图像配准等应用的互信息计算

资 源 简 介

图像配准等应用的互信息计算

详 情 说 明

互信息计算是图像配准领域常用的相似性度量方法，特别适用于多模态医学图像的对齐。其核心思想是通过计算两幅图像灰度分布的统计依赖性来判断它们的匹配程度，当互信息达到最大值时，表明图像完成最佳配准。

在Matlab实现中通常包含三个关键步骤：首先是联合直方图构建，通过统计两幅图像对应像素点的灰度值组合出现频率；然后是边缘概率分布计算，分别对联合直方图进行行和列方向的求和；最后基于香农熵公式计算互信息值，这个值越大说明图像间的相关性越强。

与传统的均方差等度量相比，互信息的优势在于不依赖图像间的线性关系，能够有效处理不同成像设备产生的多模态图像配准问题。实际应用中常结合优化算法（如Powell方法）进行空间变换参数搜索，逐步调整第二幅图像的位置和角度直至互信息最大化。

需要注意的是，互信息计算对图像重叠区域比较敏感，小样本情况下直方图统计可能不够准确，这时可采用部分体积插值等改进方法。该技术在脑部MRI-CT配准、手术导航系统等领域已有成熟应用。