InSAS复图像配准法解析--《舰船电子工程》2007年03期
InSAS复图像配准法解析
【摘要】：海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。用相关系数法和最大干涉频谱法对湖试测得的目标成像图进行了配准,并使用复图像相干系数、干涉相位图质量和残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实这两种方法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TH766.73【正文快照】：
1引言干涉合成孔径声纳(Interferometric SyntheticAperture Sonar InSAS)主要是利用在空间上平行的两幅接收基阵获得两幅复图像[1](包括强度和相位信息),通过两幅复图像之间的相位差进行三维成像。在InSAS复图像处理过程中,两幅复图像的精确配准技术是提高高程测量精度的关
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【参考文献】
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本文是基础医学论文，本文重点研究了医学图像的刚性配准，介绍了医学图像配准的相关知识，包括图像配准的定义、配准方法分类、配准基本流程。
医学图像配准是信息学、计算机图像学和医学影像学等多学科交叉的研宄领域，己经在临床诊疗、术前规划、术中导航等方面取得了广泛的应用⑶。计算机图像技术的迅速发展，为医学体数据的获取、重构、绘制提供了良好的基础。医学图像设备和处理技术扮演着越来越重要的角色，从辅助诊断、治疗计划、引导手术到神经功能解剖等都需要借助图像形态、信息数据来进行准确定位和分析。因此，利用图像配准技术，将不同条件下获取的图像信息融合起来，综合各类成像设备的优势，在一副图像中尽可能多的表达人体内部的结构、代谢等信息，成为临床医学观察、诊断、治疔疾病强有力的后盾。图像配准最早是在美国上世纪七十年代军事应用领域研究中被提出，主要用于飞行器导航、武器制导及寻地等方面。随后，图像配准技术得到了广泛关注，从军事领域扩大到对地观测、智能交通、机器视觉、地理信息系统、机场导航、医学诊疗等诸多领域。
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第2章医学图像配准概述
2.1配准的概念
医学图像配准是指对一幅图像寻求一种（或一系列）空间上的变换，将其映射到来自同一成像对象的另一幅图像上，使得两图中对应于空间同一位置的点（同源点）一一对应起来，达到空间位置上的一致。配准的结果应使两幅图像所有的像素点，或至少是具有诊疗意义及临床手术中感兴趣区域的点都达到匹配。简单来说，医学图像配准是将一幅医学图像上的点映射到另一幅医学图像上同源点的空间变换过程，如图2-1所示。
2.2配准的分类
不考虑图像尺度缩放时，如果仅存在旋转和平移，为刚性变换，此时直线的平行性和垂直性在变换前后保持不变。如果只保持平行性不变，而垂直性发生变化，则为仿射变换；如果平行性和垂直性都发生改变，只保证将直线映射为直线，则为投影变换；如果直线映射后变为曲线，则为非线性变换。根据变换涉及到的区域可分为局部配准和全局配准。当变换参数发生改变时，若受影响的只是图像的局部区域，则为局部配准，若影响到整个图像，则为全局配准。全局配准多用于刚性和仿射变换，局部配准多用于非线性变换。局部变换容易破坏图像的连续性，一般很少直接使用。通常是在全局变换满足不了需要时，才对图像进行局部变换。根据配准所基于的图像特征可分为两大类：基于外部特征成像前人工标记）和基于内部特征（图像本身内含），。基于外部特征的图像配准需要在成像前设置一些人工标记点，同时要保证这些标记点能在不同的影像模式中清晰的呈现出来，以作为配准的基准点来使用。基于内部特征的配准又可以分为三类：基于标记的配准、基于分割的配准和基于体素的配准。基于标记的配准方法包括解剖结构标记（如人体特殊的解剖结构）和几何结构标记（如特征点、轮廓线等）。基于分割的配准方法是通过图像分割预处理来获取配准需要的标记；基于体素的配准方法则是直接利用图像像素灰度信息作为配准依据。
第3章基于互信息的医学图像配准算法设计与实现........17
3.1ITK介绍.......17
3.2配准数据获取..........21
第4章基于CUDA的配准算法优化实现......37
4.1GPU及CUDA简介.......37
4.2并性化实现.........42
第5章总结与展望...........55
5.1本文工作总结..................55
5.2后期工作展望...........56
第4章基于CUDA的配准算法优化实现
4.1GPU及CUDA简介
核函数是以线程网格的形式进行组织，每个线程网格由若干个线程块组成，每个线程块又包含了若干个线程。核函数有着两个层次的并行，即网格中线程块间的并行和线程块中线程间的并行。核函数在执行时，是以线程块为单位，引入网格的概念是为方便表示一系列可以被并行执行的集合。一个网格包含若干线程块，一个线程块又包含一定数量的线程，那么如何去定位某一个线程。在CUDA中，使用了dim3类型的内建变量进行索引以标示线程。
4.2并性化实现
根据线程访问权限，上述存储器在逻辑层次上额可以划分为三个层次：第一存储层次为单线程私有的底层存储器，即寄存器和本地存储器；第二个层次为线程块内线程可共享的存储器，即共享存储器；第三个层次为线程网格内任意线程都可以访问的外层存储器，即全局、常量和纹理存储器。不同存储器的访问方式、访问速度以及变量生存周期都有不同，需要加以区分。由第三章的讨论可知，图像配准是一个迭代搜索寻优的过程，其中空间变换、插值、相似度检测都需要遍历图像所有像素逐个处理，这对于体素数目庞大三维图像将是一个高强度、耗时的计算过程。考虑到这三个过程中对每个像素都进行同样的操作，且相互独立互不影响，可以对其进行并行化处理，让GPU负责密集型计算任务，而CPU承担逻辑性较强的优化串行过程，通过CPU和GPU的合理分工，达到加速的目的，基于CUDA的配准设计如图4-5所示。
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第5章总结与展望
5.1本文工作总结
医学图像配准是图像处理领域一个重要的研宄课题。配准技术能够将不同条件下获取的图像融合起来，为临床诊断和治疗提供更加全面的图像信息。本文重点研究了医学图像的刚性配准，介绍了医学图像配准的相关知识，包括图像配准的定义、配准方法分类、配准基本流程。对配准框架中的四个基本模块（空间变换、插值、相似性测度、优化方法）所采用的各种技术进行分析比较，以选择合适的方法来设计配准算法。详细介绍了配准算法的设计过程，主要包括空间变换算法、插值算法、相似性测度算法及优化算法，实现了基于互信息的Powell配准算法。并以牙模数据为例，借助ITK算法平台进行数据的读写及预处理，通过实验验证本文配准算法的正确性。
5.2后期工作展望
本文计对3D刚性医学图像配准进行了初步研究，但尚存在需要改进和深入之处，未来可以从以下几个方面开展工作：本文釆用基于互信息的Powell配准算法，只对同模态刚性配准进行了实验验证。但单一的同模态刚性配准不能满足各种应用场合，需要在非刚性和多模态配准方面进行研究，改进算法，以适应临床需求。本文利用牙模数据进行配准算法实验验证，涉及到牙模数据的提取和预处理，目的在于牙种植应用中配准算法的设计。针对具体的应用场合，未来还需要跟进这方面的工作。
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参考文献（略）
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本文是基础医学论文，流感病毒包装信号之间的序列与其能否成...基于ITK、VTK和MFC的医学图像配准可视化平台设计 - 中国期刊全文数据库
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基于ITK、VTK和MFC的医学图像配准可视化平台设计
【摘要】 ITK、VTK在医学图像处理与显示方面有强大的功能,但是它缺乏友好的交互界面。通过将其与MFC相结合,设计一个用于医学图像配准的可视化平台,并集成大量图像配准算法和开发交互功能,可以很好的对配准结果进行分析。实验结果表明,该平台在三维图像可视化与结果交互处理方面取得很好的效果。
【关键词】 ；
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高科技产品研发
（2010年17期）
【分类号】TP391.41
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