[发明专利]一种基于互信息和交互的医学图像拼接方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，具体涉及一种医学图像拼接的新方法。

背景技术

近年来，医学图像已经成为医学技术中发展最快的领域之一，特别是计算机技术的发展以及X射线、MRI、CT、PET等新型成像技术和设备的出现，使得医学图像处理技术对医学科研以及临床实践的作用和影响日益增大。然而由于医学成像设备的机械限制，一般只能得到局部的图像，无法得到全景图像。当医生要观察多幅图像的综合信息时，通常只能通过自己的观察将几幅图像在空间上对齐，这种做法常常带有较强的主观性，可靠性不高，重复性也差，误差较大。因此，寻求一种专门针对医学图像特点的拼接方法和为医生开发一个交互式的拼接系统是十分必要的。

医学图像拼接中最重要的一步是配准，只有配准精确才能得到图像之间正确的重叠区域，从而完成拼接。因此配准是目前医学图像分析关注的热点，近些年来，国内外很多知名学者在这方面做了大量的有益成果，这其中的方法主要有：

基于特征的方法：Harris等人在1988年率先使用Harris角点检测方法进行图像配准；Lindeberg等人在1998年提出了一种自动尺度选择的概念；Lowe等人在1999年提出了SIFT特征提取算法，生成描述每一个特征点的描述子；Ke等人2004年在Lowe的基础上提出PCA-SIFT方法，提升了匹配速度；Herbert Bay等人在2008年又提出了经典的SURF算法进行图像配准；基于像素灰度值的方法：Hajnal,J.V.等人在1995年提出使用灰度差的平方和作为相似性度量衡量单模态图像匹配度程度；Studholme,C等人在1999年提出了针对多模态图像配准和拼接的互信息法，之后他又在2001年对其进行了改善，提出了归一化的互信息测度。

专利方面，申请号为CN201010154362.8的中国发明专利申请借助二维小波变换实现对PCB图像的快速拼接；申请号为CN201010117300.X的中国发明专利申请利用自然图像边缘信息提取SIFT特征，有效改善了拼接质量；申请号为CN201210261546.3的中国发明专利通过筛选特征点匹配，提升拼接精度的同时还降低了算法的复杂度。申请号为CN201110159291.5的中国发明专利公开了一种用于图像拼接的鱼眼校正方法；申请号为CN201210066218.8的中国发明专利将SURF算法应用于用于水下监测的声纳图像。

相比较于其他图像，医学图像有其本身的特点和特殊的应用。医学图像一般来讲分辨率不高，大多是灰度图，所拍摄的人体骨骼、内脏等物体特征点不明显，并不适合使用基于特征的方法，尤其是所提取的用于配准的关键特征点个数较少；其次，医学图像常常涉及到专业的医学知识，拼接结果是否正确、是否反映出了病理、怎样的结果更利于医生诊断等等这些问题，只依靠专门开发拼接方法的技术人员是不够的，需要有专业的医生配合，因此拼接时的交互功能在开发中也显得非常重要。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的是提供一种基于互信息和交互的医学图像拼接方法，通过直接利用图像的灰度信息就能够实现配准，并且提供接口，将一定的主动权交给医生，通过这样的交互使得图像拼接，方便医生诊断。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：将多幅连续拍摄的医学图像进行拼接，总体上说，拼接过程首先是得到待拼接图像中每两幅之间的重叠区域参数，然后一幅接一幅对重合区域进行融合，完成拼接。本发明专门针对医学图像利用互信息，改进配准和融合过程的策略，并加入交互功能，最终得到超大视角的医学图像。在寻找图像配准参数的搜索策略上改进为目标区域和比较区域同时增大，并且在水平和竖直两个方向依次进行配准。然后根据得到的配准参数进行图像融合和无缝处理，除了利用线性加权函数平滑过渡重合区域之外，在确定拼接结果图像的区域大小上也进行了改进，实现任意幅图像的自动无缝拼接，最终得到超大视角的医学图像。另外，为了提升拼接速度和适应医生需求，实现时增加了与医生的交互，医生可以人为划定待匹配的区域，按需简化拼接过程。

一种基于互信息和交互的医学图像拼接方法，包括如下步骤：

第一步，图像预处理：将待拼接图像raw格式数据从二进制16位降为8位；

第二步，图像配准：确定拼接主方向之后，利用互信息度量相似度，分别从水平和竖直方向上进行配准得到配准参数，主拼接方向采用目标区域和比较区域同时增大的策略，另一个方向采用选定固定的比较区域、搜索匹配的目标区域的策略；