医学图像分割与配准

第八章 医学图像的配准与融合

第一节 概述

一、医学图像配准与融合的应用背景

随着计算机技术的飞速发展，与计算机技术密切相关的医学成像技术也是日新月异。但是，各种成像技术和检查方法都有它的优势与不足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一种成像技术，它们之间是相辅相成、相互补充的。如CT和X线机对骨等密度较高的组织能提供高清晰的图像，MRI对人体软组织的成像具有较高的分辨率，而PET和SPECT则能够提供人体组织或器官的功能性代谢的图像。成像原理的不同造成了某一种成像模式所能提供的图像信息具有一定的局限性，有时单独使用某一类图像难以获得正确的诊断结论。因此，为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像信息。图像配准与融合技术为医学图像的综合利用提供了很好的技术手段。

根据医学图像所提供的信息，可将医学图像分为两大类：解剖结构图像（CT、MRI、X线图像等）和功能图像（SPECT，PET等）。这两类图像各有其优缺点：解剖图像以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息，但无法反映脏器的功能情况。功能图像分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像所不能替代的，这些信息是对疾病特别是肿瘤进行早期诊断的

本科毕业设计论文

本科毕业设计论文

题 目 红外与可见光图像配准

专业名称 自 动 化

学生姓名

指导教师

毕业时间 2014.06

本科毕业设计论文

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毕业 任务书

设计 论文

一、题目

红外与可见光图像配准

二、研究主要内容

选题来源于科研项目。红外与可见光图像由于相关性小，缺乏一致性特征，

因此配准的难度较大。针对红外与可见光图像配准的研究，拟采用基于特征的图像配准算法。配准算法中核心的部分在于特征的提取和特征的匹配两个部分。特征提取拟采用Harris角点或Susan角点检测算法，这两种算法稳定性好，也适合实时性场合需要。特征匹配阶段根据图像物理特性选择合适的匹配测度及匹配算法。最终实现一种自动、快速、较高性能的配准方法。

三、主要技术指标

1、开发

本科毕业设计论文

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题 目 红外与可见光图像配准

专业名称 自 动 化

学生姓名

指导教师

毕业时间 2014.06

本科毕业设计论文

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毕业 任务书

设计 论文

一、题目

红外与可见光图像配准

二、研究主要内容

选题来源于科研项目。红外与可见光图像由于相关性小，缺乏一致性特征，

因此配准的难度较大。针对红外与可见光图像配准的研究，拟采用基于特征的图像配准算法。配准算法中核心的部分在于特征的提取和特征的匹配两个部分。特征提取拟采用Harris角点或Susan角点检测算法，这两种算法稳定性好，也适合实时性场合需要。特征匹配阶段根据图像物理特性选择合适的匹配测度及匹配算法。最终实现一种自动、快速、较高性能的配准方法。

三、主要技术指标

1、开发

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

实验十 医学图像分割（二）

实验目的：

1. 了解图像分割的基本理论和方法； 2. 掌握阈值分割的方法和阈值的选择； 3. 掌握基于分水岭分割的原理和应用； 实验内容：

1. 区域生长法利用图像像素间的相似性进行分割，调用regiongrow函数对图像weld.tif进行处理，注意参数中S（种子值），T（阈值）的选择对分割效果的影响。S=255，T＝65和S＝255 T＝150和S＝150，T＝65三组值进行处理，理解在区域生长法的原理。同时对liver.bmp，自己选择合适的S和T，以较好得分割出肝脏。

代码1：

close all;

f=imread('weld.tif');

figure(1),imshow(f),title('原图'); [g1,NR]=regiongrow(f,255,65); [g2,NR]=regiongrow(f,255,150); [g3,NR]=regiongrow(f,150,65);

figure(2),imshow(g1),title('S=255,T=65'); figure(3),imshow(g2),title('S=255,T=150'); figure(4),imshow(g3),titl

《高分谱遥感图像分割》

实习报告

姓名：孟烈 班级：064131 学号：20131002235 老师：喻鑫 时间：2015/11/19

任务一：基于区域的影像分割处理

利用eCognition软件，处理高空间分辨率影像“or_196532810.tif”。尝试多种分割方 法，对每种方法设置其不同参数，得到不同参数设置下的分割结果。具体要求：

1）每种分割方法不同参数设置情况下，展示其相应的分割结果，包括：整幅影像结果、 至少2种典型地物覆盖的局部影像分割结果。

2）分析各种分割方法的参数设置对分割结果的影响，给出有关结论。

打开易康软件后，会提示两种模式，一种是【Quick Map Mode】，称之为快速制图模式，另一种是【Rule Set Mode】，称之为规则开发模式。前者主要针对于临时使用软件和基于样本影像分析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像分析基本步骤的限制，但是提供的功能有限，而且不能建立规则集；因此这里选择规则开发模式。

在主界面右边的【Process Tree】里，右键然后选择【Apeend New】，在弹出的【Edit Process】对话框里

1. 棋盘分割——Chessboard Segmentatio

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法

题 目 基于质心追踪算法的低分辨率视野运动研究 关 键 词 二值化 膨胀和腐蚀 8邻域搜索 质心追踪 链码标记

摘 要

本文针对低分辨率下视野运动方向识别的问题进行了研究。在合理假设条件下，对图像进行预处理，将图像像素点坐标化，采用膨胀和腐蚀算法、质心追踪算法，建立了物体形态提取、参考形态区域质心追踪等模型，解决了题目中的问题。

首先，利用Matlab读取视频，将其以某一时间间隔进行单帧处理；任意读取相邻时刻的2帧图像，将其灰度化；然后对灰度图像进行增强和二值化处理，得出二值化图像，然后利用8邻域搜索法，去除图像孔洞；再采用膨胀和腐蚀算法，建立物体形态提取模型，提出去图像中所有的物体形态区域,同时标记所有形态区域；接着将像素点坐标化，计算所有形态区域的灰度质心位置、面积和周长；设定阀值，筛选出参考形态区域集合，建立图像形态区域匹配模型，将前后两帧图像特征进行对比，求出最佳参考形态区域；最后计算运动前后形态区域的质心坐标差，进而判断质心运动方向，反推出了视野区的运动方向。

随机拍摄一段短视频验证模型，以0.02s为时间间隔提取图像，在图像序列中随机选取两张图像，代入模型，程序在0.5s内判断出视

毕业设计（论文）

图像分割算法研究与实现

学 院

专 业：

学 号： 姓 名：

职 称： 指导老师：

中国 二○一二年五月

讲师

诚信承诺书

本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文《图像分割算法研究与实现》是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。

承诺人签名：

日期： 年 月 日

II

图像分割算法研究与实现

摘 要

数字图像目标分割与提取是数字图像处理和计算机视觉领域中一个备受关注的研究分支，其中最主要的是运用MATLAB对图像进行仿真分割，并用各个方法进行分析、对比并得出结论。本文主要介绍了图像分割的基本知识，从原理和应用效果上对经典的图像分割方法如边缘检测、阈值分割技术和区域生长等进行了分析。在边缘检测时对梯度算法中的Sobel算子、Prewitt算子、LoG(Laplacian-Gauss)算子、Canny算子的分割原理逐一介绍并比较各种算子的分割效果。而阈值分割技术的关键在于阈值的确定，只有阈值确定好了才能有效的划分物体与背景，本文着重实现基于迭代法

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 201—201学年 第 学期 ）

课程名称：图形图像基础 开课实验室： 201年 月 日 年级、专业、班 实验项目名称 教师评 教师签名： 图像分割 学号 姓名 成绩 指导教师 语 年 月 日 一、实验目的及内容

目的：掌握和熟悉Matlab编程环境及语言；掌握数学形态学和图像分割的基本原理及应用。

内容：

1. 通过数学形态学实现边界提取。

2. 通过全局阈值及局部阈值实现灰度图像二值化；

3. 分别用Sobel算子和Canny算子对图像进行边缘检测；通过Hough检测图像中的直线。

二、要求

1. 描述腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的原理。 2. 编写程序，使用数学形态学方法实现边界提取。 3. 描述全局阈值、局部阈值对图像进行二值化的原理。 4. 描述Canny边缘检测算法原理及Hough变换直线检测原理。

5. 使用Matlab中的edge函