目前對大腦的研究主要借助于 ＣＴ、ＭＲＩ和 ＰＥＴ等醫學成像技術通過成像技術得到的圖像可以 提供人腦直覺的資訊為人腦解剖結構的分析、功能 區域的定義、腦疾病的診斷提供有力依據。是以大腦圖像的分析和處理具有重要的實用價值和現實 意義。由于配準所求解的位移場與光流場模型所求解的 速度場具有相似性ＰａｌｏｓＰｉｅｒｒｅ等人将光流場模型引入到了圖像配準中。本文在經典光流場算法的基礎上将其應用于非剛性醫學圖像的配準中得到了相對精确的配準結果。
1 光流場模型算法
如果把浮動圖像和參考圖像分别看作時間間隔為 Δｔ的視訊流中的ｔ時刻與＋Δｔ時刻的圖像那麼圖像的配準可以認為是從浮動圖像流動到參考圖像的過程即光流場求解的速度場即為配準所要求解的位移 場‚是以可以借助光流場進行圖像配準。
1.1 Horn光流場理論
不能同時求出光流的兩個速度分量ｕ和ｖi是以在具 體求解位移場時‚需要在流動場上附加光滑度限制才能得到光流場的合理估計。
1.2 Lucas-Kanade光流算法
2 基于光流場模型的圖像非剛體配準
2.1 配準原理和步驟
采用光流場模型進行圖像配準是一個将浮動圖像逐漸向參考圖像變動來求解對應光流模型速度場然後對浮動圖像插值獲得配準圖像的過程具體步驟如下。
續疊代；否則‚繼續下一步。 （5）測度函數已收斂終止疊代Ｉ3 就是最終的配準圖像。
2.2 配準流程圖
1 matlab版本
2014a
2 參考文獻
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