多模态医学图像配准和融合算法研究

由于成像机理不同和人体组织结构的高度复杂性,单模态的医学图像不能提供医生所需要的足够信息,因此对于多模态医学图像的配准和融合有着十分重要的意义。基于此以互信息作为相似性测度,改进单纯形法为最优化算法对CT和MRI图像进行配准。采用了小波变换对图像进行融合。高频部分,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;低频部分,采用了基于领域像素相关和基于区域方差相结合的融合策略。结果表明,融合图像清晰,细节丰富,相对位置准确,反映了原始图像中更为全面的、互为补充的多重信息。