CT与MRI图像融合技术研究

论文摘要

随着计算机技术、医学影像技术和信息技术的发展,医学图像融合技术成为一个研究的热点。利用医学图像融合技术处理多幅图像间的冗余数据和互补信息,来提高图像的可靠性和清晰度。首先,本文介绍了医学图像融合技术的研究背景,阐述了医学图像融合领域所涉及的基础知识、基本处理方式、配准及融合算法等。分析和比较了CT与MRI图像配准和图像融合的多种方法的优劣性。在图像预处理方面,分别研究了频域增强和空域增强方法,经过MATLAB仿真验证各种图像预处理算法,总结了不同边缘检测算子优劣。其次,在配准方面,阐述了医学图像配准的基本概念以及配准的评估,剖析了配准的原理,深入研究了常用的医学图像配准方法,最终提出了基于最大互信息图像配准优化算法。该算法根据小波采样的特点,对图像进行小波的图像伸缩变换、旋转变换和平移变换。在寻找优化时,采用了Powell直接搜索方法;插值方法采用了PV插值。经过MATLAB仿真验证,小波最大互信息配准算法减少了配准的时间,并且能够达到亚像素级配准。最后,在图像融合方面,对原始PCNN模型进行精简,形成简化的PCNN模型,然后与小波算法相结合。经过对多种融合方法进行研究比较,证实了小波PCNN算法精良,比其它几种融合算法效果更好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题研究的背景和发展现状
• 1.2 图像融合的基本概念
• 1.3 图像融合的基本原理和结构
• 1.4 医学图像融合
• 1.4.1 医学图像融合意义
• 1.4.2 医学图像融合分类
• 1.5 面临的问题
• 1.6 本文主要内容
• 2 图像预处理在 CT 与 MRI 中中中应 应用
• 2.1 图像预处理
• 2.2 图像增强
• 2.2.1 图像空域增强
• 2.2.2 图像频域增强
• 2.3 图像边缘检测
• 2.3.1 一阶导数边缘检测方法
• 2.3.2 基于二阶导数的边缘检测
• 2.3.3 试验结果分析
• 2.3.4 微分算子的比较
• 2.4 本章小结
• 3 基于最大互信息图像配准优化算法的研究
• 3.1 图像配准理论
• 3.1.1 图像配准概念
• 3.1.2 医学图像配准技术在临床中的应用
• 3.2 图像配准原理
• 3.2.1 图像配准原理
• 3.2.2 常用的空间变换
• 3.2.3 插值方法
• 3.2.4 参数的优化搜索
• 3.2.5 相似性测度
• 3.3 配准的评估
• 3.3.1 体模
• 3.3.2 准标
• 3.3.3 图谱
• 3.3.4 目测检验
• 3.4 常用配准方法
• 3.4.1 基于特征的配准方法
• 3.4.2 基于灰度的配准方法
• 3.5 基于最大互信息图像配准优化算法
• 3.5.1 基于小波分解的图像配准原理
• 3.5.2 改进的基于最大互信息配准算法的实现
• 3.5.3 试验验证
• 3.6 本章总结
• 4 医学图像融合方法
• 4.1 基于空域的图像融合
• 4.1.1 图像像素灰度值极大（小）融合法
• 4.1.2 图像像素灰度值加权融合法
• 4.1.3 TOET 图像融合方法
• 4.2 基于变换域的图像融合
• 4.2.1 基于多分辨率的金字塔融合法
• 4.2.2 基于傅里叶变换的图像融合法
• 4.2.3 基于小波变换的图像融合
• 4.3 图像融合的评价
• 4.3.1 主观评价
• 4.3.2 客观评价
• 4.4 本章小结
• 5 小波PCNN 在CT 与MRI 中的实现
• 5.1 PCNN 的结构
• 5.2 PCNN 的运行方式
• 5.3 脉冲耦合的特性分析
• 5.4 简化的PCNN 模型
• 5.5 基于小波PCNN 的实现
• 5.6 融合试验和结果分析
• 5.7 本章小结
• 6 结论
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录