基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法技术

本发明专利技术提供一种基于B样条和互信息的CVH图像与CT、MRI图像配准融合方法，包括以下步骤,步骤S1.对中国可视化人体图像、CT图像或MRI图像进行预处理；步骤S2.建立图像空间变换模型；步骤S3.建立相似性程度判断模型；步骤S4.依据相似性程度判断模型获取图像空间变换设置参数，并在所述设置参数下对可视化人体图像进行图像空间变换；步骤S5.将图像空间变换后的可视化人体图像与CT图像或MRI图像融合。本发明专利技术的有益效果是，将薄层高精度真彩色的可视化人体头颈部断层图像匹配到用户相应的MRI图像和CT图像上，对解剖结构进行更好的显示，尤其是鼻咽部的一些细小结构显示非常清楚。

【技术实现步骤摘要】
基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法CVH图像与影像配准融合方法。
技术介绍
现有技术把用户的MRI图像和CT图像进行融合。MRI图像和CT图像在显示颅内软组织和骨性结构上各有优劣：MRI图像对鼻咽部腺体、神经组织结构、肌群等软组织显示效果好，CT图像对骨性结构显示效果好。这两种图像由于用户都为同一人，配准技术难度小。如果把这两个图像融合在一起，在一定程度上可以更好的显示头颈部的整体解剖结构。但是，由于MRI图像和CT图像都为灰度图像，且分辨率较低，层厚较厚，解析度有限，决定了它们的融合图像所包含的信息量也有限，尤其是对结构小、邻近组织CT或MRI信号值接近的器官很难清晰分辨。
技术实现思路
为了解决现有技术中对结构小、邻近组织CT或MRI信号值接近的器官很难清晰分辨的问题，本专利技术提供一种基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法CVH图像与影像配准融合方法，包括以下步骤,步骤S1对可视化人体图像、CT图像或MRI图像进行预处理；步骤S2建立图像空间变换模型；步骤S3建立相似性本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法，其特征在于，包括以下步骤,步骤S1对可视化人体图像、CT图像或MRI图像进行预处理；步骤S2建立图像空间变换模型；步骤S3建立相似性程度判断模型；步骤S4依据相似性程度判断模型获取图像空间变换设置参数，并在所述设置参数下对可视化人体图像进行图像空间变换；步骤S5将图像空间变换后的可视化人体图像与CT图像或MRI图像融合。

【技术特征摘要】
1.基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法，其特征在于，包括以下步骤,步骤S1对可视化人体图像、CT图像或MRI图像进行预处理；步骤S2建立图像空间变换模型；步骤S3建立相似性程度判断模型；步骤S4依据相似性程度判断模型获取图像空间变换设置参数，并在所述设置参数下对可视化人体图像进行图像空间变换；步骤S5将图像空间变换后的可视化人体图像与CT图像或MRI图像融合。2.如权利要求1所述的基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法，其特征在于，所述步骤S1包括，对可视化人体图像的三通道彩色数据求平均值，将可视化人体图像转换为灰度图像；对CT图像或MRI图像进行裁剪，使CT图像或MRI图像只包含人体头颈部；采用高斯金字塔多分辨率算法，对可视化人体图像、CT图像或MRI图像进行平滑和降采样。3.如权利要求1所述的基于B样条和互信息的CVH图像与影像配准融合方法，其特征在于，所步骤S2包括，获取步骤S1处理后的可视化人体图像、CT图像或MRI图像的特征空间；所述图像空间变换模型包括，IF(x,y)＝g(IM(f(x,y)))，IM(x,y)表示可视化人体图像在点(x,y)处的灰度值，IF(x,y)表示CT图像或MRI图像在点(x,y)处的灰度值；k×l阶的B样条函数，bi,j(i＝0,1,...n；j＝0,1,...m)为给定空间(n+1)(m+1)个点的位置矢量，Ni,k(u)和Mj,l(v)是定义在节点向量U＝{u0,u1,...,ui+k-1,ui+...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小勤，吴毅，陈娜，王洪凯，张绍祥，袁田，杨静怡，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军军医大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50