一種改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法。與原始Powell方法相比，本發(fā)明對每一輪搜索得到的新方向進行優(yōu)劣的判別，將新方向加入方向集中，并且去掉一個舊方向，從而組成新的方向集，并判斷此時方向集是否線性相關(guān)，如果相關(guān)的，就沿用原方向集，否則，就替換；同時被替代的方向不是的原方向集的第一個方向，而是去掉此輪中函數(shù)值變換最大的方向，可以稱為貢獻最大的方法。經(jīng)過多輪的迭代，直到收斂誤差小于指定的范圍，才判定搜索成功。本發(fā)明加速了配準(zhǔn)過程，又可以克服局部極值，提高配準(zhǔn)的精度及魯棒性。
【專利說明】—種改進的Powel I圖像配準(zhǔn)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法，屬于圖像處理領(lǐng)域的技術(shù)。

【背景技術(shù)】
[0002]醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的發(fā)展對疾病診斷與治療具有革命性意義，它結(jié)合了多種先進技術(shù)和科學(xué)成果，不僅應(yīng)用于臨床診斷，還穿插于整個臨床治療過程。由于成像設(shè)備和成像原理不同，各種設(shè)備圖像具有其各自的特點且單一的圖像所提供的信息又很有限，只有有機的結(jié)合所有信息，才能全面的提供人體真實狀況。滿足這一要求的就是圖像融合技術(shù)，而圖像配準(zhǔn)步驟是融合的前提。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)應(yīng)用的一個重要方面，它是指對不同時間、不同場合、不同成像模式的兩幅或多幅圖像進行空間幾何變換，使得代表相同解剖結(jié)構(gòu)的像素或體素在幾何上能夠匹配對應(yīng)起來。圖像配準(zhǔn)的主要目的是去除或者抑制待配準(zhǔn)圖像和參考圖像之間幾何上的不一致，包括平移、旋轉(zhuǎn)等形變。配準(zhǔn)的好壞直接影響融合的質(zhì)量。
[0003]目前，在基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中目前使用得最多的優(yōu)化算法是Powell法，Powell法的過程是將整個搜索過程分成若干輪，每輪迭代都將進行n+1次一維搜索，其中η表示搜索函數(shù)的參數(shù)個數(shù)，每輪搜索完之后，計算誤差，如果小于所要求的收斂精度，則繼續(xù)下一輪迭代，直到誤差小于最小收斂精度為止。在每輪中，都是從相應(yīng)的初始點出發(fā)，依次沿著該輪的方向集中方向進行搜索，即在第k輪迭代中，從初始點出發(fā)，依次沿著方向集d(lu)，d(t2), d(t3)......d(k，n)進行一維搜索，得到新搜索點x(k，n)，接著從點x(k，n)
出發(fā)沿x(k，°)與x(tn)連線方向進行I次一維搜索，得到本輪迭代中的最佳點，判斷是否滿足收斂條件，如果滿足了，則搜索成功，該點就是本次搜索的結(jié)果，否則更新初始點，構(gòu)造新搜索方向，繼續(xù)新一輪的迭代。Powell算法每輪都需要更新方向集，尋優(yōu)的結(jié)果和速度很大程度上收到方向集的影響，因此，如果其中一輪更新的方向集不適合，或者不正確，那么就會影響整個搜索工作，所以說更新方向的準(zhǔn)則很重要，在每輪的搜搜中，一般情況下是將始點和終點的連接方向作為新的方向加入方向集中，并且去掉原方向集中的第一個方向，這是一種簡單的處理方式，沒有做任何條件判斷或限制，這會導(dǎo)致新方向集有可能線性相關(guān)，從而因為搜索方向的退化而導(dǎo)致錯誤的結(jié)果，這也是Powell算法的缺陷。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]技術(shù)問題:本發(fā)明的目的是提供一種改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法，以解決原Powell法中由搜索方向退化導(dǎo)致的搜索速度慢，配準(zhǔn)結(jié)果不準(zhǔn)確的問題。本發(fā)明根據(jù)新方向與原方向集的線性相關(guān)性更新方向集，加速了配準(zhǔn)過程，提高了配準(zhǔn)的精度。
[0005]技術(shù)方案:一種改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，該方法包含以下步驟:
[0006]步驟1:給定收斂精度ε >0以及初始點，同時確定目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)個數(shù)η,構(gòu)造η個線性無關(guān)的方向，置k= I。
[0007]步驟2:第k輪η維搜索，并判斷是否收斂，若收斂則終止迭代，否則進行步驟3。
[0008]步驟3:更新起始點，并判斷是否收斂，若收斂則終止迭代，否則進行步驟4。
[0009]步驟4:計算下降最快的方向。
[0010]步驟5:判斷新方向是否與原方向組線性相關(guān)，若線性無關(guān)則更新方向集，若線性相關(guān)，則不更新方向，仍用原方向組，置k為k+Ι,進行步驟2。
[0011]有益效果:本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點:
[0012]1、在構(gòu)成第k+Ι次循環(huán)方向組時，不淘汰前一循環(huán)中的第一個方向，而是通過計算函數(shù)值和下降最多的方向m(找出前一輪迭代法中函數(shù)值下降最多的方向m及下降量Am)，用新方向替代m方向。并判斷新方向與原方向組(除去是否線性無關(guān)，如果新方向與原方向組成線性無關(guān)，即可以用新方向替換對象Am所對應(yīng)的方向d(tm)，否則仍用原方向組進行下一輪搜索。從而保證了新一輪搜索方向組是一組最大線性無關(guān)組，從而不會退化。
[0013]2、由于方向集不會退化，本方法的搜索速度更快，搜索結(jié)果更精確。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]圖1為本發(fā)明改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法流程圖。

【具體實施方式】
[0015]下面結(jié)合附圖與【具體實施方式】對本發(fā)明作進一步詳細描述。圖1是本發(fā)明的算法流程圖。
[0016]步驟1:設(shè)置初始方向
[0017]給定收斂精度ε>0以及初始點χ(1’°)，同時確定η的大小，即目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)個數(shù)，
構(gòu)造11個線性無關(guān)的方向(1(1，1)，(1(1，2)，(1(1，3)......d(1，n)，即為一組最大線性無關(guān)組，每個方向都是單位向量(1(1'1) = ei； i = I, 2......η,置k = I。
[0018]步驟2:第k輪η維搜索，并判斷是否收斂
[0019]從x(k’°)出發(fā)，依次沿著方向(1&1)，(1&2)，(1&3)......d(k’n)進行一維搜索，得到互信息值在這些方向上的極大值點對應(yīng)的參數(shù)U0u), X(k’2)，X(k’3)......X(k’n)，使其滿足下式:
[0020]f (x(k’0)+λ A) = max (f (x(k’0)+λ Α))
[0021]X(U)=X0^X1Cl1
[0022]f (x(k，η)+ λ ^i) = max (f (x(k,卜1)+ λ ^i))
[0023]x4,i) =
[0024]若x(k’n)-x(k’°) < ε，則終止迭代，x(k’n)就是最優(yōu)點；否則進行步驟3。
[0025]步驟3:更新起始點，并判斷是否收斂
[0026]沿方向d(k’n+1) = X(k，n)-X(k，°)，求極大值時的 λ。
[0027]/(χα%0) + Λ+ι^(?ν,+?)) = max f(x(km+M(k'n^)


λ
[0028]令x(k+1，°) = x(k，n+1) = x(k，°)+And(k，n+1)，求出 d(k，n+1)方向上極大值點對應(yīng)的參數(shù)值。若X(k+1，°)-X(k，°) < ε，則終止迭代，得到x(k+1，°)，即為最優(yōu)點；否則，進行步驟4。
[0029]步驟4:計算新方向
[0030]計算下降最快的方向m，使?jié)M足:[0031 ]/(WB—υ)-Rxm) = max {/(x叫—υ)



j=\U^°'n
[0032]Λ m = f (x(k’) -f (x(k’m))
[0033]步驟5:更新方向集
[0034]判斷d(k’n+1)是否與原方向組線性相關(guān)(除去d(k’m))，即:
[0035]d(k,1), d(k,2)......d(k,m_1), d(k’m+1)......d(k’n);
[0036]fi = f (xk (0))
[0037]f2 = f (xk (n))
[0038]f3 = f(xk(n+2)) = f(2xk (n) _xk (0))
[0039]可以證明:若f3<f\
[0040](fr2f2+f3) (frf2- Δ m)2 < 0.5 Δ m (frf3)2
[0041]同時成立，則表明方向d(k，n+1)與原方向組成線性無關(guān)，則可以用d(k，n+1)替代d(k，m)進行下一輪搜索，更新方向:
[0042]d(k+1, j) = d(k'j) j = I, 2......n, j ^ m
[0043]d(k+1,m) = d(k’n+1)
[0044]否則，不更新方向，仍用原方向組進行第k+Ι輪搜索。
【權(quán)利要求】
1.一種改進的Powell圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于，該方法包含以下步驟: 步驟1:給定收斂精度ε >0以及初始點，同時確定目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)個數(shù)η,構(gòu)造η個線性無關(guān)的方向，置k = I ； 步驟2:第k輪η維搜索，并判斷是否收斂，若收斂則終止迭代，否則進行步驟3 ； 步驟3:更新起始點，并判斷是否收斂，若收斂則終止迭代，否則進行步驟4 ; 步驟4:計算下降最快的方向； 步驟5:判斷新方向是否與原方向組線性相關(guān)，若線性無關(guān)則更新方向集，否線性相關(guān)，則不更新方向，仍用原方向組，置k為k+Ι，進行步驟2。
【文檔編號】G06T7/00GK104282017SQ201410444551
【公開日】2015年1月14日 申請日期:2014年9月2日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月2日
【發(fā)明者】紀應(yīng)天, 張登銀, 談麗萍 申請人:南京郵電大學(xué)