基于改进的SIFT算法的医学显微序列图像自动配准技术

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1、哈尔滨工程大学硕士学位论文基于改进的SIFT算法的医学显微序列图像自动配准技术姓名：董妍申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：汤春明20090301哈尔滨工程大学硕士学位论文宣ｉ；ｉｉｉｉ＇——ｎｌ｜ｎｉｎ－ｎｎ：－：－－：Ｚ：ｉｉ皇暑ｉ昌宣皇ｉ；昌摘要医学图像配准是医学图像处理领域中的一项重要技术，对临床诊断和治疗有着重要的作用。现代医学经常需要将几幅图像结合起来进行分析，以便获取更多的医疗信息。序列图像提供了比单一图像更丰富的信息，对序列图像进行分析，更有利于对目标的监测与跟踪分析。对序列图

2、像进行分析之前首先要解决图像间对应点的严格对齐问题，也就是所谓的图像配准。医学显微序列图像的自动配准是长期以来一直未能很好解决的一个重要问题。本文主要对医学显微序列图像的自动配准技术进行研究。提取和匹配图像特征是实现图像自动配准的一种重要方法。ＳＩＦＴ（尺度不变特征变换，ＳｃａｌｅＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔｕｒｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ）最初是作为一种关键点的特征被提出来的，这种特征对图像的尺度变化和旋转变化是不变的，而且对于光照的变化和图像变形具有较强的适应性，同时，这种特征还具有较高的辨别能力，有利于后续匹

3、配。因此，ＳＩＦＴ正是图像配准领域中一个热门的前沿研究方向。本文提出一种自动的配准方法。结合医学显微序列图像的数据特点，将ＳＩＦＴ特征检测算法引入到显微序列图像的配准中，并针对ＳＩＦＴ特征描述符的高维数和高复杂度问题对特征描述符的提取方法进行了改进，降低了特征描述符的维度，简化了特征提取算法步骤，再采用双向匹配算法，剔除部分错误匹配点，最后采用随机采样一致性算法（ＲＡＮＳＡＣ）去除误匹配点对以提高匹配的准确性，估计变换模型参数。统计结果表明，改进后的ＳＩＦＴ算法相比于传统的配准方法在保证图像配准准确度的前

4、提下，算法复杂度和运行时间上都有了明显的降低。关键词：自动配准；显微序列图像；ＳＩＦＴ；ＲＡＮＳＡＣ算法；降维哈尔滨工程大学硕士学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴＭｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｓａｌｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｉｔｐｌａｙｓａｋｅｙｒｏｌｅｉｎｃｌｉｎｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｔｒｅａｔｍｅｎｔ．Ｍｏｄｅｍｍｅｓｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｌｌｓｕａｕｙｒｅｑｕｉｒｅｓｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｎａｌｙｓ

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6、ｈｉｓｃａｌｌｅｄｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｎｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓａｃｌａｓｓｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｈｉｃｈｈａｓｎｏｔｂｅｅｎｓｏｌｖｅｄｗｅｌｌｓｏｆａｒ．Ｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｎｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｈａｓｍａｉｎｌｙｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ．Ｉｍａｇｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｍａｔｃｈ

7、ｉｎｇｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅｔｈｏｄｔｏａｃｈｉｅｖｅａｕｔｏｍａｔｉｃｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．ＳＩＦＴ（ＳｃａｌｅＩｎｖａｒｉａｎｔＦｅａｔｕｒｅＴｒａｎｓｆｏｒｍ）ｉｓｉｎｉｔｉａｌｌｙｐｒｏｐｏｓｅｄａｓａｋｅｙｆｅａｔｕｒｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｎｏｔｖａｒｉａｂｌｅｉｎｔｈｅｓｃａｌｅａｎｄｒｏｔａｔｉｏｎｗｈｉｌｅｉｍａｇｅｓｂｅｉｎｇｃｈａｎｇｅｄ．Ｉｔａｌｓｏｈａｓａｓｔｒｏｎｇａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｉｎｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｉｍａｇｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｓａｍ

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