Non-Rigid Registration with Simultaneously Matched Intensity and Shape
基于灰度的非刚性配准算法一般假设参考图像和浮动图像对应结构之间的灰度保持一致,然而在基于图谱的图像配准应用中,这种假设往往不符合实际.本文在给出一种可以同时校正灰度和形状差异的弹性配准算法的同时,针对该算法不能校正局部微小形变的弱点,提出采用自由项变换的方法进行校正以提高配准精度.配准实验基于20个IBSR真实脑部MRI图像,结果表明配准后图像与参考图像间的互相关系数得到明显提高.实验证明,本文提出的方法不仅能够同时校正形状差异和灰度变化,而且具有较高的配准质量.