余慧婷 YU Huiting

张 杰1 ZHANG Jie

潘 萌2 PAN Meng

1. 暨南大学物理系 广东广州 510632

2. 暨南大学光电工程系 广东广州 510632

利用互信息法进行多模医学图像配准近来成为医学图像处理领域的热点[1～4]。互信息法只依赖于图像本身的信息，不需要对图像进行预处理，配准精度可达到像素级。然而互信息量与配准图像间的重叠部分有相关性[5]，为了消除重叠区域的变化对互信息的影响，使目标函数能更加准确地反映互信息和配准参数之间的关系，Studholme等[6]和Maes[7]等提出了归一化互信和熵相关信息的正规化的互信息测度，归一化互信息比互信息方法更具有鲁棒性[8]。目前许多不同的算法采用互信息计算的归一化互信息值都在1.2左右，普遍偏小[9]。

图像噪声是图像摄取时或传输时所受到的随机干扰信号，由于噪声的存在可能无法找到特征量间的对应关系，在采用互信息算法中可能造成局部极值、图像的误配等问题。目前，解决噪声的方法可以采用一些抗噪声能力好的算法，如小波变换、多分辨率、多尺度分析[10]等。本文以归一化互信息为相似度对三维图像进行了配准，并采用了蒙特卡罗（MC）的方法研究噪声对三维图像配准的影响，并根据直方图的波谷和折点，提出将直方图区域分割后再配准的方法，用以消除噪声的影响，有效抑制了局部极值现象，完善了三维图像的配准。

1 基于归一化互信息的图像配准

1.1 图像数据 本文原始数据为一临床MR（PD加权和T2加权）和CT图像，具体参数见表1。

表1 MR和CT图像的分辨率及像素大小*