[发明专利]一种基于里奇流的表面配准方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理领域，特别涉及一种基于里奇流能量及特征点的，将全局特征与局部特征点进行结合的表面配准方法。

背景技术

图像配准是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。其配准的精度直接影响后续分析的准确度。

针对表面配准，尤其是医学图像处理中的表面配准，目前已有很多种方法。大部分的方法基于表面曲率或者其他全局属性进行配准，这类方法可以较好的进行全局配准，但在某些需要重点研究的部分有时会造成配准结果不准确。另一类方法是采用特征点进行配准。研究证明，基于手动划分特征点的配准方法的配准效果往往优于基于全局属性的配准，但手动划分特征点需要较好的相关背景知识，并且工作量较大，无法应用到大规模数据上。因而，如何有效地自动提取特征点，并将特征点与全局属性相结合是配准方法研究中的一个重要内容。

在配准过程中需要将表面参数化到一个统一表面上，以简化配准过程。目前的大部分方法采用平面参数化，而对于亏格为0的闭合表面而言，球面参数化可以提供更好的参数化效果。但是，目前，大多数的球面参数化方法需要将闭合表面进行切割，转化为平面后处理，因而参数化的准确程度往往依赖于切割的位置及质量。而部分直接进行球面参数化的方法往往计算复杂，需要较长的时间。因此，在需要进行精准球面参数化时需要寻求更加有效的参数化方法。

里奇流首先于1988年提出，其最初目的是为了证明庞加莱猜想。与平均曲率等其他表面属性相比较，里奇流是表面形状的固有属性，不受旋转缩放等操作的影响。随着圆填充算法的发展，离散表面里奇流于2003提出，此后，Guo等人证明了离散表面里奇流在欧氏几何与双曲几何条件下的收敛性。但在球面几何下，离散里奇流不能有效收敛。因而，需要找到一种有效的方法，实现基于里奇流的球面参数化过程。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明所要解决的技术问题是提供一种自动的表面配准方法，以对亏格为0的闭合表面进行准确、自动的配准。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于里奇流的表面配准方法，用于将任意两个具有不同形状的三维表面进行配准，该方法包括如下步骤：步骤S1、对待配准表面进行拓扑校正，使其保证亏格为0和网格的连通性；步骤S2、对待配准表面和目标表面进行圆填充，得到圆填充后的形态矩阵；步骤S3、基于圆填充后的形态矩阵对待配准表面和目标表面进行改进的表面里奇流计算，以实现待配准表面和目标表面的球面参数化过程，并得到计算过程中形成的多尺度里奇流能量矩阵及全局里奇流能量分布；步骤S4、根据多尺度里奇流对待配准表面进行多尺度特征提取，在待配准表面的网格顶点及目标表面的网格顶点中确定特征点的位置；步骤S5、根据全局里奇流能量分布及特征点位置建立配准能量方程，得到从与待配准表面对应的球面上网格顶点到与目标表面对应的球面上网格顶点的映射关系；步骤S6、根据从与待配准表面对应的球面上网格顶点到与目标表面对应的球面上网格顶点的映射关系，找到与目标表面对应的球面上网格顶点在与待配准表面对应的球面上的位置，并将该位置反映射至待配准表面，得到待配准表面与目标表面之间的映射。

(三)有益效果

本发明利用改进的里奇流进行球面参数化，不仅避免了传统里奇流无法有效计算球面参数化的问题，而且大大提高了参数化的计算速度。

本发明可以有效的将全局属性与局部特征点的配准结合在一起，有效的提高了配准的准确性。

此外，本发明利用参数化过程中形成的多尺度矩阵提取特征点，避免了手动选择特征点所造成的误差，同时保证了特征点的有效性，因而实现了特征点选择的自动化，从而实现了整个配准方法的自动化。

附图说明

附图用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定，其中：

图1是本发明的基于里奇流的表面配准方法的流程图；

图2是本发明采用的圆填充算法示意图；

图3是本发明的方法中得到的顶点混合面积示意图；

图4是本发明采用的表面配准映射转化过程示意图；

图5是本发明的一个实施例的待配准大脑左半球表面的网格示意图

图6是本发明的一个实施例的待配准大脑左半球表面的局部拓扑校正效果。

图7是本发明的一个实施例的待配准大脑左半球表面球面参数化后的结果；

图8是本发明的一个实施例的待配准大脑左半球表面不同尺度特征点位置示意图；