基于小波变换和互信息的医学图像配准

摘要

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法.该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值.最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的.实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果.与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高.