【图像准配】用于多模态图像配准的 CCRE附Matlab代码

原创于 2025-08-22 09:36:26 发布 · 815 阅读

25 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

图像配准作为图像处理领域的核心任务之一，旨在通过几何变换将不同时间、不同视角、不同传感器甚至不同模态采集的图像对齐。在众多配准方法中，基于信息论的方法凭借其无模型、能够处理非线性强度差异的优势，在医学影像、遥感、计算机视觉等领域得到了广泛应用。互信息（Mutual Information, MI）作为其中的代表，已成为处理单模态和部分多模态图像配准的标准方法。然而，随着多模态成像技术的飞速发展，不同模态图像之间的强度差异更加复杂且难以预测，传统的基于 MI 的方法有时会面临鲁棒性不足、易受噪声影响等问题。在此背景下，交叉累积残差熵（Cross-Cumulative Residual Entropy, CCRE）作为一种新兴的信息论度量，因其理论上的优越性和在多模态图像配准中的出色表现而备受关注。

一、引言

多模态图像配准是将不同模态（如医学领域中的 MRI 与 CT，遥感领域中的光学图像与雷达图像）的图像进行精确对齐的过程，其目的是整合不同图像所包含的信息，为后续的分析和应用提供统一的数据基础。在医学领域，多模态图像配准能够帮助医生结合不同成像方式的优势，如 MRI 对软组织的高分辨率显示和 CT 对骨骼结构的清晰成像，从而更准确地进行疾病诊断和治疗规划。在遥感领域，多模态图像配准可以将光学图像的丰富纹理信息与雷达图像的全天候、穿透性信息相结合，用于地形监测、灾害评估等应用。

传统的基于互信息的多模态图像配准方法在面对复杂的图像强度差异和噪声干扰时，往往难以取得理想的效果。因此，开发新的、更鲁棒的相似性度量方法成为多模态图像配准领域的研究热点。交叉累积残差熵（CCRE）正是在这样的背景下被提出，并逐渐展现出其在多模态图像配准中的独特优势。

二、CCRE：理论基础与优势

三、CCRE 在多模态图像配准中的应用

3.1 应用流程

CCRE 作为一种相似性度量，在多模态图像配准中的应用流程与基于 MI 的方法类似。

预处理：首先，需要对待配准图像进行预处理，如降噪、增强等。降噪可以减少图像中的噪声干扰，提高后续计算的准确性；增强则可以突出图像中的关键特征，便于更好地进行配准。例如，在医学图像中，可以采用高斯滤波进行降噪，采用直方图均衡化进行图像增强。

重采样与插值：然后，将参考图像和待配准图像在不同的几何变换参数下进行重采样或插值，生成配准后的图像。常见的几何变换包括平移、旋转、缩放等，通过改变这些参数，可以尝试不同的图像对齐方式。重采样和插值的方法有最近邻插值、双线性插值、三线性插值等，选择合适的方法可以在保证计算效率的同时，尽量减少图像质量的损失。

计算 CCRE 值：接着，计算配准后图像与参考图像之间的 CCRE 值。这一步需要根据 CCRE 的定义，估计联合生存函数，进而计算 CCRE。常用的方法包括基于直方图的方法和基于核密度估计的方法。基于直方图的方法通过构建二维联合直方图来估计联合概率分布，进而计算联合生存函数；基于核密度估计的方法则利用核函数对数据点进行平滑，得到更平滑的联合概率密度估计，然后通过积分得到联合生存函数。

优化变换参数：最后，通过优化算法寻找最大化 CCRE 值的几何变换参数，从而实现图像的配准。优化算法的选择对配准效率和精度有重要影响。常用的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。由于 CCRE 作为目标函数可能存在多个局部最优值，选择具有全局搜索能力的优化算法或结合多尺度策略可以提高配准的鲁棒性。例如，可以先在低分辨率下进行配准，得到一个大致的变换参数，然后再逐步提高分辨率，对变换参数进行细化。

3.2 实际应用案例

3.2.1 医学影像配准

在医学影像配准中，CCRE 展现出巨大的潜力。例如，将 MRI 图像与 CT 图像进行配准，可以结合两者的优势，为临床诊断和治疗提供更全面的信息。由于 MRI 和 CT 图像的成像原理不同，它们之间的强度关系非常复杂，传统的 MI 方法往往难以取得理想效果。CCRE 凭借其对复杂强度关系的鲁棒性，能够有效地处理这类跨模态配准问题。在脑部疾病的诊断中，将 MRI 的软组织细节与 CT 的骨骼结构信息配准后，可以更清晰地观察病变与周围组织和骨骼的关系，有助于医生制定更准确的治疗方案。

3.2.2 遥感图像配准

在遥感图像配准中，将光学图像与雷达图像进行配准，可以实现地形变化监测、灾害评估等应用。光学图像受天气影响较大，而雷达图像能够穿透云层和雨水，将两者配准可以获取更可靠的信息。CCRE 在处理这类存在显著强度差异和噪声的遥感图像配准中也具有优势。在监测洪水灾害时，将光学图像的地表覆盖信息与雷达图像的水体信息配准后，可以更准确地评估洪水的淹没范围和程度，为救灾决策提供有力支持。

四、CCRE 的挑战与未来发展方向

4.1 计算效率问题

相较于基于概率密度函数的度量，CCRE 需要计算联合生存函数，其计算复杂度可能更高，尤其是在处理大规模高维数据时。例如，在医学影像中，高分辨率的 3D 图像数据量庞大，计算 CCRE 的时间成本和内存消耗都非常可观。未来需要研究更高效的 CCRE 计算方法，例如基于采样或近似的方法。基于采样的方法可以通过随机抽取部分数据点来估计联合生存函数，减少计算量；基于近似的方法可以采用一些简化的模型来近似联合生存函数，在保证一定精度的前提下提高计算效率。

4.2 理论深入研究

虽然 CCRE 表现出良好的性能，但对其理论性质的深入研究仍有待加强。例如，CCRE 与其他信息论度量之间的关系、CCRE 的统计特性等方面的研究可以进一步揭示其内在机制。深入了解 CCRE 与其他度量的关系，可以更好地选择合适的度量方法或进行多种度量的融合；研究 CCRE 的统计特性，可以为其在不同应用场景下的可靠性评估提供依据。

4.3 与其他方法的融合

将 CCRE 与其他配准方法相结合，例如基于特征的方法或基于深度学习的方法，可以进一步提高配准的精度和鲁棒性。基于特征的方法可以先提取图像中的显著特征，如角点、边缘等，然后利用这些特征进行初步配准，再结合 CCRE 进行优化；基于深度学习的方法可以利用神经网络强大的特征学习能力，学习图像的特征表示，然后将 CCRE 作为相似性度量进行优化。在医学图像配准中，可以利用深度学习网络学习图像的解剖结构特征，然后结合 CCRE 进行配准，提高对复杂解剖结构的配准精度。

4.4 多尺度 CCRE

借鉴多尺度图像处理的思想，构建多尺度的 CCRE 度量，可以提高配准的鲁棒性和效率，特别是在处理大形变图像时。在多尺度 CCRE 中，可以先在低分辨率下计算 CCRE，得到一个大致的变换参数，然后再逐步提高分辨率，对变换参数进行细化。这样可以在低分辨率下快速排除一些不合理的变换参数，减少高分辨率下的搜索空间，提高计算效率；同时，多尺度的处理方式也可以更好地适应图像中的大形变，提高配准的鲁棒性。

4.5 CCRE 的扩展

将 CCRE 推广到多于两个图像的配准场景，例如同时配准三幅或更多幅图像，可以满足更复杂的应用需求。在医学领域，可能需要同时将 MRI、CT 和 PET 图像进行配准，以获取更全面的生理和解剖信息；在遥感领域，可能需要将光学图像、雷达图像和热红外图像进行配准，用于更深入的地物分析。扩展 CCRE 到多图像配准场景，需要研究如何定义多变量的交叉累积残差熵，以及如何设计有效的优化算法来寻找最优的变换参数。

五、结论

交叉累积残差熵（CCRE）作为一种新兴的信息论度量，凭借其基于联合生存函数的计算方式，展现出比传统香农熵和互信息更强的通用性和对噪声的鲁棒性。在多模态图像配准中，CCRE 能够有效地处理不同模态图像之间复杂的非线性强度差异和噪声干扰，为医学影像、遥感等领域的图像配准提供了新的思路和方法。尽管 CCRE 仍面临计算效率等方面的挑战，但其理论上的优越性和在实际应用中的良好表现，预示着其在未来图像配准领域将发挥越来越重要的作用。进一步深入研究 CCRE 的理论特性、发展高效的计算方法以及探索其与其他方法的融合，将是未来重要的研究方向。相信随着研究的不断深入，CCRE 将在多模态图像配准领域取得更辉煌的成就，为各种应用提供更精确、更可靠的图像对齐方案。