投影法应用在三维多模态图像 配准中的可行性研究 Chen huafu etal
投影法应用在三维多模态图像 配准中的可行性研究 Chen Huafu etal
主要内容: 投影法的提出 使用投影法实现图像配准的步骤及方法 结论
主要内容： 投影法的提出 使用投影法实现图像配准的步骤及方法 结论
投影法的提出 在二维单模态的图像配准中,投影法可 以在保证精度的前提下降低计算量。 二维投影法 图像分割 投影和重排 优化 旋转角度 平移量 癱能否将这种算法扩展到三维多模态图像 配准中
投影法的提出 在二维单模态的图像配准中，投影法可 以在保证精度的前提下降低计算量。 图像分割 投影和重排 旋转角度 平移量 优化 二维投影法 能否将这种算法扩展到三维多模态图像 配准中
图像的分割 蠊首先选定参考图像和待配准图像。根据经验值 来确定域值、分割图像,找到图像与背景的分 界线。大于域值的标记为1(灰度设为0,黑 色),其他的标记为0(灰度设为255,白色)。 m n 吗n) 参考图像 0 待配准图像 0 (g, n) 二值化 0 0 0
一、图像的分割 首先选定参考图像和待配准图像。根据经验值 来确定域值、分割图像，找到图像与背景的分 界线。大于域值的标记为1（灰度设为0，黑 色），其他的标记为0（灰度设为255，白色）。 二值化 参 考 图 像 待 配 准 图 像
警二、投影和重排 投影 (m,n 0 A(x)=∑/(x+X轴方向上的投影→8x(x)=∑g(xy ()∑/(x)+Y轴方向上的投影→gx(y)=2g(xy
投影 = = n y fx x f x y 1 ( ) ( , ) = = n y 1 X轴方向上的投影 gx(x) g(x,y) = = m x fx y f x y 1 ( ) ( , ) Y轴方向上的投影 = = m x 1 gx(y) g(x,y ) 二、投影和重排
重排 0 0了 20 0 0
重排
优化 旋转角度 重排之后可以认为平移量为0,此时只需要考虑旋转角 度 (x)=∑f(x,y v=1 8(x)=2e(x cos 0-ysin 0, x sin 0+y cos 0) 水平方向上的互相关函数如下 ∑(y!( (sin 6+ycos) 找到最大值,从而得出旋转角度: 6=arg max P(0) 在垂直方向也使用同样的方法求出角度2,可将两角度取平均
三、优化 旋转角度 重排之后可以认为平移量为0，此时只需要考虑旋转角 度。 = = n y fx x f x y 1 ( ) ( , ) = = − + n y gx x g x y x y 1 ( ) ( cos sin , sin cos) = = + n y x P f x y gx x y 1 ( ) ( ) ( sin cos ) 水平方向上的互相关函数如下: 找到最大值，从而得出旋转角度： argmax ( ) * = Px 在垂直方向也使用同样的方法求出角度2，可将两角度取平均
平移量 将图像按照旋转角度旋转后,就可以仅考虑平移量的 影响了。 (x)=∑f(x,y g(x+x)=∑8(x+x,y+x) 水平方向和垂直方向的互相关函数分别为: Px)=∑(xgx(x+x yn)=∑6(y)gx(y+y 由此可得出水平和垂直方向上的平移量 Xo=arg max px(ro yo=argmax pyro
平移量 将图像按照旋转角度旋转后，就可以仅考虑平移量的 影响了。 = = n y fx x f x y 1 ( ) ( , ) = + = + + n y gx x x g x x y y 1 0 0 0 ( ) ( , ) = = + n x Px x f x x gx x x 1 0 0 ( ) ( ) ( ) = = + n y Py y fx y gx y y 1 0 0 ( ) ( ) ( ) 水平方向和垂直方向的互相关函数分别为： * 0 x argmax ( ) 0 0 Px x x = * 0 y argmax ( ) 0 0 Py y y = 由此可得出水平和垂直方向上的平移量
实现三维图像配准的步骤 统一图像尺寸 二值化 预处理提取目标区域 插值 ex, 0y 0z 优化各个参数 △X,△y,△z
实现三维图像配准的步骤 统一图像尺寸 提取目标区域 二值化 优化各个参数 预处理 插值 θx, θy, θz Δx, Δy, Δz
统一图像尺寸
统一图像尺寸：