用matlab编写的基于轮廓最大互信息图像配准算法

资 源 简 介

用matlab编写的基于轮廓最大互信息图像配准算法

详 情 说 明

图像配准是医学影像处理中的关键技术，它能够将不同时间或设备获取的图像进行空间对齐。基于轮廓最大互信息的配准算法通过结合轮廓特征和互信息度量，显著提升了配准精度。

算法实现思路主要分为四个步骤：首先对参考图像和浮动图像进行边缘检测，提取出关键的轮廓信息。常用的边缘检测算子包括Canny、Sobel等，这些算子能够有效捕捉图像中的结构特征。接着对提取的轮廓进行距离变换，生成距离图，这个步骤为后续相似度计算奠定基础。

在配准过程中采用最大互信息准则作为相似性度量。互信息衡量的是两幅图像之间的统计依赖性，当配准达到最佳时互信息值最大。与传统的基于灰度互信息的方法不同，轮廓互信息能够避免因灰度分布变化带来的配准误差。

算法采用多分辨率策略进行优化，先从低分辨率图像开始配准，逐步提高分辨率。这种金字塔式的处理方式既保证了计算效率，又提升了配准的鲁棒性。每个分辨率层级都使用Powell优化算法寻找最优变换参数，包括平移、旋转和缩放等几何变换。

该算法在医学影像领域具有广泛应用价值，特别适合处理CT、MRI等模态间的配准问题。相比于基于灰度的方法，它对图像灰度变化具有更好的适应性，能够有效克服不同成像条件导致的灰度差异问题。