基于小波變換和重采樣的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法研究

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1、：ＴＰ３９１分類號(hào)．４１單位代碼：１０２２０＇冷敬＇Ｉ；．祭：巧，片ＮｏｒｔｈｅａｓｔＰｅｔｒｏｌｅｕｍＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ碩ｉ研究生學(xué)位論文基于小波變換和重采樣的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法研究論文題目：碩ｉ生：猜成新指導(dǎo)教師：楊京峰教授學(xué)科專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)研究方向：圖形與國(guó)像處理２０１６年５月１８日東北石油大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文ThesisfortheMasterdegreeinScienceMedicalImageRegistrationBasedonWaveletTransformandResamplingCa

2、ndidate:LinChengxinTutor:YangYunfengSpecialty:AppliedMathematicsDateoforalexamination:18thMay2016University:NortheastPetroleumUniversity東北石油大學(xué)碩±研究生學(xué)位論文學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人所呈交的學(xué)位論文是我在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研巧成果。據(jù)我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。對(duì)本文的研巧做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中作了明確說明并表示謝意。

3、￣作者篇名；裔＾到日期；學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人完全了解東北石油大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文并向國(guó)家主管部口或其指定機(jī)構(gòu)送交論文的電子版和紙質(zhì)版，允許論文被查閱和借閱，可Ｗ采用影印、匯編學(xué)位論文，可Ｗ公布論文的全部、縮印或掃描等復(fù)制手段保存或部分內(nèi)容。東北石油大學(xué)有權(quán)將本人的學(xué)位論文加入《中國(guó)優(yōu)秀碩±學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》、《中國(guó)博±學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》和編入《中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)》。保密的學(xué)位論文在解密后適用本規(guī)定。學(xué)位論文作者簽名；商巧Ｍ（指導(dǎo)小組成員簽名：東北石油大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文基于小波變換和

4、重采樣的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法研究摘要隨著醫(yī)療成像設(shè)備和技術(shù)的發(fā)展，大量的醫(yī)學(xué)圖像如CT影像、MRI影像等投入臨床醫(yī)學(xué)。在臨床醫(yī)學(xué)中，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)為臨床診斷與治療提供依據(jù)。因此，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法的研究對(duì)于臨床醫(yī)學(xué)具有重要的意義。本文主要工作包括：研究基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法，采用了圖像降維與小波變換相結(jié)合的方法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。該方法包含三個(gè)過程，即圖像降維、粗配準(zhǔn)和精細(xì)配準(zhǔn)。首先是利用重采樣的方法對(duì)待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行降維，降低待配準(zhǔn)圖像的分辨率，以減少后續(xù)配準(zhǔn)過程中的計(jì)算量。粗配準(zhǔn)過程是先利用Canny算子和掃描線法提取降維后圖像的邊緣輪廓特征，再利用主軸法完成圖像的

5、配準(zhǔn)，并在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)行精細(xì)配準(zhǔn)。精細(xì)配準(zhǔn)過程是利用小波變換對(duì)參考圖像和目標(biāo)圖像進(jìn)行分解，選取分解后的高頻子帶圖像（HL）進(jìn)行隔層配準(zhǔn)，最后再對(duì)參考圖像和目標(biāo)圖像的原圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，從而完成整個(gè)配準(zhǔn)過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的基于小波變換的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法具有較高的配準(zhǔn)精度，對(duì)于局部有殘缺的圖像，同樣具有較高的配準(zhǔn)精度。此外，基于小波變換的多尺度思想，本文提出了一種基于多層重采樣的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法。該方法利用高頻采樣算子對(duì)圖像進(jìn)行多層重采樣，將采樣后的高頻子帶圖像進(jìn)行逐層配準(zhǔn)，完成由粗到細(xì)的配準(zhǔn)過程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于多層重采樣的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法的配準(zhǔn)結(jié)果誤差在0.1個(gè)像素

6、單位內(nèi)，有較高的配準(zhǔn)精度。關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)，互信息，小波變換，多層重采樣II東北石油大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文MedicalImageRegistrationBasedonWaveletTransformandResamplingABSTRACTWiththedevelopmentofmedicalimagingequipmentandtechnology,alargenumberofmedicalimagessuchasCTimaging,MRIimages,andsoon,wereputintoclinicalmedicine.Inclinicalmedicine,m

7、edicalimageregistrationtechnologyisusedtoprovidebasisforclinicaldiagnosisandtreatment.Therefore,theresearchaboutthemedicalimageregistrationisveryimportantforclinicalmedicine.Themainworkofthispapercanbesummarizedasfollows:Anovelmedicalimageregistrationmethodbasedonwa