图像自动配准算法阅读笔记
更新时间:2024-03-26 09:01:01 阅读量: 综合文库 文档下载
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图像配准算法阅读笔记
一.图像配准的基本概念
图像配准主要包括四个方面:特征空间、搜索空间、相似性度量和搜索策略。
1.1 特征空间
特征空间指参考图像与浮动图像中可用于配准的特征。特征空间包括:图像的灰度值、点、边缘、曲线、曲面、不变矩等。
1.2 搜索空间
搜索空间指在配准过程中对图像进行变换的范围及变换方式。
变换范围分为三类:全局的、局部的和位移场的。全局变换是指整幅图像的空间变换都可以用相同变换参数表示。局部变换是指在图像的不同区域可以有不同的变换参数,(通常在区域的关键点位置上进行参数变换,其他位置进行插值处理)。位移场变换是指对图像中的每一像素点独立地进行参数变换,通常使用一个连续函数来实现优化和约束。
变换方式分为两种形式:线性变换和非线性变换。线性变换包括刚体变换(Rigid Body Transformation)、仿射变换(Affine Transformation)和投影变换(Projective Transformation)。非线性变换一般使用多项式函数,如二次,三次函数及薄板样条函数,指数函数等表示。
1.3 相似性度量
相似性度量是衡量每次变换结果优劣的准则,用来对变换结果进行评估,为搜索策略提供下一步动作提供依据。通常配准算法的抗干扰能力是由特征提取与相似性度量共同决定的。
常用的相似性度量有:互信息、归一化互信息、联合熵、相关性、欧式距离、梯度互相关等。
1.4 搜索策略
搜索策略指在搜索空间中找到最优配准参数的方法。
常用的搜索策略有:黄金分割法、Brent法、抛物线法、三次插值法、Powell法、遗传算法、蚁群算法、牛顿法、梯度下降法等。其他降低计算量的算法包括先粗配,后精配。
二.elastix图像配准
elastixz是一款基于ITK包含大量医学图像配准算法的软件,该节的公式定义与相关内容参考elastixz用户手册。
2.1 框架(Registration framework)
图像配准实际上是求极值问题,可用如下数学表达式表示:
配准框架如下图所示:
2.2 图像定义(Image)
配准图像应包括像素大小,空间位置等相关信息。只有包含这些信息的图像配准才有实际意义。
2.3 相似性度量(Metric)
该软件包括的相似性评价函数包括:
均方差方法(MSD):该方法通过计算对应像素的方差,得到计算区域的均方差,用于评价两张图像的匹配程度。
相关系数法(NCC):该方法通过计算当前位置的像素与计算区域内的像素均值的偏差。当偏差近似相等时等式右边趋于1,当偏差较大时则NCC趋于0,完全相反时则趋于-1。对应项相等得越多则NCC将越大。
互信息(MI):该方法通过计算联合概率密度,计算互信息。B-spline Parzen Windows:通过B样条计算概率密度函数。(B-spline固定搜索半径的采样方法)。
归一化互信息(NMI):
卡帕统计量(KS):
DR与DRR图像的配准,建议采用归一化互信息与特征匹配联合使用。
2.4 采样(Image samplers)
全采样(Full),网格采样(Grid),随机采样(Random),协调采样(Random Coordinate)。全采样可能在配准效果上不错,但计算量较大。通常结合随机采样和寻优方式得到较好的效果。协调采样使代价函数更平滑,更容易得到极值。
2.5 插值(Interpolators)
最近邻插值(Nearest neighbor),线性插值(Linear),N阶B样条插值(N-th order B-spline),N=0相当于最近邻,N=1相当于线性,N值越大效果越好,但计算量越大。线性插值在效果与时间花费上都表现良好。当存在形变的配准是通常取N=3的B样条插值。
2.6 变换(Transforms)
平移(Translation),刚体(Rigid),相似变换(Similarity-Transform包括Scale, Rotation, Translation ),仿射变换(Affine 包括Scale, Rotation, Translation,sheared),B样条变换(B-spline Transform,非刚性变换),薄板样条(Thin –plate splines)。
2.7 寻优方式(Optimisers)
梯度下降法GD(Gradient descent,根据代价函数选择搜索策略),Robbins-Monro(RM)。
2.8 多分辨率(Multi-resolution)
采用多分辨率降低计算量。
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