基于双正交小波变换与特征匹配的脊柱序列自动拼接

目的:本文提出了一种脊柱X线图像序列全自动无缝拼接方法。方法:首先采用双正交小波变换对图像序列进行多分辨率分解,并结合Canny算子提取图像的有效边缘轮廓,通过计算边缘轮廓矩阵E与和值矩阵H获得图像特征点;其次利用归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)算法实现特征点粗匹配,并引入稳健的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法去除误匹配对,实现图像精匹配;然后利用改进的遗传算法对图像序列自动排序,实现匹配系统的自动拼接;最后利用加权平均融合算法实现图像的平滑无缝拼接。结果:实验结果表明该算法可实现高质量快速的脊柱X线图像序列自动拼接。结论:该算法对X线弱对比度脊柱图像序列具有很强的鲁棒性,在一定程度上克服了X线图像序列噪声强、灰度集中、边界模糊、重叠面积过大的缺点及位置关系的限制,具有较强的应用价值。     

基于角点的医学显微图像拼接

目的：本文设计了一种基于角点的医学显微图像拼接方法。方法：先利用Harris算子和MIC算法相结合的方法来检测角点,接着对两组角点进行相关性分析,找出匹配的点,并根据匹配点进行拼接,融合。结果：实现了图像的增强与拼接。结论：实验证明,利用该方法对显微图像进行拼接时获得了理想的拼接效果。     

一种快速扩展视野超声成像方法研究

传统超声检查中由于探头宽度或发射波束角度的限制,会导致成像视野受限,使医生无法全面了解被成像部位组织的结构特征,而扩展视野成像方法可以很好的解决这一问题。本研究改进了现有的多模块匹配技术,以提高模块匹配过程中的抗噪能力;利用变步长搜索方法极大缩短了搜索过程;优化了求解变换矩阵和图像拼接过程,提出了一种更有效的权重系数评估方法,使算法更具鲁棒性和实用性。为了验证算法的有效性,首先利用该算法对体模扫描图像进行拼接实验研究,证明该算法在扩展视野成像上应用的可行性以及良好的拼接精度;然后通过对肌腱和甲状腺等组织超声图像的研究表明,该方法不仅具有良好的成像效果,而且运算量较小,有可能实现实时成像。     

基于改进尺度不变特征变换的手术室多视点图像拼接算法

目的为了提高手术室环境下拼接后全景图像的主观质量,本文提出一种基于改进尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)的手术室多视点图像拼接算法。方法基于SIFT特征点匹配算法,依据手术室采集设备为平行摄像机且获取的两视点高关注区域重叠较宽泛的特点,提出采用局部加权融合的拼接算法消除拼接重影,并在局部加权融合算法下,对参与图像空间变换的特征点在垂直方向增加约束,筛选出正确匹配特征点对以消除拼接折痕。结果此算法解决了手术室拼接图像中手术衣的袖子、手术剪和手套的重影及治疗巾位置拼缝不对齐的问题,即消除了术野高关注度下的拼接重影及误匹配带来的拼接折痕,保证了两幅图像拼缝后的平滑过渡。结论基于改进SIFT特征点匹配的算法获得了较好的主观手术画面的拼接质量。     

基于双向异步投票策略医学图像特征点匹配

图像特征点匹配作为图像处理领域的一项基本技术,在临床医学图像处理中具有很重要的意义。本文根据医学图像的特点提出一种基于双向异步投票策略的特征点匹配方法。首先,利用改进的harris角点检测算子提取图像角点作为图像的特征点;其次,采用本文提出的基于双向异步的投票策略的角点匹配算法完成角点的粗匹配,使待拼接图像的特征点大致对应;最后利用RANSAC优化算法剔除误匹配,使特征点达到精确匹配。     

用于面诊的人脸全景图像拼接算法

采用一种基于人脸特征的柱面投影方法,将人的头部近似看做一个圆柱体,有效地解决了在采集过程中因面部角度所引起的视觉不一致性;利用SIFT特征匹配算法提取两幅图像的特征向量,并通过RANSAC匹配优化算法消除错误的匹配,实现图像的配准;接着采用渐入渐出的融合算法,使图像间实现平滑的过渡,消除拼接缝隙。实验结果表明,本研究使用的算法能够快速、有效地生成人脸全景图像,为后续中医面诊奠定了基础。     

X光图像自动增强拼接技术的研究和实现

目的:设计了一种X光图像的自动增强拼接技术.方法:首先,针对X光影像灰度差异目测困难,单一直方图均衡化增强后可能导致的灰度级减少,某些细节消失,提出一种改进的基于HE的图像增强方法,利用三角函数加权因子对图像进行平滑增强融合;然后,为了解决由于X光图片视野范围的局限性,采用基于相位相关法对图像进行全景拼接重建,并分析了参考图像与待配准图像间存在重叠区域的面积大小与拼接成败的关系;最后,为了提高图像的拼接质量,采用多分辨率算法进行图像融合.结果:成功实现了图像自动增强与拼接.结论:实验证明,对于X光图像存在的灰度差异微小,细节不明显的情况,经过改进的图像增强之后,效果明显,且方法运算简单,能快速有效地对X光图像进行自动增强及拼接及融合,鲁棒性好.当参考图像与待拼接图像重叠区域减小到参考图像2%以下时,才出现误拼接,相同重叠区域面积内,图像信息携带量越多,可得到更好的匹配效果.     

移动式C型臂X射线机图像拼接在骨科手术中的应用

背景：在脊柱和长骨骨折等骨科手术治疗中,获取骨折部位的完整骨结构图像对于监控和评价骨科术中效果具有十分重要的临床意义。 目的：探讨移动式C型臂X射线机图像拼接技术在临床骨科手术中的应用效果。 方法：对骨科手术部位的脊柱和长骨进行C型臂X射线机透视并采集2-4幅图像,经过图像拼接软件将图像多区域重叠,进行图像拼接技术处理后得到脊柱和长骨骨折内固定手术部位的1张全景图像。 结果与结论：移动式C型臂X射线机图像拼接技术处理后能在1张照片上获得脊柱和长骨骨折内固定手术部位全景图像,能较清晰、完整地显示脊柱和长骨的全景,并有助于术者在术中及时地了解和评估骨折部位的对位、对线情况,且能进行长度和角度测量,为进一步提高手术质量提供强有力的支持。     

基于CBCT序列图像的全景图拼接方法

目的：锥束CT精度高,辐射小,成像迅速,广泛应用于牙科诊断治疗中。如果对口腔牙齿的CBCT序列图像进行拼接,得到直线排列的牙齿全景图,这对于牙科医生的临床诊断及治疗是有很大益处的。针对这个问题,本文设计了一种基于CBCT序列图像的全景图拼接方法。方法：本文使用钢珠模具代替牙齿,使用钢珠模具的CBCT序列图像作为实验数据。首先取若干帧图像直接拼合,根据拼合结果初步确定重叠区像素值的范围;然后任意取若干组相邻帧图像,对每一组图像,使用不同重合像素进行配准并利用基于信息熵加权的结构相似度衡量配准效果,得出此组相邻两帧图像的最优重合像素值;最后采用帧到拼接图像的合成方式使用上述最优重合象素值的均值对整个序列图像进行融合拼接,得到全景图。结果：针对钢珠模具的CBCT序列图,本文使用上述方法进行拼接,得到了钢珠模具及其周围夹紧装置的全景图,图像清晰,结构明确,拼接效果良好。结论：本文提出的基于CBCT序列的全景图拼接方法是切实有效的,经此方法拼接得到的全景图像清晰,结构明确。     

DR全下肢全景成像技术及在膝关节置换术中的应用价值

目的 探讨DR全下肢全景成像技术及在膝关节置换术中的应用价值。方法 回顾分析我院2014年2月~2017年4月收集233例全下肢摄影患者资料,应用西门子成像系统、YSIO采集系统DRX线机全下肢摄影功能软件,立式全下肢专用架,获得全下肢无缝拼接影像,经图像处理后应用测量软件进行相关数据测量。结果 231例患者全下肢全景成像拼接成功。拼接处无痕迹,无运动等伪影。2例因患者移动致图像拼接错位判定不合格,经重新投照后获得满意图像。结论 全下肢成像技术,一次曝光,通过无缝拼接技术,在一张胶片上显示全下肢全景影像,为矫形治疗术前、后的疗效观察提供了高质量的全景解剖图像。     

Heterogeneous Stitching of X-ray Images According to Homographic Evaluation

The C-arm X-ray system is a common intraoperative imaging modality used to observe the state of a fractured bone in orthopedic surgery. Using C-arm, the bone fragments are aligned during surgery, and their lengths and angles with respect to the entire bone are measured to verify the fracture reduction. Since the field-of-view of the C-arm is too narrow to visualize the entire bone, a panoramic X-ray image is utilized to enlarge it by stitching multiple images. To achieve X-ray image stitching with feature detection, the extraction of accurate and densely matched features within the overlap region between images is imperative. However, since the features are highly affected by the properties and sizes of the overlap regions in consecutive X-ray images, the accuracy and density of matched features cannot be guaranteed. To solve this problem, a heterogeneous stitching of X-ray images was proposed. This heterogeneous stitching was completed according to the overlap region based on homographic evaluation. To acquire sufficiently matched features within the limited overlap region, integrated feature detection was used to estimate a homography. The homography was then evaluated to confirm its accuracy. When the estimated homography was incorrect, local regions around the matched feature were derived from integrated feature detection and substituted to re-estimate the homography. Successful X-ray image stitching of the C-arm was achieved by estimating the optimal homography for each image. Based on phantom and ex-vivo experiments using the proposed method, we confirmed a panoramic X-ray image construction that was robust compared to the conventional methods.

     

微焦点X线相衬成像技术的边缘信号增强特性研究

目的：研究确定微焦点X射线相衬成像技术的边缘信号特性,以更好地从理论和实验角度,来解读X射线相衬成像结果中的图像信息,更好地确定基于微焦点的X射线相衬成像设备中的相关成像参数,以提高X射线相衬成像技术的应用效果。方法：本文以X射线的折射现象为物理基础,将菲涅耳衍射理论和傅立叶变换相结合,建立X线相衬图像对物体相位信息的二阶微分理论模型,揭示了微焦点X线相衬成像技术的边缘结构信号增强特性及其内涵。再通过计算机仿真实验和对真实光纤样品的物理实验,来观察和验证X线相衬成像技术的边缘结构信号增强特性。结果：计算机仿真实验和对真实光纤样品的物理实验的一致结果显示：基于微焦点的X线相衬成像技术,对样品的边缘结构信息具有明显的信号增强特性,通过相衬图像能够突出显示弱对比物体内部结构的边缘信息。结论：X线相衬成像是一种全新的成像方法,它弥补了传统成像方法在对弱吸收物质成像上的不足,研究证实,这种技术具有对样品内部的微细结构进行边缘增强的成像特性,这为进一步的技术开发和设备参数的优化提供了很好的研究基础。     

最小二乘法的未知控制点检测

背景：数字减影血管造影系统使用X射线影像增强器作为图像检测器,获取的投影图像与真实图像之间存在几何失真。 目的：为实现脑血管的三维重建,对数字减影血管造影图像的几何失真进行校正。 方法：基于数学形态学检测可视控制点,在此基础上采用最小二乘法曲线拟合进行非可视控制点检测,利用获取的672个控制点对原始图像进行非线性局部校正。 结果与结论：实验结果表明在边缘校正的结果较好,圆弧区域基本不失真。使用最小二乘法曲线拟合得到的控制点坐标准确性高,图像校正结果好,可用于脑血管数字减影血管造影图像的校正,为后续的三维重建提供保证。     

基于模糊最大熵的医学X增强方射线图像边缘法研究

目的：由于医学X射线图像在数字化成像过程中容易受到成像设备中射线散射、电器噪声以及人体组织结构的复杂性等因素的影响,导致数字医学x射线图像的质量不高。因此,针对数字医学X射线图像对比度较差,目标细节信息不明显的特点,研究了一种基于模糊最大熵的图像边缘增强算法。方法：首先将医学X射线图像从灰阶域变换到模糊域。然后通过最大熵准则确定模糊阈值将医学X射线图像分为目标和背景两部分．并分别对其进行图像增强处理．最后再映射回到灰阶域。结果：本文以主动脉造影X射线图像为例,对其分别进行经典模糊边缘增强、反锐化边缘增强和模糊最大熵边缘增强处理,并对处理后图像的相关参数进行定量分析。结论：结果表明基于模糊最大熵算法处理后的图像质量高．边缘细节信息明显增强,且该算法相比其它两种算法具有更好的抗噪性。     

基于非线性估计的CBCT几何标定算法

针对传统的几何标定算法由标定模体位姿误差导致的CBCT成像系统参数标定精度不高的问题,提出一种基于解析几何和非线性优化的CBCT几何标定算法。首先,设计一种插帧追踪的方法,提取特征点的坐标,使得标定模体与投影图像中的特征点实现一一对应。然后,利用投影图片与设计的标定模体之间的空间几何关系,计算相关参数。最后,对检测的特征点进行非线性估计,进一步提高几何参数的计算精度。仿真数据实验表明,本文算法能够较为精确地计算出CBCT成像系统的几何参数,并在标定模体出现位姿偏差时仍然保持较高的计算精度。通过非线性估计模型,本文所提出的算法突破了现有算法标定模体位于等中心点的限制,提高了CBCT成像系统中参数标定的精度。     

基于反距离加权插值和改进采样点数据合成的医学影像三维重建

传统的体绘制光线投射算法虽然已成为医学影像三维重建的主流方法之一,但是其生成的三维模型质量与绘制速度仍不能满足临床医学诊断的要求。本研究提出一种基于反距离加权插值和改进采样点数据合成的医学影像三维重建算法,通过反距离加权插值方法提升绘制速度;通过增加采样点的个数提高三维重建的成像质量。实验结果表明,该算法在提高成像质量的同时可以提高绘制速度,可将圆锥绘制速度较传统方法提升20％,髋关节平均绘制速度提升18％,并且生成圆锥图像的MSE小于传统算法,SSIM大于传统算法。     

Ruler Based Automatic C-Arm Image Stitching Without Overlapping Constraint

In this paper, we propose a new method for stitching multiple fluoroscopic images taken by a C-arm instrument. We employ an X-ray radiolucent ruler with numbered graduations while acquiring the images, and the image stitching is based on detecting and matching ruler parts in the images to the corresponding parts of a virtual ruler. To achieve this goal, we first detect the regular spaced graduations on the ruler and the numbers. After graduation labeling, for each image, we have the location and the associated number for every graduation on the ruler. Then, we initialize the panoramic X-ray image with the virtual ruler, and we “paste” each image by aligning the detected ruler part on the original image, to the corresponding part of the virtual ruler on the panoramic image. Our method is based on ruler matching but without the requirement of matching similar feature points in pairwise images, and thus, we do not necessarily require overlap between the images. We tested our method on eight different datasets of X-ray images, including long bones and a complete spine. Qualitative and quantitative experiments show that our method achieves good results.