基于双树复小波和NPSO的医学图像配准方法研究

论文摘要

医学图像配准是指对一幅医学图像进行一种或者一系列空间几何变换,使它与另一幅医学图像达到空间上的一致,是信息科学、计算机图像处理与医学等多学科交叉的一个新的研究领域,具有很重要的临床应用价值及广泛的应用前景。双树复小波变换不仅保持了传统小波变换的多分辨率特性和良好的时域局部化的分析能力,还具有近似的平移不变性,良好的方向选择性,有限的数据冗余及完全重构性,拥有比传统的离散实数小波变换更好的时频特性。小生境粒子群算法基于“物以类聚,人以群分”的思想,主要应用于复杂多峰函数优化问题。该优化算法能有效地改善基本粒子群算法在搜索过程中容易陷入局部极值、搜索效率低、优化性能不够好的缺陷,具有非常优异的推广能力。本文在系统研究了小波、双树复小波、粒子群、小生境粒子群等算法的基础上,提出了一种基于双树复小波结合小生境粒子群的医学图像配准新算法。该算法以阈值Hausdorff距离作为相似性测度；使用小生境粒子群优化算法搜索配准的最优变换参数。首先对待配准图像进行降噪；应用双树复小波变换提取图像的多尺度特征点；用仿射变换进行全局粗配准,用B样条弹性模型进行局部细配准。本文做了大量的实验,用该算法对SPETCT和MR、PET和MR、PET和CT、CT和MR、MR_T2和MR_PD等多组图像进行了配准。并在特征提取、优化算法及变换空间方面,进行了多组对比实验。分别用相关系数,最小均方误差,归一化互信息,信噪比等评价指标对多组实验的配准效果进行了客观评价。从客观评价结果来看,本文提出的基于双树复小波和NPSO的医学图像配准方法在配准精度和鲁棒性方面均优于其它传统的配准算法,表明了本文提出的算法的优越性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 医学图像配准研究的背景及意义
• 1.2 医学图像配准技术发展及现状
• 1.3 本文研究内容及章节安排
• 第2章 医学图像配准理论及方法
• 2.1 医学图像配准的定义及数学模型
• 2.2 配准方法分类
• 2.3 图像配准的关键技术
• 2.3.1 特征提取
• 2.3.2 空间几何模型
• 2.3.3 特征匹配
• 2.3.4 优化策略
• 2.3.5 图像插值
• 2.4 配准结果客观评价指标
• 2.5 本章小结
• 第3章 双树复小波变换
• 3.1 小波变换原理
• 3.1.1 小波变换的定义
• 3.1.2 多分辨率分析
• 3.1.3 图像的小波变换
• 3.1.4 小波变换的优点
• 3.2 双树复小波变换
• 3.2.1 双树复小波结构
• 3.2.2 双树复小波变换特性
• 3.2.3 图像的双树复小波变换
• 3.3 双树复小波用于多尺度特征点检测
• 3.4 本章小结
• 第4章 小生境粒子群算法
• 4.1 粒子群算法原理
• 4.1.1 基本粒子群算法
• 4.1.2 粒子群算法特点
• 4.1.3 粒子群算法用于图像配准
• 4.2 小生境粒子群优化算法
• 4.3 NPSO用于图像配准
• 4.4 本文算法的优势
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于双树复小波与小生境粒子群算法的医学图像配准
• 5.1 图像预处理
• 5.2 基于Hausdorff距离的特征匹配
• 5.2.1 传统的Hausdorff距离的定义
• 5.2.2 部分Hausdorff距离
• 5.2.3 基于平均距离值的Hausdorff距离
• 5.2.4 阈值Hausdorff距离
• 5.3 基于仿射变换的粗配准
• 5.4 基于B样条小波弹性变形模型的配准
• 5.4.1 B样条变形函数
• 5.4.2 图像插值
• 5.5 基于双树复小波与小生境粒子群的医学图像配准
• 5.6 本章小结
• 第6章 实验结果与分析
• 6.1 双树复小波特性分析实验
• 6.2 刚性配准实验
• 6.3 非刚性配准实验
• 6.3.1 基于仿射模型的配准
• 6.3.2 基于B样条弹性形变模型的图像配准
• 6.4 本章小结
• 第7章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的论文