一种图像配准方法、设备和存储介质技术

本发明专利技术属于图像处理和计算机技术领域，涉及一种图像配准方法、设备和存储介质。该方法包括以下步骤：在待配准图像上设置感兴趣区域；进行初始配准；计算待配准图像与参考图像的初始相似度；确定最小旋转角度与最小平移步长；设置刚性配准迭代步长：对待配准图像进行变换得到配准图像组；计算配准图像组中每一个图像与参考图像的相似度，确定相似度最高的图像及其相似度；判断其相似度是否达到优选规定并且是否达到设定的迭代次数。本发明专利技术提供的图像配准方法对角度和平移有较强的全局搜索能力，并能够大大降低初值敏感性。本发明专利技术在产生新的刚性变换配准图像过程中还可以采用自适应步长加随机步长，对每一代配准图像进行优选，提高图像配准效率。

An Image Registration Method, Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种图像配准方法、设备和存储介质
本专利技术属于图像处理和计算机
，涉及一种图像配准方法、设备和存储介质。
技术介绍
图像处理是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉、心理和实际应用的要求。图像配准是图像处理的一个基本问题，用于将不同时间、不同图像采集装置或不同视角下获取同一场景或物体的两幅或者多幅图像进行匹配。图像配准的应用领域相当广泛，最常用的领域包括医学图像分析、遥感数据分析、模式识别、计算机视觉等。图像配准的实质是两幅图像在空间和色彩上的映射。因此配准图像需要通过寻求一种映射方法，使得待配准图像和配准图像得到最优匹配。一般的图像配准过程大体上可以分为特征提取、建立映射模型和执行映射并寻求最优这些基本过程。图像的特征可以是图像上的标记点、所有关键的解剖点、具有特殊意义的点、感兴趣的关键点、分割区域的质心、轮廓、表面或图像的几何特征等，配准时根据具体情况选择合适的特征量并提取。映射模型就是将待配准的图像中的坐标点变换到参考图像坐标系中的变换模型，映射的类型主要包括线性和非线性变换，其中线性变换包括刚性变换、仿射变换和投影变换等。刚性变换又包括平移和旋转两种形式。待配准图像根据映射函数进行空间变换和色彩插值，变换后的两幅图像中相关点的几何关系已经一一对应，此时需要定义一个合适的相似性测量来衡量两幅图像的相似程度，并用优化算法使得该值达到最优。目前常用的相似性测度有均方根距离、图像差熵、梯度差和归一化互相关等，优化算法有穷举法、黄金分割法、蚁群算法、模拟退火、遗传算法等。不同的相似性测度算法和优化算法组合都各有特点，但也各有局限，总结起来主要存在两方面的问题：一是解析类的算法容易陷入局部最优解，二是随机性算法常常速度很慢效率低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于为克服现有技术的缺陷而提出了一种图像配准方法、设备和存储介质。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术提供的图像配准方法采用类似遗传算法对待配准图像进行迭代更新，新的待配准图像群中由上一代待配准图像通过旋转、平移、旋转+平移三种刚性变换生成，对角度和平移有较强的全局搜索能力，并能够大大降低初值敏感性。本专利技术在产生新的刚性变换种群过程中还可以采用自适应步长加随机步长，对每一代配准图像进行优选，明显提高图像配准效率。一种图像配准方法，适于在计算设备中执行，包括以下步骤：(1)在待配准图像上设置感兴趣区域；(2)进行初始配准；(3)计算待配准图像与参考图像的初始相似度；(4)确定最小旋转角度与最小平移步长；(5)设置刚性配准迭代步长：其中刚性配准迭代步长包括配准旋转角度步长和/或配准平移步长；刚性配准迭代步长不小于最小旋转角度与最小平移步长；(6)根据步骤(5)设置的刚性配准迭代步长，对待配准图像进行变换，得到配准图像组；(7)计算配准图像组中每一个图像与参考图像的相似度，确定相似度最高的图像及其相似度；(8)判断相似度最高的图像的相似度是否达到优选规定并且是否达到设定的迭代次数；如果相似度最高的图像的相似度达到优选规定，并且没有达到设定的迭代次数则用其更新待配准图像，并继续重复步骤(5)～(7)或步骤(6)～(7)；如果相似度没有达到优选规定或者达到设定的迭代次数，则停止计算，并将上一代的最优相似度作为最优配准结果。进一步优选地，所述的步骤(1)中，感兴趣区域通过手动选取或通过算法定义自动选择，如定义图像某一等值线以上区域等。所述的通过算法定义自动选取感兴趣区域可以通过设置等值线来选取。比如考察的图像是由灰度来表示的，主要考察的是颜色较深的区域，则可以将灰度值大于某个阈值的像素标记为感兴趣点，所有的感兴趣点的集合组成感兴趣区域。进一步地，为了使感兴趣区域形成连通区域，则可以将个别噪声点剔除掉，将某一阈值的点连接成等值线闭合区域来形成感兴趣区域。进一步地，为了获得规则的感兴趣区域，可以以等值线的外接矩形、圆或者其他形状作为感兴趣区域。所述的步骤(1)之前还包括在待配准图像上寻找标记点作为特征点的步骤。所述的步骤(2)中，初始配准时，将特征点对齐。所述的步骤(2)中，初始配准时，以感兴趣区域中心对齐。所述的步骤(2)中，进行初始配准前还包括将待配准图像插值为与参考图像的分辨率一致的步骤。所述的步骤(3)中，相似度的计算方式为：采用gamma通过率、颜色值偏差通过率、位置偏差通过率或均方根等。所述的步骤(3)中，初始相似度为经过初始配准后待配准图像与参考图像的相似度。所述的步骤(4)中，最小旋转角和最小平移步长的设定受图像大小、分辨率和分析精度的影响，最小旋转角是能够使得图像经过刚性旋转变换后和原图在当前大小和分辨率下能够体现出不同的旋转变换角度，其中，最小旋转角度与最小平移步长可以通过计算或自定义确定；优选地，最小平移步长为一个像素点的大小。假定待配准图像和参考图像经过插值处理后均为m×n的矩阵，则最小旋转角度的计算公式为：考虑到配准过程中的效率，可以人为设定大于上述最小值的最小旋转角和平移步长。所述的步骤(5)中，刚性配准迭代步长的设置方式为：配准旋转角度步长、配准平移步长分别设置为最小旋转角步长、最小平移步长乘以不小于1的系数。所述的步骤(5)中，刚性配准迭代步长的设置方式为：配准旋转角度步长、配准平移步长设为在某固定步长基础上加一个随机步长。所述的步骤(5)中，刚性配准迭代步长的设置方式为：根据上一次迭代计算得到的相似度数(初始相似度除外)设定配准旋转角度步长和配准平移步长，得到相似度越高则配准步长越小，使得在先的迭代能够更快地趋近于最优值，后面的迭代能够精细配准。所述的步骤(6)中，配准图像组中的图像包含顺时针单独旋转图像一个，逆时针单独旋转图像一个，上下左右分别单独平移四个图像，顺时针旋转加一次平移得到的四个图像，逆时针旋转加一次平移得到的四个图像。本专利技术还提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，所述的一个或多个程序包括用于上述图像配准方法的指令。本专利技术还提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述的一个或多个程序包括指令，所述指令适于由存储器加载并执行上述图像配准方法。本专利技术具有以下有益效果：1、本专利技术中的方法配准的位置精度高，本专利技术中图像配准的精度是在像素级别的，以gamma通过率为例，其配准精度大大高于传统图像配准的精度；2、本专利技术中的配准方法具有较好的全局搜索性，不易陷于局部最优解，尤其是在步长中加入随机成分后，几乎可以认为求得的解就是全局最优近似解；3、本专利技术中采用优选加部分随机的方法，能够较快地收敛到最优解。附图说明图1为本专利技术一个优选的实施例中图像配准方法的流程图。图2为本专利技术一个优选的实施例中手动选取感兴趣区域示意图。图3为本专利技术一个优选的实施例中自动选取感兴趣区域示意图；其中：(a)为感兴趣区域中等值线设置轮廓示意图；(b)为通过等值线限定的感兴趣区域示意图。图4为本专利技术一个优选的实施例中通过gamma通过率法计算相似度的方法示意图。图5为本专利技术一个优选的实施例中配准前后的图像以及配准结果的示意图，其中：(a)待配准图像；(b)参考图像；(c)完成配准的图像。图6为本专利技术另一个优选的实施例中图像配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像配准方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括以下步骤：(1)在待配准图像上设置感兴趣区域；(2)进行初始配准；(3)计算待配准图像与参考图像的初始相似度；(4)确定最小旋转角度与最小平移步长；(5)设置刚性配准迭代步长：其中刚性配准迭代步长包括配准旋转角度步长和/或配准平移步长；刚性配准迭代步长不小于最小旋转角度与最小平移步长；(6)根据步骤(5)设置的刚性配准迭代步长，对待配准图像进行变换，得到配准图像组；(7)计算配准图像组中每一个图像与参考图像的相似度，确定相似度最高的图像及其相似度；(8)判断相似度最高的图像的相似度是否达到优选规定并且是否达到设定的迭代次数；如果相似度最高的图像的相似度达到优选规定，并且没有达到设定的迭代次数则用其更新待配准图像，并继续重复步骤(5)～(7)或重复步骤(6)～(7)；如果相似度没有达到优选规定或者没有达到设定的迭代次数，则停止计算，并将上一代的最优相似度作为最优配准结果。

【技术特征摘要】
1.一种图像配准方法，适于在计算设备中执行，其特征在于：包括以下步骤：(1)在待配准图像上设置感兴趣区域；(2)进行初始配准；(3)计算待配准图像与参考图像的初始相似度；(4)确定最小旋转角度与最小平移步长；(5)设置刚性配准迭代步长：其中刚性配准迭代步长包括配准旋转角度步长和/或配准平移步长；刚性配准迭代步长不小于最小旋转角度与最小平移步长；(6)根据步骤(5)设置的刚性配准迭代步长，对待配准图像进行变换，得到配准图像组；(7)计算配准图像组中每一个图像与参考图像的相似度，确定相似度最高的图像及其相似度；(8)判断相似度最高的图像的相似度是否达到优选规定并且是否达到设定的迭代次数；如果相似度最高的图像的相似度达到优选规定，并且没有达到设定的迭代次数则用其更新待配准图像，并继续重复步骤(5)～(7)或重复步骤(6)～(7)；如果相似度没有达到优选规定或者没有达到设定的迭代次数，则停止计算，并将上一代的最优相似度作为最优配准结果。2.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于：所述的步骤(1)中，感兴趣区域通过手动选取或通过算法定义自动选择。3.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于：所述的步骤(1)之前还包括在待配准图像上寻找标记点作为特征点的步骤。4.根据权利要求3所述的图像配准方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，初始配准时，将特征点对齐；或所述的步骤(2)中，初始配准时，以感兴趣区域中心对齐。5.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，进行初始配准前还包括将待配准图像插值为与参考图像的分辨率一致的步骤。6.根据权利要求1所述的图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁志刚，
申请(专利权)人：北京连心医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11