【摘 要】
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图像配准是图像处理的基本任务之一,是将来自相同或不同成像方式的图像进行一定的变换处理,使它们之间的空间位置、空间坐标达到匹配。图像配准是多种图像处理及应用如功能定
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图像配准是图像处理的基本任务之一,是将来自相同或不同成像方式的图像进行一定的变换处理,使它们之间的空间位置、空间坐标达到匹配。图像配准是多种图像处理及应用如功能定位、变化检测、三维建模等的基础,配准效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。神经学科是当今世界上最活跃的学科之一,当今,各种脑的标准图谱层出不穷。为了进一步的研究神经科学,对采集数据的功能定位,是研究面临的一大难题。本文课题来源于中国科学院武汉物理与数学研究所科研项目:“大鼠脑三维标准图谱的构建及磁共振图像分析系统”,研究目的是在原有“三维核磁共振图像处理系统”的基础上进一步完善图像分析及显示功能。本文简要介绍了图像配准的背景及医学图像配准方法的分类和发展。重点研究了3D医学图像配准的算法,线性配准算法和非线性配准算法。在图像的线性配准算法部分,主要研究了利用PCA与GA相结合的算法。PCA配准方法是基于特征点的配准方法,利用分割的图像轮廓,提取主成分,采用仿射变换模型,实现图像配准。而GA算法则是在PCA初配准的基础上,运用遗传算法,搜索最优解,使得两组图像的边缘轮廓达到最大的统一,从而实现核磁共振图像与标准图谱之间的精确配准。在图像的非线性配准算法部分,就一些非线性方法进行了大致的分析,并详细介绍和研究了基于水平集的非线性配准方法。基于水平集的配准方法,可以适应较大的形变,并且运算速度快,鲁棒性好,配准精度高。通过实验可以看出,基于水平集的非线性配准方法,非常适合应用于本课题的研究。
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