一种基于点集匹配的图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于点集匹配的图像配准方法，通过对浮动图像和参考图像进行特征点提取，得到浮动图像特征点集和参考图像特征点集，采用了一种构造中间变换的方法，使得待匹配的二个点集之间的旋转角度小于90度。本发明通过构造由12个四元数表征的空间映射信息的集合，对于浮动图像特征点集作用这12个初始变换会得到12个中间图像特征点集，构造的这12个中间特征点集中至少会存在一个点集与参考图像特征点集的绕轴旋转角度小于等于90度。本发明可以解决任意角度的旋转点集配准，从而实现图像刚性配准。本发明在医学图像配准领域有重要的应用价值。

主权项

一种基于点集匹配的图像配准方法，用于将浮动图像与参考图像进行配准以得到配准图像，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：对于所述浮动图像和所述参考图像进行特征点的提取，使该浮动图像和参考图像表示为浮动图像特征点集和参考图像特征点集；步骤S2：构造12个四元数表征的空间映射信息的集合：$\begin{array}{c}\Omega =\{{(1,0,0,0)}^T,{(0,1,0,0)}^T,{(0,0,1,0)}^T,{(0,0,0,1)}^T,\\ {(\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,{(-\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,{(\frac{1}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,{(\frac{1}{2},\frac{1}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,\\ {(-\frac{1}{2},\frac{1}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,{(\frac{1}{2},-\frac{1}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,{(-\frac{1}{2},-\frac{1}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T,{(-\frac{1}{2},-\frac{1}{2},\frac{1}{2},\frac{1}{2})}^T\}\end{array}$绕轴旋转α角度用四元数表示为：ω_x,ω_y,ω_z表示轴坐标；对于所述浮动图像特征点集分别作用这12个空间映射，得到12个中间图像特征点集，该12个中间图像特征点集中至少存在一个点集与所述参考图像的特征点集的绕轴旋转角度小于等于90度；步骤S3：对于每个中间图像特征点集，与所述参考图像特征点集进行匹配，得到12个几何变换，该12个几何变换分别与步骤S2对应的空间映射作用后，求得所述浮动图像特征点集到参考图像特征点集的12个最终空间映射信息；步骤S4：将所述12个最终空间映射信息分别作用于所述浮动图像，比较其与参考图像的像素点位置误差，挑选最小的误差所对应的最终空间映射为满足图像配准要求的最优解。