刘　君，杨　芳，武和雷

(1. 南昌航空大学 信息工程学院，江西 南昌 330063； 2. 南昌大学 信息工程学院，江西 南昌 330031)



一种新的基于结构信息的多模医学图像配准算法*

刘君1，杨芳1，武和雷2

(1. 南昌航空大学 信息工程学院，江西 南昌 330063； 2. 南昌大学 信息工程学院，江西 南昌 330031)

摘要:为了提高配准的精确度和鲁棒性，本文提出了一种新的基于结构信息的多模医学图像配准. 该方法首先分别求出参考图像和浮动图像的相位一致图像和梯度幅值图像； 其次将相位一致图像和梯度幅值图像相结合，得到了多模图像的结构信息； 最后利用遗传算法和区域互信息对经过上述处理的图像进行配准. 通过在MRI和CT图像上的对比实验表明： 相对于经典的基于最大互信息的配准方法，本文配准方法能在更少的迭代次数内得到误差更小的配准参数，且对于噪音环境具有更强的适应能力. 因此对于多模医学图像配准，本文方法是一种较传统最大互信息法更为有效的配准方法.

关键词:图像配准 ； 相位一致； 梯度幅值； 区域互信息

0引言

随着科学技术的发展，现代医学成像技术为当今的临床医学提供了丰富的影像数据，这些数据为医生的诊断提供了更加丰富的信息. 单一模态的图像为临床医学提供的数据是有限的，为了更好地帮助医生了解病症的详细情况，必须要融合多种模态的图像，结合更多信息来诊断病症. 然而多模图像融合的前提是要对图像进行配准，因此图……