基于特征點(diǎn)的異源圖像配準(zhǔn)技術(shù)及其應(yīng)用的研究開(kāi)題報(bào)告

1、論文開(kāi)題報(bào)告 論文題目：基于特征點(diǎn)的異源圖像配準(zhǔn)技術(shù)及其應(yīng)用的研究立論依據(jù)（所選課題的科學(xué)意義和應(yīng)用前景，國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析）：1. 所愿課題的科學(xué)意義和應(yīng)用背景圖像配準(zhǔn)技術(shù)是圖像處理領(lǐng)域中的重要研究課題，對(duì)不同成像手段獲得的異源圖像進(jìn)行配準(zhǔn)可以用于醫(yī)療診斷、三維重建、手術(shù)計(jì)劃的制定、放射治療計(jì)劃的制定、病理變換的跟蹤和治療效果的評(píng)價(jià)等各個(gè)方面。近二十年來(lái)，國(guó)內(nèi)外廣大科學(xué)工作者以及醫(yī)務(wù)工作者對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究已經(jīng)取得了不菲的成績(jī)。然而，成像技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展以及臨床實(shí)踐的更高要求都為醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)提出了新的課題，注入了新的研究動(dòng)力。況且，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)本身是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，不同的臨床應(yīng)用

2、需要不同的配準(zhǔn)技術(shù)，現(xiàn)有的配準(zhǔn)算法有的雖然配準(zhǔn)精度高，但計(jì)算復(fù)雜度大而耗時(shí)較長(zhǎng)，有的雖然配準(zhǔn)速度快，但配準(zhǔn)精度欠缺，有的則配準(zhǔn)的自動(dòng)化程度不高，需要富有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生進(jìn)行人工干預(yù)和手動(dòng)標(biāo)記，才能完成配準(zhǔn)，有的配準(zhǔn)算法魯棒性不強(qiáng)，不能適用于各種醫(yī)學(xué)圖像。如基于圖像灰度信息的算法使用靈活，但其運(yùn)算量大，且魯棒性不強(qiáng)；沈定剛提出的HAMMER算法，在腦圖像的彈性配準(zhǔn)中取得很好的效果，配準(zhǔn)精度和魯棒性明顯優(yōu)于基于圖像灰度信息的算法，然而，HAMMER不足之處在于屬性向量的定義依賴于腦組織的圖像分割結(jié)果。所有這些情況都限制了圖像配準(zhǔn)的實(shí)際應(yīng)用，因此需要進(jìn)一步地深入研究圖像配準(zhǔn)中的各關(guān)鍵技術(shù)。現(xiàn)階段，基于特征

3、的圖像配準(zhǔn)算法已經(jīng)較為成熟，針對(duì)不同的領(lǐng)域，出現(xiàn)了各種優(yōu)秀的算法。在醫(yī)學(xué)圖像這個(gè)領(lǐng)域，也需要通過(guò)對(duì)現(xiàn)有方法或加以改進(jìn)或提出更好的方法代替，做到自動(dòng)、快速、精確和魯棒性強(qiáng)。2. 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析圖像配準(zhǔn)是將同一場(chǎng)景由不同時(shí)間、不同視角、不同傳感器獲得的兩幅或多幅圖像疊加的過(guò)程。有些學(xué)者對(duì)圖像配準(zhǔn)與圖像匹配是一個(gè)概念，從配準(zhǔn)方法上劃分，分為基于區(qū)域和基于特征的兩種方法。相對(duì)與基于區(qū)域的配準(zhǔn)方法，基于特征的配準(zhǔn)方法具有更強(qiáng)大的區(qū)分能力，對(duì)于遮擋具有更好的魯棒性，而好的特征能夠?qū)D像的旋轉(zhuǎn)、平移、尺度變換、視角變化、甚至一定程度的光照變化具有不變性。因此基于特征的配準(zhǔn)方法逐漸成為研究的熱點(diǎn)?；谔卣?/p>

4、的配準(zhǔn)方法并不直接利用灰度信息，特征可以是點(diǎn)特征，線特征或者區(qū)域特征等。一般來(lái)說(shuō)，特征需要滿足以下條件：不變性，實(shí)時(shí)圖和參考圖的特征需一致。唯一性，不同的特征用不同的特征描述符來(lái)表示。穩(wěn)定性，輕微退化之后保持不變。獨(dú)立性，如果特征是一個(gè)矢量，各個(gè)元素要獨(dú)立。基于特征的圖像配準(zhǔn)算法都包括特征檢測(cè)和生成特征描述符和相似性度量三個(gè)部分。前者用于回答“特征在哪”。中者用于解決“特征是怎樣的”，后者用于建立特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立圖像間集合變換模型。本文主要考慮點(diǎn)特征。點(diǎn)特征是一種常見(jiàn)的圖像特征，一般包括角點(diǎn)、極值點(diǎn)、交叉點(diǎn)、端點(diǎn)等。常用的點(diǎn)特征提取算法有：Movarac算子、Harris算子、Fostne

5、r算子、DOG算子、Susan算子、Fast算子。20世紀(jì)80年代以來(lái)，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的研究受了到國(guó)內(nèi)外醫(yī)學(xué)界和工程界的高度重視，Petra等綜述了二維圖像的配準(zhǔn)方法，并根據(jù)配準(zhǔn)基準(zhǔn)的特性，將圖像配準(zhǔn)的方法分為兩大類：基于外部特征(有框架)的圖像配準(zhǔn)和基于內(nèi)部特征(無(wú)框架)的圖像配準(zhǔn)19。1992年，J.Besl等提出了經(jīng)典的迭代最近點(diǎn)法,它利用了圖像中能夠被有效提取的特征點(diǎn)，但當(dāng)時(shí)此方法僅限于剛性配準(zhǔn)。沈定剛等學(xué)者在2002年提出了基于特征點(diǎn)的HAMMER算法，并成功應(yīng)用于腦MR圖像的彈性配準(zhǔn)，此算法首先采用較為復(fù)雜的點(diǎn)特征提取算法在待配準(zhǔn)圖像對(duì)中分別提取特征點(diǎn)，然后用矢量的歐式距離來(lái)尋找正確

6、的匹配點(diǎn)對(duì)，最后用樣條函數(shù)對(duì)其它點(diǎn)的偏移量進(jìn)行插值處理，它的缺點(diǎn)在于運(yùn)算量較大,配準(zhǔn)過(guò)程較為耗時(shí)。David G.Lowe在2004年提出了一種尺度空間不變特征(Seale Invariant Feature Transform,SIFT)的彈性配準(zhǔn)算法，該方法首先在尺度空間進(jìn)行特征檢測(cè)，并確定關(guān)鍵點(diǎn)的位置和所在的尺度,然后使用關(guān)鍵點(diǎn)鄰域梯度的主方向作為該點(diǎn)的方向特征，以實(shí)現(xiàn)算子對(duì)尺度和方向的無(wú)關(guān)性17。研究?jī)?nèi)容、預(yù)期目標(biāo)或成果（具體說(shuō)明課題研究?jī)?nèi)容、要重點(diǎn)解決的關(guān)鍵問(wèn)題和本課題所要達(dá)到的目標(biāo)或要取得的成果）：1. 研究?jī)?nèi)容（1） 研究異源圖像配準(zhǔn)的原理以及常用的優(yōu)化方法；（2） 采用Harr

7、is角點(diǎn)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像特征點(diǎn)的提?。唬?） 提出一種基于特征點(diǎn)的異源圖像配準(zhǔn)方法；（4） 經(jīng)腦部MRI圖像配準(zhǔn)，對(duì)配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行適配性分析并改進(jìn)配準(zhǔn)方法。2. 要解決的關(guān)鍵問(wèn)題（1）基于特征點(diǎn)的異源圖像配準(zhǔn)新方法提出。（2）選擇合適的圖像適配性評(píng)價(jià)體制。3.本課題所要達(dá)到的目標(biāo)或要取得的成果（1）在Harris角點(diǎn)檢測(cè)提取特征點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出一種基于特征點(diǎn)異源圖像配準(zhǔn)的新方法。 （2）建立基于點(diǎn)特征匹配算法的異源醫(yī)學(xué)圖像適配性分析機(jī)制。針對(duì)點(diǎn)特征匹配算法，以不同退化模型條件下特征點(diǎn)的重復(fù)性為出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合參考圖和實(shí)時(shí)圖的特性以及MRI圖像的特性，選擇合適的退化模型，對(duì)給定基準(zhǔn)圖進(jìn)行適配性分析，并給

8、出定量指標(biāo)。擬采用的研究方法、技術(shù)路線、試驗(yàn)方案及可行性分析、現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)：1. 擬采用的研究方法、技術(shù)路線及可行性分析本課題選取多幅腦部MRI圖像為例進(jìn)行分析，先采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)提取特征點(diǎn)，然后根據(jù)提取的特征點(diǎn)用SIFT方法的梯度方向直方圖生成特征點(diǎn)的描述矢量，再對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，最后對(duì)配準(zhǔn)方法進(jìn)行適配型分析。（1）特征點(diǎn)提取采用Harris算子進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)，Harris算子是一種非常有效的角點(diǎn)檢測(cè)算法，它具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算簡(jiǎn)單（只需計(jì)算一階差分）；操作簡(jiǎn)單；算法穩(wěn)定。具體步驟如下11：（a） 對(duì)所選MRI腦部圖片每個(gè)像素點(diǎn)按以下順序計(jì)算相關(guān)矩陣M; （1） （2） （3） （4

9、）其中,Ix為x方向的差分，Iy為y方向的差分，w(x,y)為高斯函數(shù)。（b） 計(jì)算所選MRI腦部圖片每個(gè)像素點(diǎn)的Harris角點(diǎn)響應(yīng)； （5）其中K常取0.040.06。（c）在w*w范圍內(nèi)尋找極大值點(diǎn)，若Harris角點(diǎn)響應(yīng)大于閥值，則視為角點(diǎn)Harris算子對(duì)灰度的平移是不變的，因?yàn)橹挥胁罘?，?duì)旋轉(zhuǎn)也有不變性,但是對(duì)尺度很敏感，在一個(gè)尺度下是角點(diǎn)，在在另一個(gè)尺度下可能就不是了。（2） 圖像配準(zhǔn) 擬采用下述方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)：（a）用SIFT方法的梯度方向直方圖生成特征點(diǎn)的描述矢量，將角度劃分為8個(gè)區(qū)間，以每一個(gè)特征點(diǎn)為中心取8x8大小的鄰域窗口，然后在每4x4大小的區(qū)域內(nèi)計(jì)算8個(gè)方向的梯度

10、方向直方圖，因此本文中的SIFT描述子為32維的向量，記為f(x)。 （b）利用非極大值抑制方法，在模板圖像上層次性地選取特征點(diǎn)配準(zhǔn)迭代的初始階段，選取的特征點(diǎn)是顯著性好的角點(diǎn)和邊界點(diǎn)，隨著迭代次數(shù)的增加，選取的特征點(diǎn)也越來(lái)越多，直到模板圖像上的所有點(diǎn)都作為配準(zhǔn)的主特征點(diǎn)。（c）在模板圖像和目標(biāo)圖像上搜索特征點(diǎn)的匹配點(diǎn)，得到特征點(diǎn)的偏移量，并按(6)式計(jì)算其余像素點(diǎn)的偏移量，其中u(y)為主特征點(diǎn)y的偏移量，x為y鄰域內(nèi)的點(diǎn)，u(x)為x點(diǎn)的偏移量。 （6）（d）修正變形場(chǎng)。根據(jù)模板圖像和目標(biāo)圖像中特征點(diǎn)之間的匹配關(guān)系，利用最小二乘法計(jì)算仿射變換矩陣A和平移項(xiàng)B，如(7)式所示。 （7）其中為

11、模版圖像的特征點(diǎn)集，為對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)集，為形變后的坐標(biāo)集，為偏移量。最終變形場(chǎng)由(8)式求得 （8）式中的前項(xiàng)表示圖像的局部彈性變換的偏移量，后項(xiàng)表示圖像的全局仿射變換的偏移量，其中0<入<1。在初始形變時(shí)，入很小，全局仿射變換在變換中占主導(dǎo)作用，隨著形變次數(shù)的增加，入越來(lái)越大，局部彈性變換在變換中貢獻(xiàn)越來(lái)越大，直至為1，調(diào)節(jié)入可以很好地避免局部極小值。（e）計(jì)算變形后的目標(biāo)圖像，并把該變形場(chǎng)作為下一次迭代配準(zhǔn)的初始變形場(chǎng)。（3）適配性分析及改進(jìn)在實(shí)際應(yīng)用中，通常擁有目標(biāo)區(qū)域的參考圖圖像數(shù)據(jù)庫(kù)和少量實(shí)時(shí)圖數(shù)據(jù)，適配性分析可以分為最優(yōu)退化模型選擇階段和適配性評(píng)價(jià)階段兩個(gè)方面。最優(yōu)退化模型

12、階段是為了尋找參考圖到基準(zhǔn)圖的最優(yōu)退化模型?？梢苑譃?步：（a）對(duì)實(shí)時(shí)圖和對(duì)應(yīng)區(qū)域的參考圖進(jìn)行預(yù)處理，并提取特征點(diǎn)。記錄重復(fù)的特征點(diǎn)。（b）采用不同的退化模型對(duì)參考圖進(jìn)行退化，根據(jù)步驟（a）重復(fù)的特征點(diǎn)，繪制真點(diǎn)率曲線，并計(jì)算其積分，積分值最大的為最優(yōu)退化模型。適配性評(píng)價(jià)階段對(duì)給定的參考圖進(jìn)行適配性評(píng)價(jià)，可以分為2步：（a）對(duì)參考圖進(jìn)行預(yù)處理，然后用最優(yōu)退化模型進(jìn)行退化，該退化模型參數(shù)的取值范圍由上階段確定，為在一定范圍內(nèi)等分成N組逐漸增加的數(shù)值。通過(guò)這N個(gè)不同參數(shù)的退化模型，模擬生成N幅觀測(cè)圖。（b）以這N+1幅圖像為對(duì)象，基于特定的特征提取算法，計(jì)算重復(fù)性。最后根據(jù)真實(shí)適配性函數(shù)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)

13、果，其公式為： 其中Iref為參考圖，Iobs為實(shí)際圖，nref為參考圖的特征點(diǎn)個(gè)數(shù)，firef為參考圖第i個(gè)特征點(diǎn)參數(shù)，F(xiàn)obs為實(shí)際圖檢測(cè)的所有特征集合。Ep為像素誤差函數(shù)，p為像素誤差。2. 現(xiàn)有的研究基礎(chǔ) 已閱讀大量相關(guān)文獻(xiàn)。 主要參考文獻(xiàn)目錄：1劉貴喜，劉冬梅，劉鳳鵬，周亞平.一種穩(wěn)健的特征點(diǎn)配準(zhǔn)算法J.光學(xué)學(xué)報(bào)，2008-3,28(3).2周成平，蔣煜，李玲玲，彭曉明.基于改進(jìn)角點(diǎn)特征的多傳感器圖像配準(zhǔn)J.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào) (自然科學(xué)版) ，2005-11，33(11).3曹耀輝.一種圖像高精度匹配方法J.計(jì)算機(jī)仿真，2009,26(9) :203-206. 4 于盈,程詠梅,潘

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