基于灰度的非剛性配準(zhǔn)算法一般假設(shè)參考圖像和浮動圖像對應(yīng)結(jié)構(gòu)之間的灰度保持一致,然而在基于圖譜的圖像配準(zhǔn)應(yīng)用中,這種假設(shè)往往不符合實(shí)際.本文在給出一種可以同時校正灰度和形狀差異的彈性配準(zhǔn)算法的同時,針對該算法不能校正局部微小形變的弱點(diǎn),提出采用自由項(xiàng)變換的方法進(jìn)行校正以提高配準(zhǔn)精度.配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)基于20個IBSR真實(shí)腦部MRI圖像,結(jié)果表明配準(zhǔn)后圖像與參考圖像間的互相關(guān)系數(shù)得到明顯提高.實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的方法不僅能夠同時校正形狀差異和灰度變化,而且具有較高的配準(zhǔn)質(zhì)量.
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