【摘 要】
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为了解决脊柱侧弯畸形和下肢畸形等骨科疾病的测量问题,以及成像部位的尺寸远大于X线探测器大小的矛盾,为医生提供重要的参考资料,本文根据X线图像的特点,提出了一种基于双正
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为了解决脊柱侧弯畸形和下肢畸形等骨科疾病的测量问题,以及成像部位的尺寸远大于X线探测器大小的矛盾,为医生提供重要的参考资料,本文根据X线图像的特点,提出了一种基于双正交小波变换与特征匹配的X线图像序列自动拼接方法。本文首先对图像拼接的各步骤算法进行了详细地总结与分析,对图像配准算法进行了研究和分类；然后,采用双正交小波变换对图像序列进行多分辨率分解,并结合Canny算子提取图像的有效边缘轮廓,通过计算边缘轮廓矩阵E与和值矩阵H获得图像特征点；利用归一化互相关算法实现特征点的粗匹配,并引入稳健的随机抽样一致算法去除误匹配对,实现特征点的精确匹配；利用改进的遗传算法对图像序列自动排序,实现匹配系统的自动拼接；利用加权平均融合算法实现图像的平滑无缝拼接；接着,本文设计了多组存在较大图像灰度、对比度、旋转、缩放差异的X线图像拼接实验,验证了该方法对这些差异的稳定性；最后,将本文的拼接方法应用于骨科临床X线图像拼接中。实验结果表明,本文提出的X线图像拼接方法可以快速准确地实现无外部特征的X线图像序列的全景图自动拼接,具有较强的应用价值。
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