基于SURF和改进的RANSAC算法的医学图像配准

发布时间：2018-05-12 06:05

  本文选题：医学图像配准 + 图像处理　； 参考：《中国医学影像学杂志》2014年06期

【摘要】：为了提高医学图像配准的鲁棒性、准确性和速度,本文提出一种结合加速鲁棒性特征(SURF)和改进的随机采样一致算法(RANSAC)的医学图像配准算法,首先提取图像上的SURF特征点,完成特征点初始匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除误匹配点对,最后根据提纯后的匹配点对估计出两幅图像间的空间几何变换参数完成图像配准。实验结果表明,与传统的几种算法相比,在图像中含有噪声、灰度不均匀及初始变换范围比较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有较强的鲁棒性和更快的速度。
[Abstract]:In order to improve the robustness, accuracy and speed of medical image registration, this paper proposes a medical image registration algorithm combining accelerated robust feature surf and an improved random sampling consistent algorithm (RANSAC). Firstly, the SURF feature points on the image are extracted. The initial matching of feature points is completed, and then the mismatched point pairs are eliminated by the improved RANSAC algorithm. Finally, the spatial geometric transformation parameters between the two images are estimated according to the purified matching point pairs to complete the image registration. The experimental results show that, compared with the traditional algorithms, the algorithm achieves good registration accuracy when the image contains noise, gray scale is uneven and the initial transform range is relatively large. It has stronger robustness and faster speed.
【作者单位】： 安徽中医药大学医药信息工程学院;安徽省计算机中医应用研究所;
【基金】：安徽省高等学校省级优秀青年人才基金项目(2012SQRL102) 安徽中医药大学青年基金项目(2013QN005)
【分类号】：R318

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1877421