张莉 李彬 田联房 李祥霞

(华南理工大学 自动化科学与工程学院， 广东 广州 510640)

基于局部结构张量-互信息的多模态图像配准*

张莉 李彬†田联房 李祥霞

(华南理工大学 自动化科学与工程学院， 广东 广州 510640)

互信息测度仅考虑了图像全局一致的灰度统计特性而忽略了空间结构信息和图像灰度统计的局部性特点.为克服以上缺点，提出了一种基于局部结构张量-互信息新测度的配准方法. 所提出的新测度充分考虑了图像邻域的结构信息, 将结构越强的位置赋予较大的度量值, 使得全局极值的区别性加强, 减少了配准过程中陷入局部极值的风险, 提高了配准成功率, 增强了配准的鲁棒性. 采用模拟脑图像和临床图像进行了配准试验，结果表明, 与基于互信息和局部互信息的配准方法相比, 该方法配准成功率平均提高了50%以上, 配准鲁棒性显著增强.

图像配准;相似性测度;局部结构张量;互信息

当前,图像配准的相似性测度主要分为基于特征和基于灰度的相似性测度[1].基于特征的配准方法计算量小、运算速度快,但不易自动计算,易受到标识人主观经验影响,使得提取的特征产生很大的误差,将严重影响图像配准的结果.基于灰度的配准方法直接使用图像的灰度信息进行计算,避免了特征提取给图像配准带来的误差,因而它成为了目前研究最多、应用最广的图像配准方法,且其精度优于基于特征的方法.基于灰度的相似……