,形变场,微分同胚,多尺度正则引用格式应时辉,杨菀,杜少毅,施俊.基于深度学习的医学影像配准综述.模式识别与人工智能,2021,34(4): 287-299.DOI10.16451/ki.issn1003-6059.202104001中图法分类号TP391Deep Learning Based Medical Image Registration:A ReviewYING Shihui1,YANG Wan1,DU Shaoyi2,SHI Jun3ABSTRACT Image registration is a key technology in the field of medical image processing and intelligent analysis.The real-time registration cannot be accomplished due to the high complexity and computational cost of traditional registration methods.With the development of deep learning,learning based image registration methods achieve remarkable results.In this paper,the medical image registration methods based on deep learning are systematically summarized and divided into three categories,including supervised learning,unsupervised learning and dual supervised learning.On this basis,the advantages and disadvantages for each category are discussed.Furthermore,the regularization methods proposed in recent years are emphatically discussed,especially based on diffeomorphism and multi-scale regularization.Finally,the medical image registration methods based on deep learning are prospected according to the development trend of the current medical image registration methods.Key Words Image Registration,Deep Learning,Displacement Vector Field,Diffeomorphism,Multi­scale RegularizationCitation YING S H,YANG W,DU S Y,SHI J.Deep Learning Based Medical Image Registration:A Review.Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2021,34(4):287-299.收稿日期:2020-06-03;录用日期:2020-12-03Manuscript received June3,2020;accepted December3,2020国家自然科学基金项目(No.11971296,81627804,61671281)、上海市科学技术委员会项目(No.180********,17411953400)资助Supported by National Natural Science Foundation of China(No. 11971296,81627804,61671281),Project of Shanghai Science and Technology Commission of Shanghai Municipality(No.18010 500600,17411953400)本文责任编委辛景民Recommended by Associate Editor XIN Jingmin1.上海大学理学院数学系上海2004442.西安交通大学人工智能学院人工智能与机器人研究所西安7100493.上海大学通信与信息工程学院上海2004441.Department of Mathematics,College of Sciences,Shanghai Uni­versity,Shanghai2004442.Institute of Artificial Intelligence and Robotics,College of Ar­tificial Intelligence,Xi'an Jiaotong University,Xi'an710049 3 .School of Communication and Information Engineering,Shang­hai University,Shanghai 200444288模式识别与人工智能(PR&AI)第34卷图像配准是针对同一对象在不同条件下获取的图像间建立对应关系的过程,即求解图像之间的空间对应关系或形变场.它是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节与关键技术,具有重要的应用价值.例如,在临床实践中,同一解剖结构在不同的医学模态下显示独特的组织特征,为了更好地诊断疾病或辅助手术,需对多种模态影像进行融合以达到图像中信息互补的目的.此外,在手术导航[']、图像分割[2]、图像重建⑶、图谱构建⑷等问题中都需要进行图像配准.自图像配准问题提出后,研究人员构思大量方法.按照方法的构建方式,可将现有方法分为传统的基于模型的图像配准方法和近年来提出的基于数据的图像配准方法.基于模型的图像配准方法是指运用确定的物理模型描述配准过程,优点在于过程的可解释性.从模型求解方法的角度出发,传统基于模型的医学图像配准算法分为参数化方法和整体变分方法.参数化方法是对非刚性配准模型中的变量一形变(微分同胚)在某类基下进行逼近,从而将形变的求解转化为对参数的优化问题,如基于B样条(B-Spline)的配准算法[5]及推广的向量样条方法[6]、基于径向对称基(Radially Symmetric Basis)的配准算法[7]、基于薄板样条(Thin-Plate Spline,TPS)的配准算法[8-"]、基于Lie群参数化的配准算法[12]等.采用参数化方法的优点在于根据具体配准问题的要求对形变进行合理的约束变得容易实现,减少局部极小点的个数,提高算法的鲁棒性.此外,由于参数化,原问题转化为有限维的极小化问题,因此,有更多更优的数值方法可应用于问题的求解中,求解速度较快.不足之处在于,由于参数的维数不是很高,参数化后的近似模型与原问题之间差距较大,这使配准精度降低.整体变分方法是将能量泛函对形变进行一阶变分,得到相应的Euler-Lagrange方程,再通过相应的偏微分方程数值方法对原问题进行求解.该类方法包括大形变微分同胚度量映射方法(Large Defor­mation Diffeomorphic Metric Mappings,LDDMM)[l3]、基于LDDMM的Diffeomorphic Demons方法[l4]、基于变形理论(Theory of Metamorphosis)的配准方法[l5-l6]等.这类方法具有较坚实的数学基础和理论保障,并具有较好的通用性.不足之处在于变量是无穷维的,相比参数化方法,具有更多的局部极小点.此外,该类方法的数值求解较复杂,求解速度较慢,无法达到实际应用中的速度要求.尽管传统的图像配准算法已取得很大的成功,但是仍存在复杂性较高和计算代价较大等问题.因此,学者们提出基于数据的图像配准方法,即如何通过一个学习模型去逼近图像到形变场之间的映射. Krizhevsky等[l7]在ImageNet图像竞赛中凭借卷积神经网络Alex-Net获得冠军后,引发学术界对深度学习的研究热潮.随后,基于深度学习的图像配准算法得到迅猛发展.不同于传统方法,深度学习配准网络通过网络训练,学习到图像对之间的线性映射关系或非线性映射关系.任意一对图像输入训练好的配准网络中,只需要一次前向运算就可得到预测的变换参数或形变场.基于深度学习的图像配准算法在一定程度上可弥补传统方法的适应性较差和复杂度较高等问题.因此,本文对基于深度学习的医学图像配准算法进行分类讨论.虽然已有一些关于医学图像配准的综述[l8-2l],但不同的是,本文着重于讨论医学图像配准中使用的正则化方法,即如何将传统的模型驱动的配准算法与当前数据驱动的配准算法进行有效融合,获得性能更优的配准方法.l数据驱动的医学图像配准方法根据模型性质,近年来基于数据驱动的医学图像配准算法可分为监督学习模型、无监督学习模型和对偶监督/弱监督学习模型.1.1监督学习模型监督学习是指在训练过程中,使用形变的标签信息,即已知训练数据的形变向量场.常见的监督学习框架如图l所示.图l监督学习的配准模型框图Fig.l Registration model framework of supervised learning一般地,监督学习的损失函数为L(f,m,准,护)=L sim(准,准gt)+姿厶"g(准)-其中:f表示模板图像;m表示待配准图像;准表示预测的形变场或变换参数;护'表示真实的形变场信息或变换参数;L sim(准,护)度量预测的形变场或变换第4期应时辉等:基于深度学习的医学影像配准综述289参数准与真实形变场或变换参数护之间的相似性; L eg(准)表示正则项,对预测的形变做出约束;姿表示参数,平衡相似项与正则项之间的比例.不同于图像分割等分类任务,图像配准本质上是生成型的任务,难以通过人工标注获得真实的标签信息.在目前可以获得的数据集中,大部分的标签信息是医生手工标注的两幅图像上对应的少量地标和感兴趣的解剖结构上的分割掩码,而深度学习需要大量的形变场标签信息以学习网络参数.因此在 基于监督学习的配准方法中,常用的形变标签有如下3种.1)随机生成的形变.对于刚性变换或仿射变换,变换参数的个数是固定的,可事先给出每个变换参数合理的变化范围.在给出的区间上,对每个参数进行随机采样,按照这个参数配置,对图像进行刚性或仿射变换,将这个参数配置作为初始的图像和变换后的图像间的真实变换参数,从而实现基于监督学习的配准网络训练.同理,对于非线性形变,也可在每个形变维度上,提前设定形变的变化范围.随机生 成的形变虽然可满足网络训练的需求,但是这样的形变与真实世界中存在的形变差异较大,训练的模型无法较好地泛化到临床实践中的数据.Chee等[22]使用随机生成的变换参数作为标签信息,利用仿射配准网络(Affine Image Registration Network,AIRNet),回归三维大脑数据的仿射变换参数.在特征提取部分,使用2个并行且参数共享的编码器分别提取待配准图像和模板图像的特征.实验中除处理常规的单模态配准外,还执行T1模态和T2模态图像之间的多模态配准任务.相比SimpleITK中的仿射变换技术,Chee等[22]的方法配准速度由166.537s提升至0.738s.Salehi等[23]对初始图像进行任意平移和旋转,将对应的形变参数作为初始图像与变换后的图像之间的真实形变参数.损失函数中不仅包括预测的刚性变换参数与真实形变参数之间的误差,还包括测地距离.实验表明,加入测地距离的模型表现优于仅有变换参数误差的模型.Sloan等[24]设计卷积神经网络(Convolu­tional Neural Network,CNN)和全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)架构的2种深度学习网络,用于解决二维图像刚性配准问题,随机生成真实变换参数.在单模态实验中,CNN和FCN的表现优于simplelTK.在多模态实验中,基于CNN和FCN 的方法可达到与SimpleITK相当的配准效果.Sun 等[25]同样使用随机生成的刚性变换参数.不同的是,在实现计算机断层扫描(Computed Tomo­graphy,CT)与超声(Ultrasound,US)数据之间的配准时,利用CT与US图像之间的近似转换关系,将多模态配准转化成单模态配准.这种处理方式在临床真实数据上的表现较差.Eppenhof等[26]对B样条控制点上的形变进行任意采样,再经过插值方法,得到真实的形变场数据.此方法在三维肺部CT数据上的配准精度与Elastix相当.2)由传统配准方法获得的形变.通过Demons、SyN(Symmetric Image Normalization)等传统方法计算图像对之间的形变场,将获得的形变场作为这对图像间的形变场标签,用于训练配准网络.获得的 标签信息虽然能在一定程度上避免在真实世界中存在的形变差异性很大的问题,但由这种形变场训练的模型很难规避传统方法中存在的问题,较难解决图像差异过大的配准问题,由这种方法获得的形变场训练的网络模型在处理大形变问题时也表现欠佳.在Yang等[27]的实验中,真实的形变场是由LDDMM产生的,训练的网络无论在精度上还是速度上,都超越Cao等[28]的方法.Rohe等[29]利用数据集中已有的分割信息,将配准问题转化成曲面配准问题(Surface Matching),生成分割区域的形变场,并插值成整幅图像的形变场.为了使形变场具有微分同胚的性质,将上述得到的形变场以静止速度场(Stationary Velocity Fields,SVF)的形式进行表征,得到的SVF作为标签信息.相比基于局部相关性度量的Log-demons方法(Local Correlation Criteria Based Log-demons,LCC Log-demons),基于SVF表征的网络(SVF Network,SVF-net)在配准速度上有所提升,在平均Dice分数(Mean Dice's Similarity Coefficient,mean DSC)和Hausdorff距离等指标上的值高于LCC Log-demons.除右心室心肌(Right Ventricle Myocardium,RVM)和左心室血池(Left Ventricle Blood Pool,LVBP)这2个区域,其它2个区域的形变场的光滑程度和LCC Log-demons 接近.Cao等[30]先使用SyN获得三维大脑数据的形变场,利用脑区的分割数据,使用Diffeomorphic Demons进一步调整形变场.3)基于模型生成的形变.例如基于统计外观模型(Statistical Appearance Model,SAM)[3I]生成的形变场数据.深度学习中为了得到更好的训练效果,往往需要大量的训练数据.在计算机视觉任务中通常对可用的数据进行某些特定的变换,如旋转、裁剪、改变图像的对比度、随机增加噪声等,增强模型的几何不变性,提高模型的泛化能力.但当仅有少量290模式识别与人工智能(PR&AI)第34卷医学图像样本可用于训练时,上述简单的图像增强(Data Augmentation)技术对配准网络的训练并不十分有效.由数据驱动的图像增强技术是学习医学图像样本中具有代表性的形状和外观模型,合成更符合现实世界中的图像样本,更有利于模型的泛化.Uzunova等[3l]从少量的医学图像数据中学习SAM,利用SAM生成大量真实形变场数据. Dosovitskiy等[32]使用仿射变换、随机生成和基于SAM的3种方法生成真实形变场,实验显示基于SAM生成的形变训练的网络模型的配准精度高于基于随机生成和仿射配准生成的变换参数训练的模型.1.2无监督学习模型在配准中,由于很难手动获得真实的形变场,而人工合成的标签信息可能会引入不必要的误差等,于是学者们提出无监督学习或自监督学习.在无监督学习中,网络的学习是由配准后的图像与模板图像之间的相似性驱动的.目标函数的一般形式如下: L(f,m,准)=L sm(f,m莓准)+姿厶"g(准),其中,m莓准表示变形后的待配准图像,L”m(f,m莓准)度量模板图像与变形后的待配准图像之间的相似性.已有的基于无监督学习的工作可分为3类.l)在保真项中,利用灰度值强度或分布等计算模板图像与变形后的待配准图像之间的相似性,常用的相似性度量有归一化的交叉相关性(Normalization Cross Correlation,NCC),归一化的互信息(Norma­lized Mutual Information,NMI),残差平方和(Sum Squared Residual,SSD)等.2)在更咼层面上度量图像的相似性,如利用深度学习网络提取的特征计算模板图像与变形后的待配准图像之间的相似性.3)使用生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)中的判别器衡量模板图像与变形后的待配准图像之间的相似性.常见的无监督学习网络框架如图2所示.图2无监督学习的配准模型框图Fig.2摇Registration model framework of unsupervised learningde Vos等[33]提出端到端的无监督网络框架,实现二维心脏磁共振成像(Magnetic Resonance Image, MRI)图像配准.网络的输出是B样条控制点上的形变,使用三次B样条插值成整幅图像的形变场.网络使用NCC计算变形后的待配准图像与模板图像的相似性.相比Elastix,平均Dice分数从0.79提升到0.80,同时计算速度在0.049s左右.其它工作[34-35]同样使用NCC计算变形后的待配准图像与模板图像的相似性.Ghosal等[36]利用FCN构建图像对之间的残差平方和的紧上界(Upper Bound Sum of Squared Difference,UB-SSD).最小化模板图像和变形后的待配准图像间的UB-SSD,达到进一步提升配准精度的目的.在残差平方和,峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity,SSIM)等指标上,结合上述方法的配准算法的实验结果优于Log-demons. Sheikhjafari等[37]使用自编码器学习潜在的特征表达,实现二维的心脏数据配准.将自编码器中学习的潜在特征输入FCN中,预测形变场.将模板图像和形变后的待配准图像之间残差的绝对误差之和(Sum of Absolute Error,SAE)作为损失函数.在MICCAI Automated Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC)数据集上的实验效果优于Punithakumar 等[38]的方法.Stergios等[39]使用均方误差(Mean Squared Error,MSE)衡量待配准图像与参考图像的差异性.Balakrishnan等[40]提出基于无监督学习的通用框架Voxelmorph,解决配准问题. Voxelmorph采用U-Net[4l]的网络结构,嵌入空间变换网络(Spatial Transformer Networks,STN)[42]模块,在网络中将预测的形变场应用在待配准图像上,实验中尝试NMI、NCC等度量.现在Voxelmorph常被用来作为其它深度学习解决医学图像配准问题的方法的基准.Kuang等[43]提出解决Tl模态的大脑MRI图像配准的快速图像配准模型(Fast Image Registration,FAIM).网络框架与Voxelmorph相似,但在正则项中加入形变场的L2范数,进一步约束预测的形变场.FAIM在LBPA40、Mindboggle l0l数据集上的实验效果优于Voxelmorph.Sun等[45]使用无监督方法处理多模态配准任务.网络在特征提取部分,采用并行的2个编码器,对不同模态的图像对提取特征.在衡量形变后的待配准图像与模板图像的相似性时,融合灰度值强度和梯度信息.该方法在三维大脑数据上达到具有竞争力的配准效果.Yoo等[46]利用STN和自编码器解决电镜图像配准问题.如果两幅图像经过编码后的特征相似,这第4期应时辉等:基于深度学习的医学影像配准综述291两幅图像也应该很相似.基于这种先验知识,使用特征的相似性替代待配准图像与模板图像之间的相似性度量.利用重建损失,训练适用于电镜图像的自编码器.同时使用STN实现图像对之间的配准.在CREMI挑战赛的果蝇数据上,电镜图像配准网络(Serial-Section Electron Microscopy Image Regis­tration Network,ssEMnet),Elastix和bUnwarpJ[47]得到的mean DSC分别为0.83,0.73和0.60.Fan等[48]使用生成对抗网络,利用判别器衡量配准的质量,将错误配准的信息反馈给生成器.在判别器的训练中,将形变后的待配准图像视作负例,模板图像视为正例.在实验中对比传统方法Demons 和SyN、基于监督学习的方法和基于SSD或相关系数(Correlation Coefficient,CC)度量的无监督学习的方法,基于生成对抗网络的方法在LBPA40数据集上达到最高的mean DSC.这表明提出的对抗式相似性度量在处理配准任务时是有效的.Lei等[49]在处理腹部CT图像配准时,提出和Fan等[48]类似的对抗式相似性度量.Fu等[50]将粗配准网络(Coarse-Net)和细配准网络(Fine-Net)结合在一个大的网络框架中,实现从粗到精的配准.在每个子网络中,都包含一个判别器,在该种尺度下衡量形变后的待配准图像与模板图像之间的差异.Fan等[51]应用GAN处理单模态数据时,起初将正例设为一对已配准好的图像对,即理想的图像对应该是完全相等的两幅图像,因为设定过于严苛,并且与实际应用不符,因此适当放松要求,将模板图像和待配准图像的线性组合与模板图像组成的图像对视为正例.利用GAN结构实现无监督学习,可解决多模态配准任务中难以定义多模态图像间的相似性的问题.目前没有很好的多模态图像间的相似性度量方式,GAN中的判别器是以学习到的网络的方式衡量图像间的相似性,省去提前选定度量方式的困扰.1.3对偶监督/弱监督学习对偶监督学习是指在训练过程中不仅使用样本的标签信息,还度量图像间的相似性.Fan等[52]提出大脑影像配准网络(Brain Image Registration Network,BIRNet),使用对偶监督的学习方法,得到三维大脑核磁共振图像的形变场,目标函数中不仅度量模板图像与变形后的待配准图像之间的相似性,还度量预测的形变场与真实形变场之间的相似性.与此同时,引入多尺度的结构,进一步提升实验效果.Yan等[53]使用GAN结构,实现三维核磁共振图像与经直肠超声(Trans-Rectal Ultrasound,TRUS)图像的刚性配准.在生成器的训练过程中,使用无监督学习的目标函数,在判别器的训练中使用监督学习的目标函数.相比无监督学习,对偶监督学习充分利用有标签的样本数据信息,可在一定程度上弥补无监督学习的不足,但还是不能避免需要使用标签信息的限制.还有一种较特别的对偶监督学习方法,是Cao等[54]在实现CT与MRI多模态图像配准时设计的.利用已经对齐的CT与MRI图像对,将多模态配准问题转化成单模态图像配准问题,使用模态内的相似性度量代替模态间的相似性度量.在损失函数中,不仅计算CT-CT图像间的差异性,还计算MRI-MRI图像之间的相似性.弱监督学习是指在训练过程中使用的不是完整的形变场信息,而是分割的标签信息或地标的标签信息.Hu等[55]利用分割的标签信息,在更高的结构信息上进行度量,将预测的形变场应用在待配准图像上,相应的分割区域也进行相应的形变.在设置损失函数时,不是计算图像间的相似性,而是计算形变后待配准图像分割感兴趣区域与模板图像上感兴趣区域间的重叠度.结合全局配准网络(Global-Net)和局部配准网络(Local-Net),实现由粗到精的配准.Hu等[56]不仅使用腺体分割的标签信息,还使用对抗式损失约束生成的形变场.将判别器的训练正例设为由有限元方法合成的形变场,负例设为由生成器预测的形变场,从而使预测的形变场具有有限元方法合成的形变场中的某些性质.实验表明,此方法可解决分割标签有限的情况下出现的过拟合问题.随着分割任务难度的降低,在实际应用中容易获得图像中感兴趣区域的分割结果.分割数据仅在训练阶段需要,在测试阶段并不需要,在实际应用中不会增加耗时.弱监督学习在一定程度上缓解配准任务中需要大量真实形变场的压力,相比随机生成的形变场,弱监督学习更能适应现实世界中的数据.相比无监督学习,弱监督学习中使用的分割掩码在一定程度上充分利用可获得的数据信息,进一步指导模型的训练.2正则化方法从第1节的讨论中可看到,无论是基于模型的配准方法还是基于数据的配准方法,要么存在计算复杂度较高、实时性不足的问题,要么存在过程的不可解释和鲁棒性不足等问题.这些问题的本质原因是医学图像配准是一个高度病态的反问题:一方面要保证形变后的图像要足够地相似(数据驱动),一292模式识别与人工智能(PR&AI)第34卷方面要求形变应该满足某种先验性质(模型驱动).因此,如何融合两类方法的优势,形成性能更优的配准算法就成为目前配准算法研究的热点问题.由于基于深度学习的配准网络大多是回归网络框架,对形变场表征的解空间过大,因此为了进一步限制搜索空间,避免求解陷于局部最小值,需要通过某种先验引入适当的正则化条件,避免预测不合理的形变场.在基于深度学习的配准网络中,最常见的正则化方法通过惩罚形变场的梯度的L2范数等,得到光滑的预测形变场.已有的正则化工作主要分为基于微分同胚的正则和基于多尺度的正则.2.1基于微分同胚表示的正则化模型假设f:M寅N是流形之间的同胚,如果f和广都是光滑映射,称f是微分同胚映射.由于微分同胚表征的变形可微且可逆,因此可保证变形后的待配准图像的拓扑结构保持不变.基于微分同胚的正则化方法可归类如下2种.1)基于静止速度场(SVF)的表征[57],即形变场是由如下的常微分方程定义的:坠准T="(准(,)),其中,准(0)=Id,表示恒等变形,对”从时间t=[0,1]进行积分,得到最终的形变场准⑴.在这种表征下,形变场准是微分同胚映射的一个单参数化子群且准⑴=exp(v).对静止的速度场进行积分,常用的数值解法为收缩乘方法(Scaling and Squaring)[57].由单参数化子群的性质可得,对于任何标量t和t',有exp((t+t')”)=exp(tv)莓exp(t'v),其中莓为与李群相关的复合运算.假设准("2N)抑id+2-N v,利用上述性质进行N次迭代求出微分同胚的准⑴.Yang等[27]利用深度学习网络预测初始的动量场,再结合LDDMM求出形变场,在一定程度上可保证形变的微分同胚.文献[29]与之类似,但输出静止速度场.Dalca等[58]提出的概率生成模型如图3所示.将配准问题看作变分推理,不仅实现端到端的形变场预测,还提供不确定性估计.网络的前半部分将待配准图像和模板图像作为输入,输出SVF的均值与方差,从先验分布中采样用于生成形变场的SVF,通过可微的Scaling and Squaring层得到微分同胚的形变场.相比SyN和Voxelmorph,Dalca等[58]的概率生成模型在mean DSC上略有提升,雅可比行列式非正的体素数量也有所降低.待配准图像y模板图像x图3基于微分同胚的概率生成模型框图Fig.3Probability generation model based on diffeomorphismKrebs等[59]利用条件变分自编码器(Condi-tional Variational Autoencoder,CVAE)解决三维的心脏MRI图像配准问题.提出的条件变分自编码器在编码阶段将形变信息使用一个低维的随机特征向量z表征,并希望z的分布与先验分布接近.在解码阶段,将待配准图像作为条件,将图像配准问题转化成重建问题,通过构建基于对称的局部交叉相关系数的损失函数,惩罚变形后的待配准图像和参考图像之间的差异.得到SVF后,通过高斯光滑层和Sca-ling and Squaring层得到最终的形变场,从而保证规则且微分同胚的形变.在ACDC的三维心脏MRI数据上,Krebs等[59]的方法计算均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、mean DSC和Hausdorff 距离等评价指标,略优于或基本与LCC Log-demons 和Voxelmorph相当.同时实验将病理性形变迁移到健康的图像中,得到的形变与病理性形变相似,但变形后的图像与健康图像的解剖结构相适应.此外,实验使用测试集中的z可视化学习到的z空间的结构,验证概率编码结构用于其它形变分析,如形变迁移和聚类任务的可能性.2)通过设计合理的网络结构,直接对图像对之间的非线性映射进行可逆约束.针对大脑核磁共振图像的配准问题,Zhang[60]在Voxelmorph的通用框架上提出ICNet(Inverse-Consistent Network),框架如图4所示.在ICNet中,对图像对执行相互变形,通过L””惩罚两个形变场与其对应的逆形变场的差异,达到对形变的微分同胚约束.此外,为了减少形变中出现的不合理折叠,引入反折叠的正则项L ant. ICNet不仅在Dice分数(Dice's Similarity Coeffi-cient,DSC)等评价指标上优于Log-demons、SyN和Voxelmorph,而且大幅加快配准的速度.配准时间大约在0.25s,而Log-demons需要约1h,SyN需要2h.。

医学图象配准

医学图象配准
的对应点达到空间上的一致。
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

(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

医学图像配准的深度学习方法综述

医学图像配准的深度学习方法综述

三、未来研究方向
学图像配准算法,但仍有许多问题需要解决。未来 的研究方向可能包括:
三、未来研究方向
1、高精度和高效率的配准算法:现有的医学图像配准算法虽然在某些情况下 已经足够好,但仍然有许多挑战需要克服,例如处理复杂的非线性形变、处理低 对比度的图像等。
五、结论与展望
五、结论与展望
深度学习在医学图像配准中展现出了巨大的潜力。然而,为了更好地应用深 度学习技术解决医学图像配准问题,我们还需要进行更深入的研究和探索。未来 的研究将可能集中在以下几个方面:首先,需要进一步研究和改进现有的深度学 习模型,以提高其性能和鲁棒性;其次,需要研究更有效的数据增强和迁移学习 方法,以解决标注数据不足的问题;最后,需要研究更高效的训练和推理方法, 以降低计算成本并加速医学图像配准的过程。
三、未来研究方向
2、无监督或半监督配准算法:现有的大多数医学图像配准算法都需要人工标 注或监督学习,这既增加了成本又可能引入主观误差。因此,研究无监督或半监 督的配准算法具有重要意义。
三、未来研究方向
3、多模态医学图像配准:随着医学影像技术的发展,多模态医学图像(例如 MRI、CT、SPECT等)的应用越来越广泛。研究多模态医学图像的配准算法是未来 的一个重要方向。
二、医学图像配准与深度学习
二、医学图像配准与深度学习
医学图像配准是一个复杂的过程,它涉及到图像的几何变换和像素对应关系。 传统的配准方法通常基于特征提取和匹配,但这些方法往往对噪声和伪影敏感, 且在处理复杂形变时效果不佳。深度学习技术的出现,尤其是卷积神经网络 (CNN)和生成对抗网络(GAN)的应用,为医学图像配准提供了新的解决方案。
内容摘要
此外,在基于深度强化学习的多模态医学图像配准中,还可以采用一些技术 来提高配准的准确性。例如,可以使用循环一致性(Cycle-consistency)损失 来保证配准结果的稳定性。循环一致性损失是一种约束损失函数的方法,它要求 将一个模态的图像配准到另一个模态后,再将其反转配准回原始模态的图像应与 原始图像相同。另外,还可以采用注意力机制来医学图像中的关键区域,以进一 步提高配准的准确性。

总结图像配准算法范文

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。

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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
当目标像素点的Harris响应值值大于给定的阀值时,则该像素点为 Harris角点
特点: Harris算子检测的角点重复率高且算法简单,在许多遥感图像配准中 得到了应用,但其不具有尺度不变形。
K为尺度因子,θ为旋转角度,△x、 △y为对应点之间的位移量
基于点特征的配准方法主要有两个难点:特征点选取、特征点匹配
基于点特征的图像配准算法的发展历程
Harris检测算子
Harris检测算子通过计算窗口沿各方向移动后的灰度变化,查找Harris相应局部极值点来 确定Harris角点。
设以像素点(x,y)为中心的小窗口 平移量:(△ x,△y) 灰度变化:c(x,y; △ x,△y) Wx,y:加权函数,一般为高斯函数 I:图像灰度函数
• 时域经典边缘检测算法有:直方图法、梯度算子(Roberts算子、 Sobel 算子Prewitt算子)、方向算子、Canny算子、Hough变换等 。 • 变换域的边缘检测算法包括傅里叶变换法、小波变换法
基于面特征
• 面特征常出现在卫星图像和航空图像中,如大片的水域、森林、湖泊、建筑物等, 特别是这些区域的多光谱图像,由于不同区域的光谱成份不同,很容易对这些区域 进行区分和识别。 基于面特征的配准首先提取闭合区域,再以该闭合区域的某种特征作为区域形状的 特征进行匹配,进而得到配准变换模型。 边缘检测法和图像分割法(形态学分割算法、动态阀值技术、区域增长技术、基于 Mean-Shift的分割算法)常用于提取闭合区域。
基于线特征
线特征包括道路(河流的边缘和目标的轮廓线等,它反应了图像的边缘和纹理信息, 它可以较好地剔除一些畸变的影响)。
1.利用边缘检测算法提取线特征; 2.以一定的方式表达和描述线特征; 3.根据线特征描述符进行匹配,进而得到匹配线对。 4.选取匹配线对的同名点,如果线闭合则取其质心作为同名点,如果线不闭合则取线 段的起点和中点作为同名点 5.对图像进行几何纠正
Hausdorff距离用来表征两个点集的不相似程度。其定义为:
B b1,b 2,b 3.... bq
min b B
A到B的单向Hausdorff距离: h(A , B )
max a A

D a,b


h ( B , A ) D b , a min max B到A的单向Hausdorff距离: a A b B


集合A和集合B的Hausdorff距离:H (A,B )
max( h(A,B ),h(B ,A))
特点:
Hausdorff距离只关心两个点集之间的距离,不强调点与点之间的一一对应, 非常适合基于特征点的图像配准
对干扰较为敏感,假定A,B非常相似,而B中有一点与A相差较大h(B,A)和 H(A,B)的值就会变得很大
Xu等引入子空间中用于频率估计的多信号分类算法,在较低信噪比区域仍能获得较高的 峰值估计精度,提高了配准的精度;Tzimiropou-los等将相位相关函数替换为梯度相关 (图像幅度和方向梯度)函数,并引入规范化梯度相关,提高了算法的鲁棒性和匹配精 度;Thangave等将高通滤波器用于傅里叶变换后的图像,再计算图像间的变换参数, 提高了匹配精度。
最大互信息法
最大互信息法最初用于医学图像配准,2000年开始将它用于遥感图像配准。最大互信息 法以信息熵(即2个随机变量统计相关性的测度)来衡量两幅图像的匹配程度。它通过 查找最大的互信息,得到两幅图像的最佳匹配模型。
图像A的熵定义为:
H (A ) P A(a )log PA(a )
a
图A和图B的联合熵:
c(x ,y; x ,y )

wx , y(Ix
I y
x , y y x , y
I
)2
wx , y(x
I x
y
o( (x )2 (y )2 ))
使用泰勒公式进行一阶近似有:
x c(x ,y; x ,y ) x y M (x ,y ) y
特点: • 对个别干扰点的敏感度大大下降 • 没有考虑旋转因素,当图像有旋转时误差将会增大 • 搜索时采用两层循环,若特征点过多则运算量以二次方增长
基于凸包匹配
• • 凸包:以特征点为顶点的一个多边形,它将所有特征点都包含在内 思想:如果图像中有固定的刚体,我们可以利用刚体的仿射不变矩建立匹配关系, 然而在图像中我们无法确定某一物体在连续的尺度空间图像序列中是否都会出现, 所以无法利用仿射不变矩。使用这一思想我们可以将一系列的特征点建立成凸包, 将凸包看成序列中固定的刚体目标。
为了寻找DoG函数的极值点,每一个像素点要和它所有的相邻点比较,看其 是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。中间的检测点和它同尺度的8 个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保在尺度空间 和二维图像空间都检测到极值点。
3、关键点定位
以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点,以下通过拟合三维二次函数 来精确确定关键点的位置和尺度,同时去除低对比度的关键点和不稳定的边 缘响应点(因为DoG算子会产生较强的边缘响应),以增强匹配稳定性、提高抗 噪声能力。
I I , x y
梯度方向:
建立方向直方图,每10°作为一个柱,共36个柱,每个柱代表 的方向为像素点梯度方向; 主方向:选取峰值作为主方向 辅方向:相当于峰值80%能量的柱作为辅方向
4、关键点描述
描述的目的是在关键点计算后,用一组向量将这个关键点描述出来,这个描 述子不但包括关键点,也包括关键点周围对其有贡献的像素点。用来作为目 标匹配的依据,也可使关键点具有更多的不变特性,如光照变化、 3D视点变 化等。
基于点特征
点特征:在各个方向灰度变化都比较大的点成为点特征,包 含拐点、角点、交叉点等
基于特征点配准的一般方法: 设基准图像为f(x,y),待配准的图像为g(x,y),假设基准图像上 的点(x0,y0)对应待配准图像上的点g(x,y),则它们之间的变换可以表示为:
x 0 cos sin x x k * y 0 sin cos y y
基于区域的配准算法的特点
• • • •
简单易实现、精度较高 计算量大,无法满足遥感的实时性要求 对非线性形变、光照、和尺度变化鲁棒性不强 适用于配准灰度信息、尺度、和旋转角差别不太大的图像
基于特征的配准
• • •
基于特征的配准是目前使用最多的遥感图像配准方法 将对整个图像的分析转化为对图像某种特征的分析,大大降低了计算量 对图像灰度变化及遮挡具有较好的不变性
通过子像素插值法由已知离散空间的极值点得到连续空间的极值点
4、关键点方向分配
通过尺度不变性求极值点,可以使其具有缩放不变的性质,利用关键点邻域像素的 梯度方向分布特性,我们可以为每个关键点指定方向参数方向, 从而使描述子对图 像旋转具有不变性。
像素点的梯度表示:
gradI (x ,y )
其中
I 2 x IxIy M(x ,y ) wx , y 2 IxIy I y
M(x,y)是对称矩阵;对角化化简有:
c (x ,y; x , y ) R
1
1 0 R 0 2

Hale Waihona Puke R为旋转因子; λ1 和λ2 为处理后矩阵的特征值。
Harris响应函数定义如下:
图像配准校正综述
目录
• 图像配准的分类 • 常用配准方法的特点 • 基于Hausdorff距离的图像配准校正
图像配准的分类
基于图像域
最大互信息法、互相关法
基于区域
基于频域 基于点特征
基于快速傅里叶变换(FFT)的相位相关法 角点,拐点,交叉点
基于特征
图像配准
基于线特征 基于面特征 基于虚拟特征
边缘和轮廓
特征点
凸包
三角形
算法特点:
• • • 巧妙使用仿射不变性,算法可靠且复杂度和运算量降低 对噪声不敏感,个别的特征点出现和消失不会对计算结果造成影响 特征点分布越均匀,凸包面积越大匹配越准确
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