彩色眼底视网膜图像配准算法研究

发布时间：2021-02-15 04:32

　　随着计算机科学的飞速发展,图像配准技术逐渐引起各界的广泛关注,已在多个领域得到大量研究及应用,如计算机视觉、医学诊断、自动跟踪定位、人脸识别、图像三维重建等。图像配准是将同一场景的两幅或多幅图像的相同内容进行匹配叠加的过程。本文着重研究在实际临床医学中具有重要意义的眼底视网膜图像配准算法。眼底视网膜图像是诊断糖尿病,青光眼,高血压,冠心病等疾病的重要依据。如果将两张不同时间或者不同模态的同一患者的眼底视网膜图像进行配准,就可以为医生提供病变组织或器官的多种互补信息,从而为医生诊断病情提供更全面的依据。虽然研究人员已经做了大量工作,但是眼底视网膜图像配准技术仍然有很大的提升空间。本文首先介绍了眼底视网膜图像配准研究的背景和意义,其次分析了眼底视网膜图像配准的研究现状,然后针对眼底视网膜图像配准中的一些关键技术进行了较为深入的研究,提出了一些新的思路和算法。本文的主要工作和创新点如下:1、针对配准算法在面对特征搜索空间较大的情况时,算法运行时间长的问题,本文提出了一种基于分叉点和SURF算法的彩色眼底视网膜图像配准算法。该算法由三个步骤组成:特征筛选提取,特征匹配,和估计变换模型。首先,我... 

【文章来源】：广西师范大学广西壮族自治区

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 眼底视网膜图像配准的国内外研究现状
        1.2.1 基于区域的图像配准方法
        1.2.2 基于特征的图像配准方法
        1.2.3 混合方法
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 本文章节安排
第2章 图像配准理论基础
    2.1 图像配准原理
    2.2 图像配准方法分类
    2.3 图像配准的几何变换模型
    2.4 图像配准评价标准
    2.5 本章小结
第3章 基于分叉点和SURF算法的彩色眼底视网膜图像配准算法
    3.1 SURF算法基本原理
        3.1.1 构建Hessian矩阵
        3.1.2 构建尺度空间
        3.1.3 特征点定位
        3.1.4 特征点主方向分配及描述子生成
        3.1.5 特征点匹配
    3.2 分叉点提取
    3.3 算法设计
        3.3.1 图像预处理
        3.3.2 基于分叉点和SURF的图像配准算法
    3.4 实验与结果分析
        3.4.1 实验环境与数据
        3.4.2 评价指标
        3.4.3 实验结果及分析
    3.5 本章小结
第4章 基于RANSAC算法优化的彩色眼底视网膜图像配准
    4.1 问题分析
    4.2 RANSAC算法原理
        4.2.1 算法数学推导
        4.2.2 算法基本思想
    4.3 算法设计
    4.4 实验与结果分析
        4.4.1 实验环境与数据
        4.4.2 评价指标
        4.4.3 实验结果及分析
    4.5 本章小结
第5章 总结和展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的科研成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进SURF的快速图像配准算法[J]. 胡旻涛,彭勇,徐赟.  传感器与微系统. 2017(11)
[2]数字图像处理的发展现状与趋势研究[J]. 吴国荣.  中国新通信. 2017(03)
[3]基于局部特征的图像融合算法评价[J]. 张轩,陈伟静,徐仰彬.  电子制作. 2013(16)
[4]非采样Contourlet域内的区域对比度图像融合[J]. 王乐山,李华锋,阿主拉且.  计算机工程与应用. 2010(35)
[5]检查眼底监测全身疾病[J]. 谢培英.  养生大世界（B版）. 2007(09)
[6]数学形态学在图像处理中的应用与展望[J]. 岳洪伟,李扬,蔡肯,岳伟亚.  影像技术. 2006(02)

博士论文
[1]基于数学形态学的医学图像处理理论与方法研究[D]. 赵于前.中南大学 2006

硕士论文
[1]基于图像匹配的目标跟踪算法研究[D]. 李琼.西安电子科技大学 2012



本文编号：3034442