一种图像实时配准方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像处理，特别涉及一种图像配准方法。
【背景技术】
[0002] 在智慧医疗平台的应用领域中，通常需要将不同来源的多幅影像学图像同时自动 配准，以此来辅助医生进行客观的诊断。如MR (Magnetic Resonance)图像和CT (Computed Tomography)图像的配准成功率高于MR图像和PET (Position EmissionTomography)图像 的配准成功率。然而，现有技术使用高维联合直方图进行配准，增加了存储空间和计算量， 例如，4幅256灰度级的灰度图像进行配准时，对应联合直方图的大小为2 32 (4GB)字节，这已 经超过了一些计算机性能范围。对于彩色图像，计算量、存储量和处理时间将进一步增加。
[0003] 因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0004] 为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种图像实时配准方法，用于 对多个图像同时进行配准，包括：
[0005] 对同一幅图像不同RGB分量之间的几何形态变化进行算术平均，得到彩色分量约 束，
[0006] 通过所述彩色分量约束形成多个图像的配准总度量值；
[0007] 调整计算几何形态变化参数以将所述配准总度量值最大化。
[0008] 优选地，所述多个图像配准总度量值由彩色分量形态变化约束和对数似然函数的 代数和构成；
[0009] 所述图像配准总度量值Etotal为：E tQtal= E i - λ Er，其中E1是似然函数L(q>，Θ)的 对数即Ei= In L(q)，θ)，E,是RGB分量形态变化约束；λ是正实数加权系数；
[0010] 所述通过计算微小形态变化增量得到最优几何形态变化参数，进一步包括：
[0011] 迭代地估计似然函数的概率密度和调整几何形态变化参数，当循环次数达到预先 设置好的预先设置的整数阈值时，当或者所述微小形态变化增量的模小于预先设置的小数 阈值时，结束循环迭代，并输出最优几何形态变化参数的估计值。
[0012] 本发明相比现有技术，具有以下优点：
[0013] 利用本发明的方法配准后的图像联合概率密度分布较为集中，对应性强，算法复 杂度低，满足实时性要求。
【附图说明】
[0014] 图1是根据本发明实施例的图像实时配准方法的流程图。
【具体实施方式】
[0015] 下文与图示本发明原理的附图一起提供对本发明一个或者多个实施例的详细描 述。结合这样的实施例描述本发明，但是本发明不限于任何实施例。本发明的范围仅由权 利要求书限定，并且本发明涵盖诸多替代、修改和等同物。在下文描述中阐述诸多具体细节 以便提供对本发明的透彻理解。出于示例的目的而提供这些细节，并且无这些具体细节中 的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本发明。
[0016] 本发明在配准度量中增加RGB分量形态变化约束；对同一幅图像不同RGB分量之 间的几何形态变化结果进行算术平均。图1是根据本发明实施例的图像配准方法流程图。
[0017] 多幅RGB图像配准总度量值是由两函数项的代数和构成。第一项E1是对数似然 函数，第二项民是定义的RGB分量形态变化约束。总度量值定义如下：
[0018] Etotal= E i - λ Er其中：λ是正实数加权系数；E i是似然函数L(cp，Θ)的对数。
【主权项】
1. 一种图像实时配准方法，用于对多个图像同时进行配准，包括： 对同一幅图像不同RGB分量之间的几何形态变化进行算术平均，得到彩色分量约束， 通过所述彩色分量约束形成多个图像的配准总度量值； 调整计算几何形态变化参数以将所述配准总度量值最大化。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个图像配准总度量值由彩色分量 形态变化约束和对数似然函数的代数和构成； 所述图像配准总度量值Ettrtal为：Etrtal=E1- AEr，其中E1是似然函数?(φ,θ)酌对数即 Ei= In ?(φ,θ), 是RGB分量形态变化约束；λ是正实数加权系数； 所述调整计算几何形态变化参数，进一步包括： 迭代地估计似然函数的概率密度和调整几何形态变化参数，当循环次数达到预先设置 好的预先设置的整数阈值时，当或者所述计算几何形态变化参数的微小形态变化增量的 模小于预先设置的小数阈值时，结束循环迭代，并输出最优几何形态变化参数的估计值。
3. 根据权利要求2所述的方法，其中所述似然函数?(φ,θ)为
其中：P表示施加几何形态变化Θ后，在位置X处颜色值向量/f的概率密度函数；φ: 表示概率模型中的参数； 所述几何形态变化Θ = (^1, θ2，…，0D)T，其中D表示待配准图像数量，Qi = (θ μ θig，θib)T是第i幅RGB图像的几何形态变化，其中i为1到D之间的正整数，并且 RGB分量形态变化Θ i#可以表示为Θ i#= ( Θ w，Θ i#2,…，Θ _)，其中M表示RGB图像 的每一个彩色分量几何形态变化的元素个数，因此Θ中总元素个数为3MD个。 K 所述概率密度函数p为：ΜΛ? 外,力） k=\ 其中K表示概率模型中概率密度函数个数，μ0Ρ σ k表示第k个概率密度函数的均值 K 和方差，Hk是加权系数，满足=1，. N为正态分布函数。 k=\
4. 根据权利要求3所述的方法，所述调整几何形态变化参数进一步包括： 将V保持不变，调整几何形态变化参数Θ ; 令Etotal关于Θ的一阶偏导数等于〇,即
E1关于Θ的一阶偏导数为： 其中沒表示Θ的微小增量；
计算民关于Θ的一阶偏导数：
引入几何形态变化增量g，由泰勒展开式得：
其中，Ep是关于向量Θ的一阶偏导数：
继续求偏导数，得匕关于向量Θ的二阶偏导数，
其中Uzdiag^ U2 ... Ud]是常数块对角矩阵，其中：％(1彡i彡D)是大小为3MX3M 的Toeplitz型矩阵： Ui= to印[2, 0,…，0, -1，0,…，0, -1，0,…，0]，在三个相邻非零整数间的零元素个数是 M-I 个；
一步简化为：
利用所述增量9来更新几何形态变化参数。
【专利摘要】本发明提供了一种图像实时配准方法，该方法包括对同一幅图像不同RGB分量之间的几何形态变化进行算术平均，得到彩色分量约束，通过所述彩色分量约束形成多个图像的配准总度量值；调整计算几何形态变化参数以将所述配准总度量值最大化。本发明的方法配准结果的联合概率密度分布较为集中，对应性强，算法复杂度低，满足实时性要求。
【IPC分类】G06T3-40
【公开号】CN104732483
【申请号】CN201510162300
【发明人】刘颖
【申请人】成都汇智远景科技有限公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月8日