基于特征点异源图像配准技术及其应用研究开题报告.docx
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基于特征点异源图像配准技术及其应用研究开题报告
硕士研究生开题报告
学
院
电气与新能源学院
专
业控制理论与控制工程
研究生姓名
杨
洋
学
号
202140301020
导师姓名、职称
孙坚
副教授
入
学
年
月
2021年9月
2021年4月19填写
说明
一、开题报告评论小组由3-5名副高职以上职称的专家构成。
评论小组设秘书一人,
辅助组织和办理评论事宜,并做好详尽记录,记录由学院作为原始资料保留备查。
二、本开题报告一式二份,需用A4纸张、正反打印。
一、论文开题报告
〔申请时间:
2021年
4月
19日〕
论文题目:
鉴于特点点的异源图像配准技术及其应用的研究
研究方向:
图像办理
⑴立论依照〔所选课题的科学意义和应用远景,国内外研究现状剖析〕:
1.所愿课题的科学意义和应用背景
图像配准技术是图像办理领域中的重要研究课题,对不一样成像手段获取的异源图像进行配准能够用于医疗诊疗、三维重修、手术方案的拟订、放射治疗方案的拟订、病理变换的追踪和治疗成效的评论等各个方面。
近二十年来,国内外广阔科学工作者以及医务工作者关于医学图像配准技术的研究已经获得了
不菲的成绩。
但是,成像技术的进一步展开以及临床实践的更高要求都为医学图像配准提出了新的
课题,注入了新的研究动力。
何况,医学图像配准自己是一个特别复杂的过程,不一样的临床应用需
要不一样的配准技术,现有的配准算法有的固然配准精度高,但计算复杂度大而耗时较长,有的固然
配准速度快,但配准精度短缺,有的那么配准的自动化程度不高,需要富裕经验的医生进行人工干涉
和手动标志,才能达成配准,有的配准算法鲁棒性不强,不可以合用于各样医学图像。
如鉴于图像灰
度信息的算法使用灵巧,但其运算量大,且鲁棒性不强;沈定刚提出的HAMMER算法,在脑图像的弹
性配准中获得很好的成效,配准精度和鲁棒性显然优于鉴于图像灰度信息的算法,但是,HAMMER不
足之处在于属性向量的定义依靠于脑组织的图像切割结果。
全部这些状况都限制了图像配准的实质
应用,所以需要进一步地深入研究图像配准中的各要点技术。
现阶段,鉴于特点的图像配准算法已
经较为成熟,针对不一样的领域,出现了各样优异的算法。
在医学图像这个领域,也需要经过对现有方法或加以改进或提出更好的方法取代,做到自动、迅速、精准和鲁棒性强。
2.国内外研究现状剖析
图像配准是将同一场景由不一样时间、不一样视角、不一样传感器获取的两幅或多幅图像叠加的过程。
有些学者对图像配准与图像般配是一个观点,从配准方法上区分,分为鉴于地区和鉴于特点的两种方法。
相对与鉴于地区的配准方法,鉴于特点的配准方法拥有更强盛的区分能力,关于遮挡拥有更好的鲁棒性,而好的特点能够对图像的旋转、平移、尺度变换、视角变化、甚至必定程度的光照变化拥有不变性。
所以鉴于特点的配准方法渐渐成为研究的热门。
鉴于特点的配准方法其实不直接利用灰度信息,特点能够是点特点,线特点或许地区特点等。
一般来说,特点需要知足以下条件:
不变性,及时图和参照图的特点需一致。
独一性,不一样的特点用不一样的特点描绘符来表示。
稳固性,稍微退化以后保持不变。
独立性,假如特点是一个矢量,各个元素要独立。
鉴于特点的图像配准算法都包含特点检测和生成特点描绘符和相像性胸怀三个局部。
前者用于
回复“特点在哪〞。
中者用于解决“特点是如何的〞,后者用于成立特点点对应关系,成立图像间会合变换模型。
本文主要考虑点特点。
点特点是一种常有的图像特点,一般包含角点、极值点、交错
点、端点等。
常用的点特点提取算法有:
Movarac算子、Harris算子、Fostner算子、DOG算子、Susan算子、Fast算子。
20世纪80年月以来,医学图像配准的研究受了到国内外医学界和工程界的高度重视,Petra等
综述了二维图像的配准方法,并依据配准基准的特征,将图像配准的方法分为两大类:
鉴于外面特
征(有框架)的图像配准和鉴于内部特点(无框架)的图像配准[19]。
1992年,J.Besl等提出了经典的迭代近来点法,它利用了图像中能够被有效提取的特点点,但当时此方法仅限于刚性配准。
沈定刚等学
者在2002年提出了鉴于特点点的HAMMER算法,并成功应用于脑MR图像的弹性配准,此算法第一采
用较为复杂的点特点提取算法在待配准图像对中分别提取特点点,而后用矢量的欧式距离来找寻正
确的般配点对,最后用样条函数对其余点的偏移量进行插值办理,它的弊端在于运算量较大,配准过
程较为耗时。
在2004年提出了一种尺度空间不变特点(SealeInvariantFeature
Transform,SIFT)的弹性配准算法,该方法第一在尺度空间进行特点检测,并确立要点点的地点和所在的尺度,而后使用要点点邻域梯度的主方向作为该点的方向特点,以实现算子对尺度和方向的没关
性[17]。
⑵研究内容、预期目标或成就〔详细说明课题研究内容、要要点解决的要点问题和本课题所要抵达的目标或要获得的成就〕:
1.研究内容
(1〕研究异源图像配准的原理以及常用的优化方法;
(2〕采纳Harris角点检测实现对图像特点点的提取;
(3〕提出一种鉴于特点点的异源图像配准方法;
(4〕经脑部MRI图像配准,对配准结果进行适配性剖析并改进配准方法。
2.要解决的要点问题
(1〕鉴于特点点的异源图像配准新方法提出。
(2〕选择适合的图像适配性评论体系。
3.本课题所要抵达的目标或要获得的成就
(1〕在Harris角点检测提取特点点的根基上,提出一种鉴于特点点异源图像配准的新方法。
(2〕成立鉴于点特点般配算法的异源医学图像适配性剖析体制。
针对点特点般配算法,以不一样
退化模型条件下特点点的重复性为出发点,联合参照图和及时图的特征以及MRI图像的特征,选择
适合的退化模型,对给定基准图进行适配性剖析,并给出定量指标。
⑶拟采纳的研究方法、技术路线、试验方案及可行性剖析、现有的研究根基:
1.拟采纳的研究方法、技术路线及可行性剖析
本课题选用多幅脑部MRI图像为例进行剖析,先采纳Harris角点检测提取特点点,而后依据提
取的特点点用SIFT方法的梯度方向直方图生成特点点的描绘矢量,再对图像进行配准,最后对配准
方法进行适配型剖析。
〔1〕特点点提取
采纳Harris算子进行角点检测,Harris算子是一种特别有效的角点检测算法,它拥有以下几个
长处:
计算简单〔只要计算一阶差分〕;操作简单;算法稳固。
详细步骤以下[11]:
〔a〕对所选MRI脑部图片每个像素点按以下次序计算有关矩阵M;
A
w(x,y)
Ix2
〔1〕
B
w(x,y)
Iy2
〔2〕
C
Dw(x,y)(IxIy)
〔3〕
AD
M
CB
〔4〕
此中,Ix为x方向的差分,Iy为y方向的差分,w(x,y)为高斯函数。
〔b〕计算所选MRI脑部图片每个像素点的Harris角点响应;
R(AB
CD)
k(AB)2
〔5〕
此中K常取0.04~0.06。
〔c〕在w*w范围内找寻极大值点,假定
Harris
角点响应大于阀值,那么视为角点
Harris算子对灰
度的平移是不变的,由于只有差分,对旋转也有不变性
可是对尺度很敏感,在一个尺度下是角点,
在在另一个尺度下可能就不是了。
〔2〕图像配准
拟采纳下述方法进行图像配准:
〔a〕用SIFT方法的梯度方向直方图生成特点点的描绘矢量,将角度区分为8个区间,以每一
个特点点为中心取8x8大小的邻域窗口,而后在每4x4大小的地区内计算8个方向的梯度方向直方图,所以本文中的SIFT描绘子为32维的向量,记为f(x)。
(b〕利用非极大值克制方法,在模板图像上层次性地选用特点点配准迭代的初始阶段,选用的特点点是明显性好的角点和界限点,跟着迭代次数的增添,选用的特点点也愈来愈多,直到模板图像上的全部点都作为配准的主特点点。
〔c〕在模板图像和目标图像上搜寻特点点的般配点,获取特点点的偏移量,并按
(6)式计算其
余像素点的偏移量,此中
u(y)为主特点点y的偏移量,x为y邻域内的点,u(x)为x点的偏移量。
x
2
y
u(x)u(y)exp(
)
(6〕
〔d〕修正变形场。
依据模板图像和目标图像中特点点之间的般配关系,利用最小二乘法计算仿射变换矩阵A和平移项B,如(7)式所示。
n
h(xi)i
Ah(x1),,h(xi),,h(xn)
B
i1
〔7〕
xi1in
为模幅员像的特点点集,
hxi1in
hxii1in
此中
为对应的坐标集,
为形变后的坐标集,
i为偏移量。
最后变形场由
(8)式求得
(h(x)
)(1
)(Ah(x)B)
〔8〕
式中的前项表示图像的局部弹性变换的偏移量,后项表示图像的全局仿射变换的偏移量,此中0<入<1。
在初始形变时,入很小,全局仿射变换在变换中占主导作用,跟着形变次数的增添,入愈来愈
大,局部弹性变换在变换中奉献愈来愈大,直至为1,调理入能够很好地防备局部极小值。
(e〕计算变形后的目标图像,并把该变形场作为下一次迭代配准的初始变形场。
(3〕适配性剖析及改进
在实质应用中,往常拥有目标地区的参照图图像数据库和少许及时图数据,适配性剖析能够分为最优退化模型选择阶段和适配性评论阶段两个方面。
最优退化模型阶段是为了找寻参照图到基准图的最优退化模型。
能够分为2步:
(a〕对及时图和对应地区的参照图进行预办理,并提取特点点。
记录重复的特点点。
(b〕采纳不一样的退化模型对参照图进行退化,依据步骤〔a〕重复的特点点,绘制真点率曲线,并计算其积分,积分值最大的为最优退化模型。
适配性评论阶段对给定的参照图进行适配性评论,能够分为2步:
〔a〕对参照图进行预办理,而后用最优退化模型进行退化,该退化模型参数的取值范围由上阶
段确立,为在必定范围内平分红N组渐渐增添的数值。
经过这N个不一样参数的退化模型,模拟生成N幅观察图。
(b〕以这N+1幅图像为对象,鉴于特定的特点提取算法,计算重复性。
最后依据真切适配性函数查验实验结果,其公式为:
nref
S(Iref,Iobs)epfiref
Fobs
i1
此中Iref为参照图,Iobs为实质图,nref为参照图的特点点个数,
firef为参照图第i个特点点参数,Fobs
为实质图检测的全部特点会合。
1
if
fkF,st..xxk
p,yyk
p
Ep为像素偏差函数,ep(f,F)
otherwise
,p为像素偏差。
0
2.现有的研究根基
已阅读大批有关文件。
⑷主要参照文件目录:
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二、论文工作实行方案
论文工作的详细进度与安排〔含调研、达成时间等〕
起止日期
内容纲要
备注
阅读图像配准的有关文件
为开题做准备
依据开题思路达成算法的编程工作
为撰写毕业论文做准备
调试算法查验成效并记录有关数据
为撰写毕业论文做准备
根本达成论文的撰写工作准备预争辩
论文改正至定稿,参加论文正式争辩
指导教师建议:
指导教师署名:
年月日
评论小组评论建议:
开题报告考察成绩:
评论小组组长署名:
年月日
学院审察建议:
学院分管领导署名〔盖印〕:
年月日
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