互信息的图像配准

资 源 简 介

互信息的图像配准

详 情 说 明

互信息作为一种基于信息论的相似性度量方法，在医学影像配准领域有着广泛应用。该MATLAB实现方案通过计算两幅图像间的统计依赖关系来判断它们的匹配程度。

实现原理上主要分为三个关键步骤：首先对输入图像进行必要的预处理，包括灰度归一化和空间变换初始化；然后构建联合直方图来统计两幅图像的灰度值共现概率；最后基于香农熵公式计算互信息值，这个值越大表明图像匹配度越高。

该方法特别适合多模态医学图像的配准场景，比如将CT和MRI图像进行对齐。因为互信息度量不依赖图像间的灰度线性关系，能够有效处理不同成像设备产生的图像差异。典型的优化过程会采用Powell等搜索算法来寻找使互信息最大化的空间变换参数。

相比基于特征的配准方法，互信息法直接利用像素灰度信息，避免了特征提取可能带来的误差。不过计算量相对较大，且对初始位置较为敏感，实际应用中常结合多分辨率策略来提高效率。