论文研究-基于Retinex和SURF的医学图像配准与拼接.pdf

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针对医疗成像设备拍摄范围受限,以及医学图片受电子噪声和射线本身易散射、照度不均等复杂因素影响干扰医生诊断病情的问题,提出了基于Retinex和SURF的医学图像配准与拼接算法。算法首先通过三边滤波器改进多尺度Retinex方法增强图像,利用相位相关互功率谱快速估计重叠区域,减少配准范围;接着通过SURF局部特征提取算法提取特征点并精确提纯,建立图像变换矩阵实现拼接;最后针对接缝明显的现象,利用提升小波变换多分辨率融合算法进一步对图像进行融合处理,使得图像接缝过渡平滑自然。实验及质量评价标准的结果证实,新方法处理的医学图像配准与拼接对复杂环境有较高的鲁棒性。
第10期 鲍蓉,等:基于 Retinex和SURF的医学图像配准与拼接 3179· P2(u,υ),由位移特性可得 计算半径6s(s=1.2)邻域内的点在x和y方向的Ha小 P (10)波响应,5是特征点尺度,并设置高斯权重系数。以步长0.2弧 其中:Ax和Δy是平移变量,归化后互功率谱表示为 度左右旋转m/3范围扇形滑动窗口,对范围内的Har小波响 P1(a,n)P2(u,) p(mAr+Ay P2(u,) (11)应值进行累加整个圆形区域遍历后主方向为最大Ha小波 响应累加值对应的方向。其过程如图5所示 反傅里叶变换后,冲激函数为 图3中(a)和(b)为两幅不同位詈人体肺部图像;(c)为 (b)增加了光照、噪声等处理的结果;(d)为(a)和(b)冲激函 数能量分布情况,(d)中峰值的大小表示(a)和(b)重叠区域多 tb) 少,峰值的位置表示平移运动情况;(e)是(a)和(c)冲激函数 图4尺度窄间金字塔 图5生成描述算子 能量分布情况,(e)中由于噪声光照的影响,出现分散分布的 坐标轴旋转至卞方向,围绕特征点取边长为20s的方形区 城,将其划分成4×4的子窗口,每个子窗口有5s×5s个像元 小峰值,但大峰值位置不受干扰,可以据此估计图像重叠Ⅸ域 位置。相位相关粗计图像重叠区域,明显减少了后续检测的以特征点为中心进行高斯加权计算各子窗口响应值 持征点范围,拼接效率得到提高。 窗口=∑dx,∑ldx,∑dy,∑ldyl 特征描述算子形成4×(4×4)=64维特征欠量后再对向 量进行归化处理。相比128维的SFT算法,其维度减少 半,大大减少了匹配时间。 c)特征匹配。 两幅图中计算A图中某特征点和B图所有特征点的欧氏 距离,当最近和次近距离比小于设定阈值0.6时,则特征点匹 (a)肺部1 b肺部2 (c)肺部3 配。木文在匹配SURF特征矢量过程中采用改进的K-d树最 近邻查询BBF查询机制提高查询效率。BBF将查询的节点按 分割超平面和査询点的距离进行排序,能确保优先检索到含有 最近节点可能性高的空间,从最高优先级的节点回溯检查,当 优先级队列中节点都检查完毕或超时后,返回找到的最优结果 作为最近邻。 200 2OO d)精确匹型及拼接。 ((a和(b冲激函数能量 e)(a)和()冲激函数能量 分辨率低、噪声大的图像在特征匹配过程屮易出现误匹配 图3人体肺部图片冲激函数能量 现象。为了降低错误匹配对,本文将SURF提取的特征点集通 2.2SURF特征点检测及拼接 过 RANSAC随机抽样一致性算法利用内点建立参数模型,通 针对重叠区域,通过5L算法检测特征点,建立参数模过模型参数估计有效剔除不准确特征点,精确提纯。设图像间 型完成拼接。常用的Hari、Susa等角点检测算子的描述信投影变换矩阵为H,自由度为8,(x',y'),(x,y)是匹配的特征 息单,特征点集中在局部区域,对复杂环境较为敏感。SURF点对,变换模型如式(16)所示。 算法基于尺度空间理论借鉴SFT思想,在图像发生光照、仿射 变换、平移旋转等情况时有稳定的特征匹配能力.同时计算速度 H (16) 相比SIT提高2~3倍,并简化了高斯二阶徼分模板,使用积分 h31h3211 图像生成特征矢量,避免持征矢量生成重复运算。步骤如下 E=∑/(x',y)-1(x,y)] a)尺度空间特征点检测。 图像A,B中,、b两点对应,矩阵H表示旋转缩放、仿 使用 Hessian矩阵行列弌在尺度空间寻找局部极大值。射,透视等效果。 RANSAC算法对图像A的内点集合重复随 图像某点的 Hessian矩阵定义如下 机釆样操作,当两次内点集合趋于致时,即通过迭代计算的 Lr(x, o)L,(x,o 所有点对间的距离E小于规定阈值时,确定最终内点集合,停 L (x, o)Ln(x, o) (13)止迭代,距离E如式(17)所示。接着用正确匹配点重新计算 佔计模型的参数,修正H.得到最终图像变换矩阵,实现拼接 其中:为尺度;La(x,)为x点高斯两数二阶导数。2g()和 图6为不同环境SURF算法匹配的结果。其屮(a)和(b) 图像的卷积;L,(x,)、L,(x,)类似。如图4所示,(a)为分别为阙值O.4,0.7的未经精确提纯处理的匹配结果,当阙值 SIFT尺度空间构建的金字塔,图像尺寸变化,滤波器大小不较小时,匹配较好,但匹配点较少,不利于后期建立参效模型, 变;(b)为SURF尺度空间中滤波器大小改变,图像保持不变。当阙值较大时,由于图像本身分辨卒低,导致误匹配现象明显 det( H)=D xDe-(0.9D)- (14)(c)为本文精确匹配后,阈值0.7的匹配结果;(d)~(f)分别 建立9×9尺度空间大小的盒式滤波模板对图像进行滤为第二幅图加强光照、顺吋针旋转10°,以炇增加高斯模糊后 波,裣测特征点。选择不同尺度 Hessian检测算子的盒式滤波的儿配效果。可以看H,提纯后的SURF有较好的抗复杂坏境 器构建多尺度空间金字塔图像,寻找不同尺度的特征点。 的能力。与SIF算法相比,SIFT算法实现时需要重设图像尺 b)特征描述算子生成。 寸,且每层图像依赖于前一层结果,运算量很大,而SURF算法 3180 计算机应用研究 第34卷 在多尺度空间同时被处理,无须二次抽样,运算性能得到增强。部化性质,容易处理边界延拓问题。 4实验验证及分析 图7(a)~(d)为胯骨四幅待拼接图像,曝光度不同.部分 冬像对比度差;(g)木经过增强及融合处理直接拼接,接缝明 显;(e)(f)分别为(a)和(b)的提升小波分解结果,包括低颊分 量,水平、垂直、对角高频分量的分解情况。山于本文拼接前通 (a阈值0.4(b)值07(c去除带d光照改变(旋转模 误点后 过改进的多尺度 Retinex方法增强图像,改善了图像的对比度、 图6图像匹配 突出了细节内容,建立变换矩阵拼接后,利用提升小波变换多 分辨率融合算法进一步对增强图像进行融合处理,使得不同图 3图像融合 像接缝过渡平滑,对比清晰,如图7(h)所示。 医学图像中,直接拼接后的图像由于被拼接图像光照不均 出现明显接缝的情况普遍存在,常用的加权平均、直接平均、中 值滤波、平均梯度等融合方法忽略了像素间的相互关系,仅通 过计算像素算术平均值的方式融合,往往产生对比度差、细节 模糊、分辨率下降、可视化效果不理想的问题。小波变换是目 (a)胯部1 (d胯 低頻图像水平方向高频图像低频图像水平方向高频图像 前研究较为广泛的图像融合算法,基于小波变换多分辨率理 论,Mlt提出图像分解和重建的塔形算法,通过将高通滤波4 器、低通滤波器同输入信号卷积实现高频、低频信息分离,分别 融合处理后逆变换回图像矩阵,有较好的抑制噪声、保持清晰 20406080 20406080 1020304050 1020304050 手直方向高频图像对角方向高频图像手直方向高频图像对角方向高频图像 度和光滑度的特点。但常用的Mala算法计算复杂度高、拼接 20 速度慢,不便于硬件实现,近年,亦有学者提出Mlt算法的快40 速算法,对滤波及下采样过程进行优化。 本文将提升小波变换引入多分辨率小波变换中,通过预测 20406080 20406080 1020304050 1020304050 算子确定高频和低频初步信息,之后更新算子,对低频初步信 (e)(a)提升小波分解 ((b)提升小波分解 息进行修正。提升小波不依赖傅里叶变换,离散小波变换以及 二阶滤波变换都能够分解成一系列提升步骤,算法简单、高效 且节省内存开销。正向小波变换提升步骤过程如下,主要包括 Laxy小波变换、提升与对偊提升、比例变换三步。 )Ly小波变换 9=x2y,d=x211=0,1,…,N2 (18) b)提升与对偶提升 (g)直授拼援 h)本文拼接 图7胯骨图像拼接 对于i=1,2,…,m,有 熵加权图像融合质量因子模型可以评价不同算法图像融 l=1,2.…N/2-1 (19)合情况,反映融合图像信息量。如式(23)所示,定义熵值加权 d 融合因子模型为 s,(z)=s-1-(u'xd-1)1=s;-1-∑ad (20) Q(a,b|)= ∑[A(alv)Q(a,flt)+ d=dl-1-(pxs)1=1-1p2 21) (1-A(alu))Q(b1w c)比例变换。 其中:Q(a,b是融合质量囚子;权重A(al)反映图像局部 对于l=1,2,…,N2-1,有 相对信息量大小,表示为 /K A(a)= hAlle 22) (24) 其中:和d分别为小波分解后的低频和高频分量,=150,:,其中 其中:H(alv)是图像A中图像块v的区域熵。 表2为上述图像在不同窗口条件下,经过熵加权图像融合 s2,…,S2-1,d={d1,d1,dl2,…,dx2-1}。Lazy小波变换对应质量因子 质量因子的评价模型测试后,对比中值滤波、平均梯度、加权平 原信号分裂提升公式=5-x24表示用奇序列d预均及本文算法的结果。如表2所示,本文基于提升小波多分辨 测偶序列S一,对偶提升公式d1=-k表示用偶序列率加权融合方法得到的结果有最大的图像质量因子值。 预测误差s更新d-1。经过不断预测和更新,在比例变换后实 表2熵加权融合质量比较 现小波提升变换过程。对丁提升小波逆向变换,只需要对正向 窗口 中值滤波 平均梯度 力权平均 本文算法 5×5 0.4348 0.4563 0.4682 0.5391 提升变换按照反序操作,并改变止负符号即可实现。 0.4 0.5157 0.5628 提升算法的所有计算可在原信号存储空间内完成,运算量 0.4395 0.4617 0.487 0.5537 相比 Mallat算法减少一半,大大节省了内存空间,具有时频局 (下转第3196页) 3196 计算机应用研究 第34卷 法不需要进行数据的压缩和解压,所以平均帧速铰快,但是大系,使得大规模地形渲染更加快速,画面更加平滑。 量的数据将给计算机带来相当的负荷,尤其是当地形变得越来参考文献 越复杂的时候,由于数据量的激增而导致帜速率变低,所以帧(1]张俊峰,姚志宏基于四又树孤立分和屏幕误差的地形1On 速率的方差较大;基于DCT的算法不具备类似小波变换的多 算法「J].西南交通大学学报,2013,48(4):666-671 分率特性,压缩比相对较低,且易产生严重的块效应;基于小[2]于卓,梁晓辉,马上,等。基于GPU加速的 binL.BT压缩解压算 波变换的算法由于其变换过程的复杂性,所以导致计算机的计 法「J.北京航空航天大学学报,2010,36(3):368-372 算量较大,从而影响帧速率。相比之下,快速EC-DCT不但有13」魏迎梅,谷天阳,杨冰。基于小淀的地形连绘快速绘制技LJ 着同样较高的压缩性能,同吋在帧速率及帧速率方差上也有着 计算机工程,2007,33(19):218 较好的性能。 [4 Losasso F, Hoppe: H. Geomelry cliprnaps: terrain using rendering 实验结果表明,虽然快速FZC-DCT算法在帧速率和压缩 using nested regular grids[ C1// Proc of Annual Conference on Com 性能上都不是最好的,但是却取得了个很好的平衡,即在保 puler Graphics Series. 2004: 769-776 证较高压缩性能的同时依然能够保证较高的帧速率,并且相比51lh.le. symmetric cluster set level of detail for real-tim 于小波变换的实现困难、计算复杂等缺点,以及DCT不适合多 Multimedia and Expo. 2012: 320-324 分辨率动态图像处理等,快速 EZC-DCT算法能更好地减少数(6」 Dong safer, Yank, ang Zesheng. Interactive visualization of 据传输量,加快渲染速率,涛足人们的需求。 3D lunar model with texture and labels, using Chang'E-1 data[ J] 5结束语 Science China Physics Mechanics Astronomy, 2013, 56 木文采用快速 EZC-DCT与LOD相结合的方法,对地形7孙,表于离散余弦变换的嵌入式零树鏑码其法1D小,长春:吉 数据块进行快速DCT变换。快壞FZC-DCT算法相比于小波 林大学,2005 变换,前者实现简单、计算量小,在侏证较高帧速率的情况 [8 Andrea B, Marc A P. Theoretical accuracy of synthetic aperture sonar 下,能取得很好的压缩性能,故而减少了地形数据的传输量 micronavigation using a displaced phase center antenna [J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2002, 27(4):780-789 与实时渲染的计算量,保证了大规模地形实时绘制的实时性91戴声奎,刘建国,江国有,等,一种无乘法的整数DCT快速实现 与流畅性。 方法[冂].微电子学与汁算机,2008,25(5):11-13. 实验结果进一步表明,本文采用的快速 EZC-DCT算法,在[10]AmiY,AgiT, Nakajima M. A fast DCT. sQ scheme for images 保证较高压缩性能的同时,帧速率也得到了提升,相比现有的 LJ. Trans EICE,1998,71(11):1095-1097. 图像压缩与LOD结合的方法,快速 EZC-DCT更加平衡。在下[11] heng Lizhi, Xu hui, Luo Yong, Integer discrete cosine transform 步工作中,将对GPU进行研究,充分利用GPU越来越优异 IntDCT)and its fast algorithm [ J. Electronics Letters, 2001 的性能,减少C鬥U的工作量,并得出合理的降噪与裂缝处理体 37(1):188-192 (上接第3180页) 2012,6(5):397-406 [S]余先川,吕中华,胡丹,遥感图像配准技术综述[冂].光学精密 5结束语 程,2013,21(11):2960-2972. 6 Wagdy M, Faye I, Rohaya D. Degradation enhancement for the cap 针对全景医疗成像设备价格昂贵、难以推广、医学成像受 tured document image using Retinex theory [C]//Proc of International 电子噪声以及射线本身易散射等复杂因素影响的问题,本文提 Conference on Information Technology and Multimedia 2015: 363-367 出了一和基于 Retinex和SURF的医学图像配准与拼接的新算「7]李建存,周丽梅,刘军.基于多尺度 Retinex理论的遥感图像增 法。首先通过三边滤波器改进多尺度 Retinex方法预处理增强 强算法「J].西安工业大学学报,2014,34(1):27-33 图像,提高图像对比度减少噪声干扰,更多地包含原图像细节8]BayH, Tuvtellars T, Van Gool L. SURF: speeded up robust features 内寳;接着利用相位相关估计匹配区域,在区域内利用SURF [J]. Computer Vision and Image Understanding, 2008, 110 3):346-359 算法提取局部不变特征并精确提纯匹配特征点,建立变换矩阼 [9 Land E. An alternative technique for the computation of the designator 实现拼接;最后将提升小波变换引入多分辨率图像融合中,解 in the Retinex theory of color vision[ I]. Proceedings of the na 决拼接接缝现象。该方法很大程度上改善了因囹像细节模糊、 tional Academy of Sciences, 1986, 83(10): 3078-3080 分辨率低、噪声高、照度不均等冋题对图像配准和拼接的影响 [10 Wang Wenbo, Zhou Lijuan, Fei Li. An improved algorithm bascd on 对节省成像设备开销以炇医务人员准确诊断提供」帮助。 Relinex theory for X-ray medial image [J]. Material Researches 参考文献: and Energy Engineering. 2013, 772: 233-238 11 Mansor M N, Junoh A K, Ahmed A. Single scale Retinex for infant L1」姜博,肖功海,王义坤,等.高分辨率大视场红外图像获取的改 din recogni ion[ J. Applied Mechanics and Materials, 2014 进与优化方法[冂].红外与亳米波学报,2014,33(3):283-288 643:218-223 I Bao Junwei. Nonlinear image mosaic of pipe inner surface [J I L 12 Zhang Shangwei, Zeng Ping, Luo Xuemei, et al. Multi-scale Retinex Applied Mechanics and Materials, 2013, 427-429: 1(20-1624 with color restoration and detail compensation[ J_. Journal of Xi'an 3]万国挺,玉俊平,李锦,等,图像拼接质量评价方法[J].通信学 Jiaotong University, 2012, 46(4): 32-37 报,2013,34(8):76-81 L 13 Zhang Jing. An image mosaics algorithm based on improved phase [4 Han B, Paulson C, Wu n. Depth-baserl image registration via three correlation[C]//Proc of Intermational Conference on Environmental dimensional geometric segmentation [ J]. lET Computer Vision Science and Information Application Technology. 2009: 383-386

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2019-07-22
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