移动队列规则耦合角度约束的医学图像匹配

作     者：汪方正 朱子卿 WANG Fang-zheng;ZHU Zi-qing

作者机构：江苏医药职业学院图书信息中心江苏盐城224005 

出 版 物：《西南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southwest University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2017年第39卷第12期

页      面：152-160页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省自然科学基金项目(BK2015609) 

主　　题：医学图像匹配 移动队列规则 角度约束 高斯金字塔模型 Harris算子 SURF 

摘      要：当前医学图像的特征匹配主要依靠像素灰度来完成,但是像素灰度对空间信息不敏感,当匹配图像之间存在灰度信息不均衡以及噪声干扰时,将导致误匹配率较高,对此,本文提出了一种基于移动队列规则耦合角度约束的医学图像匹配算法.首先,利用高斯金字塔模型对源图像进行滤波预处理,以减少源图像中存在的噪声等干扰;再利用Harris算子对预处理后的源图像进行特征检测,获取图像的特征点;然后,利用SURF(Speed Up Robust Feature)特征描述子,获取特征点对应的特征描述子.并通过尺度空间理论获取特征点集,通过将特征点集进行排序来形成队列,从而设计移动队列规则,完成特征点的匹配;最后,通过求取匹配特征点间的夹角,形成角度约束模型,对匹配特征点进行提纯,剔除伪匹配特征点,使得匹配准确度得以提升.从仿真实验结果与分析可见,在对医学图像进行匹配时,本文所提出的方法具有匹配精度高、鲁棒性能好等特点.