基于光流场算法实现医学图像配准

最新推荐文章于 2024-03-13 17:45:56 发布

TechInk

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文章标签：算法计算机视觉图像处理 matlab

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本文探讨了医学图像处理中的图像配准问题，重点介绍了利用光流场算法，如Horn_Schunck、Brox和Lucas_Kanade，实现图像配准的步骤。通过Matlab代码示例，展示了如何进行光流场计算和图像重采样，以达到准确的图像对齐效果。

基于光流场算法实现医学图像配准

在医学图像处理中，图像配准是一个非常重要的问题。它可以帮助我们将多个不同来源或者不同时间的医学图像进行对齐，从而实现更加准确的分析和诊断。

光流场算法是一种常用的图像配准方法，它可以通过分析图像中像素之间的运动来估计出相应的图像变换，从而实现配准的目的。其中，Horn_Schunck、Brox和Lucas_Kanade是比较流行的光流场算法实现。

下面我们使用Matlab编写代码来实现基于这三种光流场算法的医学图像配准。

首先，我们需要加载两幅需要配准的医学图像。这里我们假设图片的分辨率相同，并且需要使用Brox光流场算法进行配准。具体实现如下：

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

% 将图像转化为灰度图
img1_gray = rgb2gray(img1);
img2_gray = rgb2gray(img2);

% 使用Brox算法计算光流场
flow = mexBrox(img1_gray, img2_gray);

上述代码中，我们使用了Matlab提供的rgb2gray函数将彩色图像转化为灰度图像，然后使用自己编写的mexBrox函数计算出了光流场。这里需要注意的是，mexBrox函数需要自己编写或者下载第三方库进行编译。

接下来，我们可以使用光流场来进行医学图像的配准。具体实现如下：

% 构造采样网格
[x,y] = meshgrid(1:size(img1,2), 1:size(img1,1));
x_new = x + flow(:,:,1);
y_new = y

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