[发明专利]基于马尔可夫随机场模型与非局部先验的图像配准方法无效
| 申请号： | 201010587624.X | 申请日： | 2010-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN102034115A | 公开（公告）日： | 2011-04-27 |
| 发明（设计）人： | 卢振泰;冯前进;阳维;陈武凡 | 申请（专利权）人： | 南方医科大学 |
| 主分类号： | G06K9/64 | 分类号： | G06K9/64 |
| 代理公司： | 广州知友专利商标代理有限公司 44104 | 代理人： | 宣国华 |
| 地址： | 510515 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 马尔可夫 随机 模型 局部 先验 图像 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于马尔可夫随机场模型与非局部先验的图像配准方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)分别读入待配准的目标图像和浮动图像；
(2)计算待配准的目标图像和浮动图像的差的平方和，将其均方距离作为相似性测度；
(3)计算浮动图像的位移场的非局部先验信息作为正则项对位移场进行平滑约束；
(4)将步骤(2)中的相似性测度与步骤(3)中浮动图像的位移场的非局部先验信息相加建立马尔可夫随机场模型，将配准转化为求解马尔可夫随机场的能量函数最小的过程；
(5)采用序列加权树信息传递算法求解上述能量函数的最小值；
(6)以马尔可夫随机场的能量函数作为目标函数，搜索目标函数的最小值，马尔可夫随机场的能量函数最小时，完成配准。
2.权利要求1所述的基于马尔可夫随机场模型与非局部先验的图像配准方法，其特征在于所述的步骤3中，非局部先验信息由非局部滤波器得到。
3.根据权利要求2所述的基于马尔可夫随机场模型与非局部先验的图像配准方法，其特征在于所述的步骤5中，所采用的序列加权树信息传递算法中，其序列树中每棵树的权重相同，设每一条边只属于一条链，引入辅助变量分别表示向前和向后信息，初值设为0，下边界LB(θ)＝∑iminXE(X|θi)初值设为0，对下边界进行向前和向后消息迭代更新。
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