王 丹，刘太辉，刘丽君

(北华大学计算机科学技术学院，吉林 吉林 132013)

图像配准可将不同的医学影像特征映射到同一个空间坐标系中，实现不同影像数据特征在空间上的匹配，进而达到解剖结构上的统一，为进一步定量研究提供支持与保障.目前，医学图像配准[1-3]被广泛应用于临床医疗的诸多领域，如计算机辅助智能诊断、病灶分析、癌症筛查与预后治疗等.图像配准通常有两种处理手段：一种是计算两幅图像的对应关系；另一种是经过刚性或非刚性变换，将一副图像重建至模板图像中，前者主要通过特征匹配来实现.采用图像特征匹配方式探索图像对应关系的研究成果[4-6]通常是基于图像灰度值和局部特征信息来划定图像的相似区域，虽然处理过程简单，并且匹配准确度较高，但其计算速度非常慢，每次匹配都需要计算整幅图像的灰度值；基于图像局部特征信息的方法计算量较少，在一定程度上提高了计算速度，但需要设计较鲁棒的特征提取算法，匹配准确度和稳定性都没有基于图像灰度值匹配图像的效果好.由于这两种传统方法关注的侧重点不同，导致在实际匹配过程中无法同时满足匹配速度和匹配准确度两方面要求.因此，设计一种精度高、稳定性强、计算速度快的医学影像配准算法具有重要意义和价值.本文提出一种基于局部几何关系约束的医学图像SIFT特征匹配方法.在SIFT特征提取算法基础上，通过局……