CN116309753A - 眼科oct图像的高清快速配准方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种眼科OCT图像的高清快速配准方法,尤其涉及OCT技术领域,包括:数据分析模块根据数据获取模块获取的OCT图像的信噪比以判定参考图像和浮动图像;数据分析模块确定数据获取模块获取的第一像素坐标值以根据第一像素坐标值所处坐标水平判定第一像素坐标值是否为最优像素坐标值;在判定第一像素坐标值处于第一坐标水平或第三坐标水平时,根据第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值或第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值对浮动图像进行调整;数据分析模块确定数据获取模块获取的第二像素坐标值是否为整数,若不为整数则数据分析模块对浮动图像进行插值以使第二像素坐标值符合标准;提高了对眼科OCT图像的配准精度。
Description
技术领域
本发明涉及OCT技术领域,尤其涉及一种眼科OCT图像的高清快速配准方法。
背景技术
20世纪以来医学成像技术经飞速发展,已经从静态发展到动态,从形态发展到功能,从平面发展到立体。纷合各图来看,在同一图像上显示各自的信息,为临床医学诊断提供含有众多数护信息的图像,已成为一项极具价值的技术,而准确高效的图像配准则又是关键和难点,因而图像配准技术无论计算机视觉方面,还是在临床医学诊断有着极重要的意义。
中国专利公开号:CN106504228B公开了一种眼科OCT图像的大范围高清快速配准方法,包括:从眼科OCT装置扫描人眼得到的n幅OCT图像中选取信噪比最强的一幅作为基准图,将其余n-1幅OCT图像作为待匹配图分别和所述基准图进行配准,得到m幅配准OCT图像;将所述m幅配准OCT图像合成为一幅合成高清OCT图像;该发明还公布了一种眼科OCT图像的大范围高清快速配准装置,包括OCT图像配准模块和高清OCT图像合成模块,当将任意一张待匹配图和基准图进行配准时,在垂直方向使用频域配准方法;在水平方向上进行的多次配准中,使用二分法进行迭代,减少了循环次数,提升了算法的速度和精度。
由此可见,现有技术中存在对OCT图像的配准精度较低的问题。
发明内容
为此,本发明提供一种眼科OCT图像的高清快速配准方法,用以克服现有技术中对OCT图像的配准精度较低的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种眼科OCT图像的高清快速配准方法,包括:
步骤S1、数据分析模块根据数据获取模块获取的OCT图像的信噪比以判定参考图像和浮动图像;
步骤S2、所述数据分析模块确定所述数据获取模块获取的第一像素坐标值,以根据所述第一像素坐标值所处坐标水平判定所述第一像素坐标值是否为最优像素坐标值;
步骤S3、在判定所述第一像素坐标值处于第一坐标水平或第三坐标水平时,根据所述第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值或所述第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值对所述浮动图像进行调整;
步骤S4、所述数据分析模块确定所述数据获取模块获取的第二像素坐标值是否为整数,若所述第二像素坐标值不为整数,则所述数据分析模块对所述浮动图像进行插值以使所述第二像素坐标值符合标准;
其中,所述数据分析模块确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,将所述数值差值与数值差值阈值进行比对,根据比对结果确定对所述浮动图像的插值数量。
进一步地,在所述步骤S1中,所述数据获取模块获取所述OCT图像的信噪比,将所述信噪比与信噪比标准进行比对,所述数据分析模块根据比对结果判定所述OCT图像是否可以作为参考图像,其中,
若所述信噪比处于第一信噪比强度,所述数据分析模块判定所述OCT图像不可以作为参考图像;
若所述信噪比处于第二信噪比强度,所述数据分析模块判定所述OCT图像可以作为参考图像;
其中,所述第一信噪比强度需满足所述OCT图像的信噪比小于等于信噪比标准,所述第二信噪比强度需满足所述OCT图像的信噪比大于信噪比标准。
进一步地,在所述步骤S1中,所述数据分析模块确定所述OCT图像中符合第二信噪比强度的图像作为参考图像,确定另一幅图像作为浮动图像,其中,所述浮动图像需不断进行空间变换以确定最优输出结果。
进一步地,在所述步骤S2中,所述数据获取模块获取浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值,所述第一像素坐标值对应符合最优浮动图像的最小像素坐标值和最大像素坐标值,
若所述第一像素坐标值处于第一坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值不是最优像素坐标值;
若所述第一像素坐标值处于第二坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值是最优像素坐标值;
若所述第一像素坐标值处于第三坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值不是最优像素坐标值;
其中,所述第一坐标水平满足所述第一像素坐标值小于最小像素坐标值,所述第二坐标水平满足所述第一像素坐标值大于等于最小像素坐标值且小于等于最大像素坐标值,所述第三坐标水平满足所述第一像素坐标值大于最大像素坐标值。
进一步地,在所述步骤S3中,所述数据分析模块中设有在第一坐标水平下对所述浮动图像进行空间变换时的变换参数的调节方式,其中,
第一调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第一增大变换参数;
第二调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第二增大变换参数;
第三调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第三增大变换参数;
其中,当前变换参数<第一增大变换参数<第二增大变换参数<第三增大变换参数。
进一步地,在所述步骤S3中,所述数据分析模块在第一坐标水平下根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值,以确定选用对所述变换参数的调节方式,其中,
若所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值小于等于第一预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第一调节方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值大于第一预设坐标增大差值且小于等于第二预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第二调节方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值大于第二预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第三调节方式。
进一步地,在所述步骤S3中,所述数据分析模块中设有在第三坐标水平下对所述浮动图像进行空间变换时的变换参数的修正方式,其中,
第一修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第一减小变换参数;
第二修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第二减小变换参数;
第三修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第三减小变换参数;
其中,当前变换参数>第一减小变换参数>第二减小变换参数>第三减小变换参数。
进一步地,在所述步骤S3中,所述数据分析模块在第三坐标水平下根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值,以确定选用对所述变换参数的修正方式,其中,
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值小于等于第一预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第一修正方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值大于第一预设坐标减小差值且小于等于第二预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第二修正方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值大于第二预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第三修正方式。
进一步地,在所述步骤S4中,所述数据获取模块获取优化完成的浮动图像的第二像素坐标值,所述分析模块确定所述第二像素坐标值是否为整数,若所述第二像素坐标值不为整数,则所述数据分析模块对所述浮动图像进行插值以使所述第二像素坐标值符合标准。
进一步地,在所述步骤S4中,所述数据分析模块确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,以确定对所述浮动图像的插值数量,其中,
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第一数值水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第一数量;
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第二数值水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第二数量;
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第三水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第三数量;
所述第一数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值小于等于第一数值差值阈值,所述第二数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值大于第一数值差值阈值且小于等于第二数值差值阈值,所述第三数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值大于第二数值差值阈值;
其中,第一数量<第二数量<第三数量,第一数值差值阈值<第二数值差值阈值。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于,通过获取两幅OCT图像的信噪比,将该信噪比与信噪比标准进行比对,根据比对结果判定所述OCT图像是否可以作为参考图像,以从两幅所述OCT图像中选中信噪比最强的图像作为参考图像固定不动,另一幅图像则作为浮动图像不断进行空间变换直至两幅图像的相同空间位置上的点相互对应,从而进一步提高了OCT图像的配准精度。
进一步地,本发明通过获取浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值,将所述第一像素坐标值分别与对应符合最优图像的最小像素坐标值和最大像素坐标值进行比对,以根据比对结果判定所述第一像素坐标值是否为最优像素坐标值,从而在不是最优像素坐标值时对变换参数进行调整,进一步提高了OCT图像的配准精度。
进一步地,本发明在所述第一像素坐标值小于最小像素坐标值时,根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值以确定选用对所述变换参数的调节方式,通过增大变换参数以调节像素坐标值,进而使两幅图像的相同空间位置上的点相互对应,进一步提高了OCT图像的配准精度;
尤其,本发明在所述第三坐标水平满足所述第一像素坐标值大于最大像素坐标值时,根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值以确定选用对所述变换参数的修正方式,通过减小变换参数以修正像素坐标值,进而使两幅图像的相同空间位置上的点相互对应,进一步提高了OCT图像的配准精度。
进一步地,本发明通过获取优化完成后的浮动图像的第二像素坐标值,并确定所述第二像素坐标值是否为整数,在不是整数时对所述浮动图像进行插值处理以使所述第二像素坐标值符合标准,从而进一步提高了OCT图像的配准精度。
进一步地,本发明通过确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,以确定对所述浮动图像的插值数量,当所述数值差值越大时,则进行插值的数量越多,从而进一步提高了OCT图像的配准精度。
附图说明
图1为本发明所述眼科OCT图像的高清快速配准方法的流程图;
图2为本发明所述眼科OCT图像的高清快速配准方法的系统的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的和优点更加清楚明白,下面结合实施例对本发明作进一步描述;应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是,这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理,并非在限制本发明的保护范围。
请参阅图1和图2所示,图1为本发明所述眼科OCT图像的高清快速配准方法的流程图;图2为本发明所述眼科OCT图像的高清快速配准方法的系统的结构框图。
本发明实施例所述眼科OCT图像的高清快速配准方法,包括:
步骤S1、数据分析模块根据数据获取模块获取的OCT图像的信噪比以判定参考图像和浮动图像;
步骤S2、所述数据分析模块确定所述数据获取模块获取的第一像素坐标值,以根据所述第一像素坐标值所处坐标水平判定所述第一像素坐标值是否为最优像素坐标值;
步骤S3、在判定所述第一像素坐标值处于第一坐标水平或第三坐标水平时,根据所述第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值或所述第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值对所述浮动图像进行调整;
步骤S4、所述数据分析模块确定所述数据获取模块获取的第二像素坐标值是否为整数,若所述第二像素坐标值不为整数,则所述数据分析模块对所述浮动图像进行插值以使所述第二像素坐标值符合标准;
其中,所述数据分析模块确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,将所述数值差值与数值差值阈值进行比对,根据比对结果确定对所述浮动图像的插值数量。
具体而言,在所述步骤S1中,所述数据获取模块获取所述OCT图像的信噪比,将所述信噪比与信噪比标准进行比对,所述数据分析模块根据比对结果判定所述OCT图像是否可以作为参考图像,其中,
若所述信噪比处于第一信噪比强度,所述数据分析模块判定所述OCT图像不可以作为参考图像;
若所述信噪比处于第二信噪比强度,所述数据分析模块判定所述OCT图像可以作为参考图像;
其中,所述第一信噪比强度需满足所述OCT图像的信噪比小于等于信噪比标准,所述第二信噪比强度需满足所述OCT图像的信噪比大于信噪比标准。
具体而言,在所述步骤S1中,所述数据分析模块确定所述OCT图像中符合第二信噪比强度的图像作为参考图像,确定另一幅图像作为浮动图像,其中,所述浮动图像需不断进行空间变换以确定最优输出结果。
本发明实施例中,从两幅所述OCT图像中选中信噪比最强的图像作为参考图像固定不动,另一幅图像则作为浮动图像不断进行空间变换直至两幅图像的相同空间位置上的点相互对应,进一步提高了OCT图像的配准精度。
具体而言,在所述步骤S2中,所述数据获取模块获取浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值,所述第一像素坐标值对应符合最优浮动图像的最小像素坐标值和最大像素坐标值,
若所述第一像素坐标值处于第一坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值不是最优像素坐标值;
若所述第一像素坐标值处于第二坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值是最优像素坐标值;
若所述第一像素坐标值处于第三坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值不是最优像素坐标值;
其中,所述第一坐标水平满足所述第一像素坐标值小于最小像素坐标值,所述第二坐标水平满足所述第一像素坐标值大于等于最小像素坐标值且小于等于最大像素坐标值,所述第三坐标水平满足所述第一像素坐标值大于最大像素坐标值。
具体而言,在所述步骤S3中,所述数据分析模块中设有在第一坐标水平下对所述浮动图像进行空间变换时的变换参数的调节方式,其中,
第一调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第一增大变换参数;
第二调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第二增大变换参数;
第三调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第三增大变换参数;
其中,当前变换参数<第一增大变换参数<第二增大变换参数<第三增大变换参数。
具体而言,在所述步骤S3中,所述数据分析模块在第一坐标水平下根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值,以确定选用对所述变换参数的调节方式,其中,
若所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值小于等于第一预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第一调节方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值大于第一预设坐标增大差值且小于等于第二预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第二调节方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值大于第二预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第三调节方式。
本发明提供一种优选的实施方式对所述变换参数进行调节,具体实施方式如下:
在所述数据分析模块中预设有第一调节系数K1、第二调节系数K2和第三调节系数K3,1<K1<K2<K3<1.2,所述数据分析模块中还设有第一预设坐标增大差值ΔHd1和第二预设坐标增大差值ΔHd2,ΔHd1<ΔHd2,所述数据分析模块计算所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值H与最小像素坐标值Hmin的第一坐标差值ΔHd,设定ΔHd=Hmin-H,所述数据分析模块将第一坐标差值ΔHd分别与ΔHd1和ΔHd2进行比对以确定选用对所述变换参数的调节方式,其中,
若ΔHd≤ΔHd1,所述数据分析模块选用所述第一调节方式,具体为选用第一调节系数K1将当前变换参数P0调节至第一增大变换参数Pd1,设定Pd1=P0×K1;
若ΔHd1<ΔHd≤ΔHd2,所述数据分析模块选用所述第二调节方式,具体为选用第二调节系数K2将当前变换参数P0调节至第二增大变换参数Pd2,设定Pd2=P0×K2;
若ΔHd>ΔHd2,所述数据分析模块选用所述第三调节方式,具体为选用第三调节系数K3将当前变换参数P0调节至第三增大变换参数Pd3,设定Pd3=P0×K3;
P0<Pd1<Pd2<Pd3。
在本实施例中,设定1<K1<1.05<K2<1.1<K3<1.2,本实施例优选K1=1.03,K2=1.08,K3=1.15,本实施例中当前变换参数为1.3,所述第一像素坐标值对应符合最优浮动图像的最小像素坐标值为5,1<ΔHd1<1.5<ΔHd2<2,本实施例优选ΔHd1=1.3,ΔHd2=1.7。
具体而言,在所述步骤S3中,所述数据分析模块中设有在第三坐标水平下对所述浮动图像进行空间变换时的变换参数的修正方式,其中,
第一修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第一减小变换参数;
第二修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第二减小变换参数;
第三修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第三减小变换参数;
其中,当前变换参数>第一减小变换参数>第二减小变换参数>第三减小变换参数。
具体而言,在所述步骤S3中,所述数据分析模块在第三坐标水平下根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值,以确定选用对所述变换参数的修正方式,其中,
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值小于等于第一预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第一修正方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值大于第一预设坐标减小差值且小于等于第二预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第二修正方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值大于第二预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第三修正方式。
本发明提供一种优选的实施方式以对所述变换参数进行修正,具体修正方式如下:
在所述数据分析模块中预设有第一修正系数X1,第二修正系数X2和第三修正系数X3,0.8<X3<X2<X1<1,所述数据分析模块中还设有第一预设坐标减小差值ΔHx1和第二预设坐标减小差值ΔHx2,ΔHx1<ΔHx2,所述数据分析模块计算所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值H与最大像素坐标值Hmax的第二坐标差值ΔHx,设定ΔHx=H-Hmax,数据分析模块将第二坐标差值ΔHx分别与ΔHx1和ΔHx2进行比对以确定选用对所述变换参数的修正方式,其中,
若ΔHx≤ΔHx1,所述数据分析模块选用所述第一修正方式,具体为选用第一修正系数X1将当前变换参数P0修正至第一减小变换参数Px1,设定Px1=P0×X1;
若ΔHx1<ΔHx≤ΔHx2,所述数据分析模块选用所述第二修正方式,具体为选用第二修正系数X2将当前变换参数P0修正至第二减小变换参数Px2,设定Px2=P0×X2;
若ΔHx>ΔHx2,所述数据分析模块选用所述第三修正方式,具体为选用第三修正系数X3将当前变换参数P0修正至第三减小变换参数Px3,设定Px3=P0×X3;
P0>Px1>Px2>Px3。
在本实施例中,设定0.8<X1<0.85<X2<0.9<X1<1,本实施例优选X1=0.95,X2=0.88,X3=0.83,本实施例中当前变换参数为1.3,所述第一像素坐标值对应符合最优浮动图像的最大像素坐标值为10,2<ΔHx1<4<ΔHx2<6,本实施例优选ΔHx1=3,ΔHx2=5。
具体而言,在所述步骤S4中,所述数据获取模块获取优化完成的浮动图像的第二像素坐标值,所述分析模块确定所述第二像素坐标值是否为整数,若所述第二像素坐标值不为整数,则所述数据分析模块对所述浮动图像进行插值以使所述第二像素坐标值符合标准。
具体而言,在所述步骤S4中,所述数据分析模块确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,以确定对所述浮动图像的插值数量,其中,
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第一数值水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第一数量;
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第二数值水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第二数量;
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第三水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第三数量;
所述第一数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值小于等于第一数值差值阈值,所述第二数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值大于第一数值差值阈值且小于等于第二数值差值阈值,所述第三数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值大于第二数值差值阈值;
其中,第一数量<第二数量<第三数量,第一数值差值阈值<第二数值差值阈值。
本发明实施例所述眼科OCT图像的高清快速配准方法的系统,包括:
数据获取模块,用以获取所述OCT图像的信噪比,获取浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值,以及获取优化完成的浮动图像的第二像素坐标值;
数据分析模块,其与所述数据获取模块相连,用以确定参考图像和浮动图像,以及对浮动图像的第一像素坐标值进行优化,并确定优化后的第二像素坐标值是否为整数,以对所述浮动图像进行插值处理。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并不用于限制本发明;对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,包括:
步骤S1、数据分析模块根据数据获取模块获取的OCT图像的信噪比以判定参考图像和浮动图像;
步骤S2、所述数据分析模块确定所述数据获取模块获取的第一像素坐标值,以根据所述第一像素坐标值所处坐标水平判定所述第一像素坐标值是否为最优像素坐标值;
步骤S3、在判定所述第一像素坐标值处于第一坐标水平或第三坐标水平时,根据所述第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值或所述第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值对所述浮动图像进行调整;
步骤S4、所述数据分析模块确定所述数据获取模块获取的第二像素坐标值是否为整数,若所述第二像素坐标值不为整数,则所述数据分析模块对所述浮动图像进行插值以使所述第二像素坐标值符合标准;
其中,所述数据分析模块确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,将所述数值差值与数值差值阈值进行比对,根据比对结果确定对所述浮动图像的插值数量。
2.根据权利要求1所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述数据获取模块获取所述OCT图像的信噪比,将所述信噪比与信噪比标准进行比对,所述数据分析模块根据比对结果判定所述OCT图像是否可以作为参考图像,其中,
若所述信噪比处于第一信噪比强度,所述数据分析模块判定所述OCT图像不可以作为参考图像;
若所述信噪比处于第二信噪比强度,所述数据分析模块判定所述OCT图像可以作为参考图像;
其中,所述第一信噪比强度需满足所述OCT图像的信噪比小于等于信噪比标准,所述第二信噪比强度需满足所述OCT图像的信噪比大于信噪比标准。
3.根据权利要求2所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述数据分析模块确定所述OCT图像中符合第二信噪比强度的图像作为参考图像,确定另一幅图像作为浮动图像,其中,所述浮动图像需不断进行空间变换以确定最优输出结果。
4.根据权利要求3所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S2中,所述数据获取模块获取浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值,所述第一像素坐标值对应符合最优浮动图像的最小像素坐标值和最大像素坐标值,
若所述第一像素坐标值处于第一坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值不是最优像素坐标值;
若所述第一像素坐标值处于第二坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值是最优像素坐标值;
若所述第一像素坐标值处于第三坐标水平,所述数据分析模块判定所述第一像素坐标值不是最优像素坐标值;
其中,所述第一坐标水平满足所述第一像素坐标值小于最小像素坐标值,所述第二坐标水平满足所述第一像素坐标值大于等于最小像素坐标值且小于等于最大像素坐标值,所述第三坐标水平满足所述第一像素坐标值大于最大像素坐标值。
5.根据权利要求4所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述数据分析模块中设有在第一坐标水平下对所述浮动图像进行空间变换时的变换参数的调节方式,其中,
第一调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第一增大变换参数;
第二调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第二增大变换参数;
第三调节方式为,所述数据分析模块将当前变换参数调节至第三增大变换参数;
其中,当前变换参数<第一增大变换参数<第二增大变换参数<第三增大变换参数。
6.根据权利要求5所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述数据分析模块在第一坐标水平下根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值,以确定选用对所述变换参数的调节方式,其中,
若所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值小于等于第一预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第一调节方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值大于第一预设坐标增大差值且小于等于第二预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第二调节方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最小像素坐标值的第一坐标差值大于第二预设坐标增大差值,所述数据分析模块选用所述第三调节方式。
7.根据权利要求6所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述数据分析模块中设有在第三坐标水平下对所述浮动图像进行空间变换时的变换参数的修正方式,其中,
第一修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第一减小变换参数;
第二修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第二减小变换参数;
第三修正方式为,所述数据分析模块将当前变换参数修正至第三减小变换参数;
其中,当前变换参数>第一减小变换参数>第二减小变换参数>第三减小变换参数。
8.根据权利要求7所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述数据分析模块在第三坐标水平下根据所述浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值,以确定选用对所述变换参数的修正方式,其中,
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值小于等于第一预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第一修正方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值大于第一预设坐标减小差值且小于等于第二预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第二修正方式;
若所述第一浮动图像进行空间变换后的第一像素坐标值与最大像素坐标值的第二坐标差值大于第二预设坐标减小差值,所述数据分析模块选用所述第三修正方式。
9.根据权利要求8所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S4中,所述数据获取模块获取优化完成的浮动图像的第二像素坐标值,所述分析模块确定所述第二像素坐标值是否为整数,若所述第二像素坐标值不为整数,则所述数据分析模块对所述浮动图像进行插值以使所述第二像素坐标值符合标准。
10.根据权利要求9所述的眼科OCT图像的高清快速配准方法,其特征在于,在所述步骤S4中,所述数据分析模块确定所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值,以确定对所述浮动图像的插值数量,其中,
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第一数值水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第一数量;
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第二数值水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第二数量;
若所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值处于第三水平,所述数据分析模块确定对所述浮动图像的插值数量为第三数量;
所述第一数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值小于等于第一数值差值阈值,所述第二数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值大于第一数值差值阈值且小于等于第二数值差值阈值,所述第三数值水平满足所述第二像素坐标值与距离所述第二像素坐标值最近的整数的数值的数值差值大于第二数值差值阈值;
其中,第一数量<第二数量<第三数量,第一数值差值阈值<第二数值差值阈值。
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1489101A (zh) * | 2003-08-14 | 2004-04-14 | 中国人民解放军第一军医大学 | 基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法 |
JP2011239812A (ja) * | 2010-05-14 | 2011-12-01 | Hitachi Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム |
CN103886568A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-06-25 | 南方医科大学 | 基于配准的肺4d-ct图像超分辨率重建方法 |
CN106504228A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-15 | 深圳市莫廷影像技术有限公司 | 一种眼科oct图像的大范围高清快速配准方法及装置 |
CN108416802A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-08-17 | 华中科技大学 | 一种基于深度学习的多模医学图像非刚性配准方法及系统 |
CN112508878A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-16 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 一种脑血管图像配准与融合方法 |
CN113100941A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-07-13 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 基于ss-oct手术导航系统的图像配准方法及系统 |
CN114581326A (zh) * | 2022-03-03 | 2022-06-03 | 上海应用技术大学 | 一种oct成像畸变矫正方法及装置 |
US20230032941A1 (en) * | 2021-07-28 | 2023-02-02 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory storage medium |
-
2023
- 2023-03-28 CN CN202310318967.3A patent/CN116309753A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1489101A (zh) * | 2003-08-14 | 2004-04-14 | 中国人民解放军第一军医大学 | 基于相同重叠区框架下的多设备医学图像刚性配准方法 |
JP2011239812A (ja) * | 2010-05-14 | 2011-12-01 | Hitachi Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、及び、画像処理プログラム |
CN103886568A (zh) * | 2014-03-18 | 2014-06-25 | 南方医科大学 | 基于配准的肺4d-ct图像超分辨率重建方法 |
CN106504228A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-15 | 深圳市莫廷影像技术有限公司 | 一种眼科oct图像的大范围高清快速配准方法及装置 |
CN108416802A (zh) * | 2018-03-05 | 2018-08-17 | 华中科技大学 | 一种基于深度学习的多模医学图像非刚性配准方法及系统 |
CN112508878A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-16 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 一种脑血管图像配准与融合方法 |
CN113100941A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-07-13 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 基于ss-oct手术导航系统的图像配准方法及系统 |
US20230032941A1 (en) * | 2021-07-28 | 2023-02-02 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory storage medium |
CN114581326A (zh) * | 2022-03-03 | 2022-06-03 | 上海应用技术大学 | 一种oct成像畸变矫正方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
LAN, T等: "An Improved Medical Image Registration Algorithm Based on Mutual Information", INTERNATIONAL CONFERENCE ON VISION, IMAGE AND SIGNAL PROCESSING ICVISP * |
SUN, Y等: "Ferroptosis involves in excessive light induced damage of retinal pigment epithelium", ANNUAL MEETING OF THE ASSOCIATION-FOR-RESEARCH-IN-VISION-AND-OPHTHALMOLOGY (ARVO) * |
陈园 等: "基于改进FCM聚类医学图像配准", 计算机技术与自动化 * |
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