基于局部区域对应点匹配的MRI图像层间插值方法.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月北京生物医学工程 基于局部区域对应点匹配的 图像层间插值方法李静媛 周孟葳 熊华晖,姬长金,黄晓清,樊婷婷,黄亚奇,摘 要 目的 医学影像层间插值对提高图像分辨率十分重要。基于灰度插值的传统算法在处理结构复杂,层间灰度变化大的区域时常会造成组织细节丢失或边缘模糊。本研究旨在建立一种局部区域对应点匹配插值算法,从而有效改善插值图像质量。方法 构建一种局部区域对应点匹配算法。通过将线性插值图像与同位置原始扫描图像之间的对比构建误差图像并确定出高误差区域。对非高误差区域使用线性插值。对于各高误差区分别采用对应点匹配方法处理:首先根据每个区域的局部信息确定其对应于点对匹配度误差函
2、数最小误差的最优参数组,然后为区域内每个插值点找到两侧图像上的最佳匹配点对用于该插值点灰度计算。将此方法应用于轴、矢、冠状位方向系列扫描图像的层间插值,将插值图像与同位置原始扫描图像的均方差作为评价插值质量的标准。结果 与其他算法插值结果相比,局部区域对应点匹配算法可显著降低插值误差,矢状位图像插值结果的改善尤为突出。与整体对应点匹配算法插值结果相比,其误差平均值降低达,有效改善了原高误差区域的插值质量。结论本研究建立的局部区域对应点匹配插值算法可以有效地解决以往算法在处理复杂组织边界区域插值时的不足,显著提高图像层间插值的精度和质量。关键词 磁共振影像;医学图像层间插值;对应点匹配插值;局部
3、区域方法:中图分类号 文献标志码 文章编号()本文著录格式 李静媛,周孟葳,熊华晖,等 基于局部区域对应点匹配的 图像层间插值方法 北京生物医学工程,():,():,;,:(:)【】,【】;基金项目:国家自然科学基金(、)资助作者单位:首都医科大学生物医学工程学院(北京)首都医科大学临床生物力学应用基础研究北京市重点实验室(北京)通信作者:黄 亚 奇,教 授,博 士 研 究 生 导 师。:引言医学图像层间插值是一种用于改善医学成像质量的手段,广泛应用于三维医学影像的处理中。在已知图像层之间的非扫描部位通过插值的方法创建额外的图像层可提高图像的分辨率和连续性。在、或 扫描等医学成像的应用技术中,
4、层间插值在提高图像质量、辅助临床诊断和治疗规划,重建复杂三维结构(如大脑结构、上气道、血管系统或者肿瘤)等方面扮演重要角色。获得连续和精准的图像有助于提升医学影像在临床诊疗、医学教育以及疾病机制研究中的应用。传统的层间插值方法,如基于灰度线性插值和样条插值等,计算简单且具有较强普适性。然而,在扫描方向分辨率较低的图像中使用这些算法进行插值处理时,有时会导致结构细节丢失或边缘模糊,特别是在灰度变化大的区域,如软组织和骨骼的交界。后来发展起来的基于匹配的插值算法主要有两类:一类是基于对应点的匹配插值算法,另一类是基于图像配准的匹配插值算法。通过进行图像信息匹配,可有效提高对某些灰度梯度较大的部位的
5、插值效果。基于对应点的匹配插值算法基本思想是在相邻原始图像层间建立起点与点的对应关系,通过选择两层图像中的最佳匹配点对来插值得到新图像上相应位置的灰度值。该算法对整幅图像采用相同的匹配度函数参数,而由于灰度差异、灰度梯度及梯度方向变化等因素对权重系数会有显著影响,使得在图像一些结构复杂区域的插值难以达到理想效果。基于图像配准的匹配插值算法需在插值区域内准确定位用于配准的特征点,但特征点的确定受到诸多限制,导致这类算法的普适性受限。因此,对于图像中较为复杂的局部结构,发展一种基于其局部特征来构建分区域的匹配方法显得尤为重要。为了有效提高在局部复杂区域的插值精确度,同时还能充分保留传统插值算法中的
6、长处,本文提出和建立一种全新的基于分区的局部区域对应点匹配的层间插值算法。此算法对图像的不同区域进行分区处理。对插值部位两侧图像灰度接近的区域采用线性插值方法,而在其他区域则首先针对匹配函数计算各区域独立的最优参数组,然后通过对应点匹配插值算法来确定相应区域插值点的灰第 期 李静媛,等:基于局部区域对应点匹配的 图像层间插值方法度值。基于分区的局部区域对应点匹配的层间插值算法 本文建立的方法包括两个关键步骤,即误差区域的筛选和不同插值算法的应用。如图 所示,通过层间线性插值结果与同位置原始扫描图像的对比构建误差图像,基于阈值确定高误差区域,计算出每个高误差区域各自的最佳匹配权重系数用于该区域插
7、值点灰度的计算。图 算法流程图 高误差区域的确定及不同区域插值策略当需要在图像层、之间的任意位置做层间插值时,首先采用三维线性插值方法在原始扫描图像 的位置生成插值图像。将插值图像 与该位置原始扫描图像 相减可获得线性插值的误差图像。根据插值图像的灰度值范围与图像对比度合理设定误差阈值,根据阈值对误差图像进行二值化处理,通过形态学运算使二值图中的代表高误差的白色斑块相对比较集中的区域变成连通域,使用边缘提取技术识别连通域轮廓,然后用外接矩形将其包围,标记为编号为(,)的一个高误差局部区域。在第 层的完整插值图像 由式()给出:,高误差区线性插值图像非高误差区()经上述流程共获得 个高误差局部区
8、域,。因线性插值算法简便直接,计算效率高,当在 与 相对应的区域灰度、结构类似时,仍使用线性插值来获得满意结果。对于高误差区域,因线性插值误差大,采用局部对应点匹配算法处理以提高插值精度。局部区域对应点匹配的层间插值方法将传统的统一参数插值算法称为整体对应点匹配插值方法,以区分本研究建立的局部区域对应点匹配插值算法。为获得高质量的插值图像,本研究建立了以下局部区域对应点匹配方法。与整体对应点匹配插值方法不同,此法基于每个局部图像区域的特定信息来确定插值参数,而不是依据整幅图像的信息。因此,每个区域都使用一组专属的参数进行插值,确保更精准的局部适应性。将序号为,的 张连续扫描的图像的第 个区域记
9、为,。图像平面为 平面,坐标轴 垂直图像平面。因此,这 张局部图像相对应的像素坐标分别为(,),(,)以及(,)。图 匹配点示意图 计算匹配点对位置使用第 个局部区域图像 与 插值出该区域的新图像层。如图 所示,对于插值图像中的每个像素点(,),在第 层的 图像上,以(,)为中心取大小为 像素的搜索窗,在此窗内每一点(,)与点(,)的连线均与第 层的 图像有一对应交点(,)。这样,针对第 层区域插值图像的每个点(,),在 和 层的图像 和 上共组成 组对应像素点对作为候选的最佳匹配点对。为了便于对应点的计算,根据数值实验结果设定自适应窗宽 为奇数,这样能同时北京生物医学工程 第 卷保证高运算效
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