基于互信息的三维医学图像配准MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了三维医学图像（CT/MRI）的自动配准，通过互信息计算图像相似度，结合优化算法求解空间变换参数，支持刚体变换和仿射变换，有效提升医学图像对齐精度。

详 情 说 明

基于互信息与边界处理的三维医学图像配准系统

项目介绍

本项目实现三维医学图像（如CT、MRI）的自动配准，通过计算两幅三维图像之间的互信息作为相似性度量，结合优化算法寻找最佳的空间变换参数（如刚体变换或仿射变换）。系统特别加入边界处理模块，用于解决图像配准过程中因平移、旋转导致的图像边缘缺失或无效区域问题，确保配准精度与稳定性。

功能特性

• 三维互信息计算：基于三维直方图与联合概率分布估计，准确度量图像相似性
• 智能边界处理：采用镜像填充/有效区域掩码提取技术，解决变换导致的边界问题
• 优化参数搜索：支持Powell法或梯度下降法等优化算法，高效寻找最优空间变换参数
• 多格式支持：兼容.mat和DICOM格式的三维医学图像输入
• 完整输出报告：提供配准结果图像、变换参数及精度评估指标

使用方法

输入要求

• 参考图像：三维矩阵（.mat或DICOM格式），尺寸为 M×N×P，作为固定基准
• 待配准图像：三维矩阵（尺寸可与参考图像不同），需要对齐的浮动图像
• 初始变换参数（可选）：旋转角度、平移向量等，用于优化算法初始化

输出结果

• 配准后的图像：三维矩阵，尺寸与参考图像一致，已完成空间变换对齐
• 最终变换参数：包含旋转矩阵、平移向量、缩放因子等信息的结构体
• 配准精度报告：互信息值变化曲线、收敛状态、边界处理有效性评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 优化工具箱（Optimization Toolbox，如使用梯度下降法）
• 至少8GB内存（建议16GB以上用于处理大型三维图像）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心配准流程，包括图像数据加载与预处理、互信息相似性度量计算、边界处理模块的调用、优化算法的执行控制、空间变换的参数优化与图像重采样，以及最终配准结果的生成与输出展示。该文件整合了所有关键技术模块，确保配准过程的高效运行与结果准确性。