一种多视角各向异性三维图像的融合重建方法技术

本发明专利技术涉及一种多视角各向异性三维图像的融合重建方法，包括：获取小型哺乳动物器官的三幅正交的MRI图像；使三幅正交的MRI图像的空间比例达到一致，得到图像I1、I2和I3；提取参考图像R1上的特征点；利用得出的参考图像和浮动图像对应的两组特征点对之间的对应关系计算参考图像和浮动图像的仿射变换矩阵；得到两幅生成图像R2、R3；得到过亮度调整后的三幅图像R1

【技术实现步骤摘要】
一种多视角各向异性三维图像的融合重建方法


[0001]本专利技术涉及3D生物医学图像处理
，尤其是一种多视角各向异性三维图像的融合重建方法。

技术介绍

[0002]磁共振成像MRI是一种非侵入性成像技术，可产生三维详细的解剖图像，通常用于疾病检测，诊断和治疗监测。限于成像技术，目前的MRI成像主要用于人体器官成像，一般医疗设备可达到的层间分辨率在毫米级别，若要提高层间分辨率，需要强度很高的成像磁场。
[0003]目前针对于小型哺乳动物的MRI成像还很困难，如树鼩大脑的大小在两厘米以下，需要很高分辨率的成像设备才能获取可供分析使用的图像，成像条件苛刻，图像样本很少。现阶段的对于后期提升图像层间分辨率的方法往往需要预设先验条件和大量高质量数据进行学习，这与实际条件下高质量图像数据难以获取的现实相违背。

技术实现思路

[0004]为解决现有成像设备针对小型动物的微小器官的MRI成像很难获取层间分辨率较高图像的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种通过三次不同视角的扫描获取近似正交的低层间分辨率的图像，之后再经过一系列的处理，融合重建出各向同性的层间高分辨的各向同性三维图像，为小型哺乳动物的器官功能研究提供了高清图像数据支持，可操作性高，融合重建效果好的多视角各向异性三维图像的融合重建方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：一种多视角各向异性三维图像的融合重建方法，该方法包括下列顺序的步骤：
[0006](1)获取小型哺乳动物器官的三幅正交的MRI图像；r/>[0007](2)将三幅正交的MRI图像从nii格式转换成v3draw格式，通过计算片内分辨率与片间分辨率的比例关系，使用线性插值方式对层间像素进行插值，使三幅正交的MRI图像的空间比例达到一致，得到图像I1、I2和I3；
[0008](3)经线性插值后，选择三幅图像I1、I2和I3中质量最优的一幅图像I1作为参考图像R1，另外两幅图像I2和I3作为浮动图像，分别在三幅图像R1、I2和I3上点选少量表征图像方向的特征点，并使用2.5DHarris角点检测算法提取参考图像R1上的特征点；
[0009](4)利用CLM相干标记点映射匹配算法在两幅浮动图像I2和I3上搜索与参考图像R1上特征点相匹配的特征点，利用得出的参考图像和浮动图像对应的两组特征点对之间的对应关系计算参考图像和浮动图像的仿射变换矩阵；
[0010](5)利用仿射变换矩阵对两幅浮动图像进行仿射变换，使两幅浮动图像I2和I3与参考图像R1完全对齐，得到两幅生成图像R2、R3；
[0011](6)以参考图像R1的亮度分布为参照，对两幅生成图像R2、R3做亮度调整，使三者的亮度分布保持一致，得到过亮度调整后的三幅图像R1
’
、R2
’
和R3
’
；
[0012](7)对于三幅图像R1
’
、R2
’
和R3
’
，根据三维梯度增强的融合方法对三幅图像R1
’
、
R2
’
和R3
’
进行融合重建，得到一幅三维各向同性图片即最终输出图像I
o
。
[0013]所述步骤(2)具体包括以下步骤：
[0014](2a)将各向异性的三维nii格式的图像转换为v3draw格式；
[0015](2b)计算出对图像片间的上采样倍数，根据图像片内分辨率与片间分辨率的比例关系，获取图像的片内分辨率为n*n微米，片间分辨率为m微米，m>n，计算出片间上采样倍数为α＝m/n；
[0016](2c)根据上采样倍数求出上采样后的图像尺寸：初始各向异性图像尺寸为X*Y*Z，则经插值后的输出图像尺寸为X*Y*(Z*α)；
[0017](2d)根据输出图像尺寸对三维各向异性图像进行层间上采样，插值方式为双线性插值，对三幅图像分别进行相同方式的插值，得到三幅空间比例一致的图像I1、I2和I3。
[0018]所述步骤(3)具体包括以下步骤：
[0019](3a)对经线性插值后的三幅图像进行比对，选择质量最优的图像I1作为参考图像，命名为R1，两幅浮动图像为I2和I3；所述质量最优是指视野范围最大，亮度分布均匀；
[0020](3b)在三幅图像R1、I2和I3上分别点选8个能代表三幅图像大致方向分布的特征点；
[0021](3c)使用2.5DHarris角点检测算法，分别设置非最大值抑制窗口，其中，三维非最大值抑制窗口和二维的非最大值抑制窗口的半径大小分别设置为25和20，在参考图像R1上提取700个特征点；
[0022](3d)对生成的700个特征点进行筛选，最终保留500个特征点。
[0023]所述步骤(4)具体包括以下步骤：
[0024](4a)利用点选的特征点，计算出浮动图像I2到参考图像R1，以及浮动图像I3到参考图像R1的粗精度三维仿射变换矩阵，利用粗精度三维仿射变换矩阵对两幅浮动图像I2和I3做向参考图像R1的初步仿射变换，得到浮动图像I2
’
和浮动图像I3
’
，三幅图像R1、I2
’
和I3
’
的基本方向保持一致；
[0025](4b)输入参考图像R1和使用2.5DHarris角点检测算法提取参考图像R1上的特征点，以及经过方向调整后的浮动图像I2
’
和I3
’
，利用CLM相干标记点映射匹配算法，设置搜索半径为10，通过迭代搜索的方式，在浮动图像I2
’
和浮动I3
’
上找到与参考图像R1上特征点相匹配的特征点；
[0026](4c)利用粗精度三维仿射变换矩阵的逆矩阵将浮动图像I2
’
和I3
’
上的特征点逆变换到浮动图像I2和I3上，得到浮动图像I2和I3上与参考图像R1准确匹配的特征点，利用这两组准确匹配的特征点对，计算出浮动图像I2向参考图像R1，以及浮动图像I3向参考图像R1变换的仿射变换矩阵。
[0027]所述步骤(5)具体包括以下步骤：
[0028](5a)生成两幅与参考图像R1同样尺寸的像素值为0的全空图像，对两幅全空图像进行每个像素点像素值的获取，根据仿射变换矩阵分别求出两幅全空图像中每个像素点在两幅浮动图像I2和I3原图中的位置；
[0029](5b)利用原图中此位置周围的八邻域位置的像素值对生成图像的像素值进行线性插值；如果目标图像像素点在原图中的位置超出边界，则超出边界部分的像素值取为参考图像R1在该位置的像素值，根据浮动图像I2得到生成图像R2，根据浮动图像I3得到生成
图像R3。
[0030]所述步骤(6)具体包括以下步骤：
[0031](6a)选取滑动一维窗口的半径为5，分别对三幅图像R1、R2、R3的X、Y、Z三个视角进行均值平本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多视角各向异性三维图像的融合重建方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：(1)获取小型哺乳动物器官的三幅正交的MRI图像；(2)将三幅正交的MRI图像从nii格式转换成v3draw格式，通过计算片内分辨率与片间分辨率的比例关系，使用线性插值方式对层间像素进行插值，使三幅正交的MRI图像的空间比例达到一致，得到图像I1、I2和I3；(3)经线性插值后，选择三幅图像I1、I2和I3中质量最优的一幅图像I1作为参考图像R1，另外两幅图像I2和I3作为浮动图像，分别在三幅图像R1、I2和I3上点选少量表征图像方向的特征点，并使用2.5DHarris角点检测算法提取参考图像R1上的特征点；(4)利用CLM相干标记点映射匹配算法在两幅浮动图像I2和I3上搜索与参考图像R1上特征点相匹配的特征点，利用得出的参考图像和浮动图像对应的两组特征点对之间的对应关系计算参考图像和浮动图像的仿射变换矩阵；(5)利用仿射变换矩阵对两幅浮动图像进行仿射变换，使两幅浮动图像I2和I3与参考图像R1完全对齐，得到两幅生成图像R2、R3；(6)以参考图像R1的亮度分布为参照，对两幅生成图像R2、R3做亮度调整，使三者的亮度分布保持一致，得到过亮度调整后的三幅图像R1
’
、R2
’
和R3
’
；(7)对于三幅图像R1
’
、R2
’
和R3
’
，根据三维梯度增强的融合方法对三幅图像R1
’
、R2
’
和R3
’
进行融合重建，得到一幅三维各向同性图片即最终输出图像I
o
。2.根据权利要求1所述的多视角各向异性三维图像的融合重建方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括以下步骤：(2a)将各向异性的三维nii格式的图像转换为v3draw格式；(2b)计算出对图像片间的上采样倍数，根据图像片内分辨率与片间分辨率的比例关系，获取图像的片内分辨率为n*n微米，片间分辨率为m微米，m>n，计算出片间上采样倍数为α＝m/n；(2c)根据上采样倍数求出上采样后的图像尺寸：初始各向异性图像尺寸为X*Y*Z，则经插值后的输出图像尺寸为X*Y*(Z*α)；(2d)根据输出图像尺寸对三维各向异性图像进行层间上采样，插值方式为双线性插值，对三幅图像分别进行相同方式的插值，得到三幅空间比例一致的图像I1、I2和I3。3.根据权利要求1所述的多视角各向异性三维图像的融合重建方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括以下步骤：(3a)对经线性插值后的三幅图像进行比对，选择质量最优的图像I1作为参考图像，命名为R1，两幅浮动图像为I2和I3；所述质量最优是指视野范围最大，亮度分布均匀；(3b)在三幅图像R1、I2和I3上分别点选8个能代表三幅图像大致方向分布的特征点；(3c)使用2.5DHarris角点检测算法，分别设置非最大值抑制窗口，其中，三维非最大值抑制窗口和二维的非最大值抑制窗口的半径大小分别设置为25和20，在参考图像R1上提取700个特征点；(3d)对生成的700个特征点进行筛选，最终保留500个特征点。4.根据权利要求1所述的多视角各向异性三维图像的融合重建方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(4a)利用点选的特征点，计算出浮动图像I2到参考图像R1，以及浮动图像I3到参考图像R1的粗精度三维仿射变换矩阵，利用粗精度三维仿射变换矩阵对两幅浮动图像I2和I3做向参考图像R1的初步仿射变换，得到浮动图像I2
’
和浮动图像I3
’
，三幅图像R1、I2
’
和I3
’
的基本方向保持一致；(4b)输入参考图像R1和使用2.5DHarris角点检测算法提取参考...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈磊，李紫翔，吴军，李园园，黄志祥，陈宇飞，朱铃菲，
申请(专利权)人：安徽大学，
类型：发明
国别省市：