CN105913375A - 一种用于解剖图像进行配准的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于解剖图像进行配准的方法和设备，其中所述一种用于解剖图像进行配准的方法，包括以下步骤：通过模块匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点；基于所述特征点分别建立标准图像三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系；在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图；从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数，本发明的方法可以用于对解剖图像进行配准。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于解剖图像进行配准的方法和设备。
背景技术
在图像处理与应用中，为了获得准确而全面的信息，有时需要将同一对象的不同模式的图像或不同时间的图像进行融合或差异检测。在这些应用中，图像配准是前提条件。图像配准的方法有基于像素和基于特征的两类方法，其中，在基于像素的方法中，作为图像配准程度的测度系数，互信息在图像配准中经常使用。传统的互信息测量图像灰度的统计
相关性，只使用了图像的灰度信息，没有考虑空间信息。因此，部分基于互信息的图像配准 方法可能出现误配。有人提出最大距离梯度场的概念，并将其应用于基于互信息的图像配
准中，改善了图像配准的准确性。但对于不同模式的图像，由于灰度特性不同，其最大距离梯度场难以准确反映图像中的变化。同时，直接使用灰度计算梯度使得这种场易受噪声干扰。
发明内容
鉴于目前技术存在的上述不足，本发明提供一种用于解剖图像进行配准的方法和设备，适用于图像配准领域，为解决以上技术问题。
本发明的采用如下技术方案：
一种用于解剖图像进行配准的方法，包括以下步骤：
通过模块匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点；
基于所述特征点分别建立标准图像三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系；
在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图；
从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数。
作为本发明的优选技术方案，所述通过模块匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点的步骤包括：
以图像所在平面为XOY平面，以像素为坐标系单位，确定各个特征点的X轴坐标和Y轴坐标；
如果图像为标准图像，则设定一个整数作为标准图像中的各个特征点的Z坐标；
如果图像为待检测解剖图像，则基于任意两个特征点在待检测解剖图像的XOY平面上的距离、该两特征点在标准图像的XOY平面上的距离、以及上述标准图像中的各个特征点的Z坐标，计算待检测解剖图像中各个特征点的Z坐标。
作为本发明的优选技术方案，所述在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图的步骤包括：
通过基于算术-几何不等式的距离定义计算对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图。
作为本发明的优选技术方案，所述从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数的步骤包括：
根据最高分辨率下的配准参数，对待检测解剖图像进行坐标变换，对非整数坐标像素进行灰度插值，得到整幅配准图像。
本发明的另外一面，一种用于解剖图像进行配准的设备，包括特征点确定模块，所述特征点确定模块用于通过模板匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点；
坐标系确定模块，所述坐标系确定模块用于建立标准图像的三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系；
分辨率分析模块，所述分辨率分析模块用于在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图；
配准模块，所述配准模块用于从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数。
作为本发明的优选技术方案，还包括分析对比模块，所述分析对比模块用于将匹配的待检测解剖图像和标准图像进行对比和分析。
本发明的一种用于解剖图像进行配准的方法和设备，具有以下有益效果：1、通过对参与配准的图像进行多分辨分析，得到不同分辨率下的子图，计算各级子图及变换图像的最大方差变化场，并计算对应图像配准测度，得到最优化的配准参数，经过逐级配准，直到得到最高分辨率的配准图像，即原始图像的配准；2、以及采用三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图，可以减少不必要的误差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种用于解剖图像进行配准的方法，包括以下步骤:
步骤S1：通过模块匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点，具体包括，步骤S1a:以图像所在平面为XOY平面，以像素为坐标系单位，确定各个特征点的X轴坐标和Y轴坐标；步骤S1b:如果图像为标准图像，则设定一个整数作为标准图像中的各个特征点的Z坐标；步骤S1c:如果图像为待检测解剖图像，则基于任意两个特征点在待检测解剖图像的XOY平面上的距离、该两特征点在标准图像的XOY平面上的距离、以及上述标准图像中的各个特征点的Z坐标，计算待检测解剖图像中各个特征点的Z坐标。
步骤S2：基于所述特征点分别建立标准图像三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系，具体包括：以图像中的所有特征点的重心作为原点，再以原点与一特征点确定的直线为X轴，以垂直于特征点所在平面的直线为Z轴，根据右手法则，以垂直于XOZ平面的直线为Y轴。
步骤S3：在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图，具体为，通过基于算术-几何不等式的距离定义计算对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图，更具体为，由算术-几何不等式出发，定义不等式中两项的偏离度，即距离，再根据算术-几何不等式的距离定义，定义基于最大方差变化场的图像配准测度。
步骤S4：从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数，具体为，从最低分辨率的子图开始配准，最优参数采用 Powell 算法寻找。将较低分辨率的图像配准参数通过插值映射为高一级分辨率图像的配准参数的初始值，继续进行本级配准参数的最优化，直到得到最高分辨率下图像的配准参数。进一步有限，根据最高分辨率下的配准参数，对待检测解剖图像进行坐标变换，对非整数坐标像素进行灰度插值，得到整幅配准图像。
本发明的另一面，一种用于解剖图像进行配准的设备，包括特征点确定模块，所述特征点确定模块用于通过模板匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点；坐标系确定模块，所述坐标系确定模块用于建立标准图像的三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系；分辨率分析模块，所述分辨率分析模块用于在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图；配准模块，所述配准模块用于从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数。
更进一步为，将低分辨率的图像配准参数通过插值映射为高一级分辨率图像的配准参数的初始值，平移参数放大一倍，旋转参数则保持不变，继续进行配准，得到本分辨率下图像的配准参数，如果未达到最高分辨率的图像，则继续配准过程，直至得到最高分辨率图像即原始图像的配准参数。
在本发明一非限制的实施例中，一种用于解剖图像进行配准的设备还包括分析对比模块，所述分析对比模块用于将匹配的待检测解剖图像和标准图像进行对比和分析。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种用于解剖图像进行配准的方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过模块匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点；
基于所述特征点分别建立标准图像三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系；
在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图；
从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数。
2.根据权利要求1所述的一种用于解剖图像进行配准的方法，其特征在于，所述通过模块匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点的步骤包括：
以图像所在平面为XOY平面，以像素为坐标系单位，确定各个特征点的X轴坐标和Y轴坐标；
如果图像为标准图像，则设定一个整数作为标准图像中的各个特征点的Z坐标；
如果图像为待检测解剖图像，则基于任意两个特征点在待检测解剖图像的XOY平面上的距离、该两特征点在标准图像的XOY平面上的距离、以及上述标准图像中的各个特征点的Z坐标，计算待检测解剖图像中各个特征点的Z坐标。
3.根据权利要求1所述的一种用于解剖图像进行配准的方法，其特征在于，所述在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图的步骤包括：
通过基于算术-几何不等式的距离定义计算对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图。
4.根据权利要求1-3任一所述的一种用于解剖图像进行配准的方法，其特征在于，所述从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数的步骤包括：
根据最高分辨率下的配准参数，对待检测解剖图像进行坐标变换，对非整数坐标像素进行灰度插值，得到整幅配准图像。
5.一种用于解剖图像进行配准的设备，其特征在于，包括特征点确定模块，所述特征点确定模块用于通过模板匹配的方式在待检测解剖图像和标准图像上确定非共线的多个匹配的特征点；
坐标系确定模块，所述坐标系确定模块用于建立标准图像的三维坐标系和待检测解剖图像的三维坐标系；
分辨率分析模块，所述分辨率分析模块用于在三维坐标系中对标准图像及待检测解剖图像分别进行多分辨率分析，得到多级分辨率的子图；
配准模块，所述配准模块用于从最低分辨率的子图开始配准，逐级进行配准，直到得到最高分辨率下图像的配准参数。
6.根据权利要求5所述的一种用于解剖图像进行配准的设备，其特征在于，还包括分析对比模块，所述分析对比模块用于将匹配的待检测解剖图像和标准图像进行对比和分析。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106570866A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-04-19 | 青岛大学 | 人体医学影像器官几何比对的检测方法 |
| WO2018119766A1 (zh) * | 2016-12-28 | 2018-07-05 | 上海联影医疗科技有限公司 | 多模态图像处理系统及方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101702235A (zh) * | 2009-11-25 | 2010-05-05 | 上海电力学院 | 基于三角剖分的图像配准方法 |
| CN102521837A (zh) * | 2011-12-19 | 2012-06-27 | 湖南工业大学 | 基于全局信息的图像配准方法 |
| CN105118021A (zh) * | 2015-07-28 | 2015-12-02 | 深圳市汇川技术股份有限公司 | 基于特征点的图像配准方法及系统 |
-
2016
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101702235A (zh) * | 2009-11-25 | 2010-05-05 | 上海电力学院 | 基于三角剖分的图像配准方法 |
| CN102521837A (zh) * | 2011-12-19 | 2012-06-27 | 湖南工业大学 | 基于全局信息的图像配准方法 |
| CN105118021A (zh) * | 2015-07-28 | 2015-12-02 | 深圳市汇川技术股份有限公司 | 基于特征点的图像配准方法及系统 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106570866A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-04-19 | 青岛大学 | 人体医学影像器官几何比对的检测方法 |
| WO2018119766A1 (zh) * | 2016-12-28 | 2018-07-05 | 上海联影医疗科技有限公司 | 多模态图像处理系统及方法 |
| US11037309B2 (en) | 2016-12-28 | 2021-06-15 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Method and system for processing multi-modality image |
| US11869202B2 (en) | 2016-12-28 | 2024-01-09 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | Method and system for processing multi-modality image |
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