[发明专利]一种基于梯度场的变约束图像变形配准方法

权利要求书

1.一种基于梯度场的变约束图像变形配准方法，其特征在于其包括以下步骤：

1)给定参考图象，记为R(x)，并给定该参考图象的目标图像，记为M(x′)；

2)对所述参考图象和目标图像中带有噪声的图像进行平滑滤波；

3)在参考图象与目标图像之间进行刚体配准；

4)提取参考图象和目标图像的边缘信息并计算各自边缘信息的梯度场或者直接计算参考图象和目标图像的梯度场；

5)基于所获得的所述梯度场，通过在不同的配准阶段对不同的配准对象设置不同的约束值进行参考图象到目标图像变形场的迭代优化；

6)迭代优化完成后，将得到的参考图像到目标图像的变形场输出。

2.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：该配准方法、和该配准方法中的参考对象和目标对象都是基于向量描述的，该算法对向量所包含的所有分量进行配准。

3.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：所述步骤2)中的平滑滤波采用平滑滤波器。

4.根据权利要求3所述的配准方法，其特征在于：所述平滑滤波器优选高斯滤波器。

5.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：所述刚体配准包括包括基于图像特征的刚体配准和基于优化图像相关性或互信息指标的刚体配准。

6.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：所述步骤4)中提取参考图像和目标图像边缘信息的方法采用Canny边缘提取算子。

7.根据权利要求1至6任一所述的配准方法，其特征在于：在步骤5)中进行迭代优化生成变形场的迭代公式为：

x′＝x+u(x，i)                (1)

GDn=∂||▿R(x)-▿M(x′)||∂x′n---(2)]]>

GSn=∂||▿R(x)-▿M(x′)||∂xn---(3)]]>

un(x,i+1)=un(x,i)+α×λΔun(x,i)-||▿R(x)-▿M(x′)||×(GDn-GSn)λ+(GDn-GSn)2---(4)]]>

式中R(·)表示参考图像中的像素值；M(·)表示运动图像中的像素值；x是参考图像中像素的坐标；x′是迭代优化过程中参考图像上像素x在运动图像上对应像素的坐标；n表示向量的第n维分量；u表示从参考图像到运动图像的变形场；u_n(x，i)表示参考图像上像素x在第i次迭代后第n维的变形量；符号Δ表示拉普拉斯算子；符号表示梯度；其中项λΔu_n(x，i)是约束平滑变形场的项；约束图像变形后保持像素之间的相对位置关系；α是步长因子；λ是变形约束参数；项是驱动变形场变形的项；GD_n是驱动变形场的动态变形力；GS_n是驱动变形场的静态变形力。