首页|基于特征提取的脑部医学图像配准研究

基于特征提取的脑部医学图像配准研究

扫码查看
原文链接
  • 万方数据
  • 维普
目的 基于特征的配准算法具有鲁棒性强、针对性好等显著优势,在图像配准领域被广泛应用,但是该类方法的精度受图像间特征构建和环境噪声影响大,该研究旨在对其缺点进行改进.方法 该研究基于SURF和ORB两种算法,提出了 SURF-ORB算法,将参考图像与待配准图像分成上下两部分分别配准.在配准过程中,首先对SURF提取的图像特征点的Harris响应值进行优化,并使用灰度质心法确定特征点主方向.然后计算rBRIEF(旋转BRIEF)描述子,并使用汉明距离进行特征点匹配.最后加入RANSAC精匹配算法,剔除误匹配点.结果 和结论 该研究通过对比分析SURF、ORB、SURF-ORB这3种算法的配准结果、抗噪声能力及多模态配准能力,验证了 SURF-ORB算法具有较高的配准精度、配准速度和抗噪声能力.文章的创新之处 该研究首次将SURF和ORB两种算法进行结合并应用于脑部横断面图像.
Research on Brain Medical Image Registration Based on Feature Extraction

Image RegistrationFeature ExtractionBrain Medical Image

罗雅雯、王远军

展开 >

上海理工大学医学影像技术研究所,上海 200093

图像配准 特征提取 脑部医学图像

上海市自然科学基金

18ZR1426900

2023

10.3969/j.issn.1674-1242.2023.03.002

生物医学工程学进展
上海市生物医学工程学会

生物医学工程学进展

影响因子：0.504
ISSN：1674-1242
年,卷(期)：2023.44(3)
  • 4