基于加权有界形变函数的可形变图像配准模型

可形变图像配准是图像处理领域中一个非常重要的课题,是计算机视觉中最基本的问题之一,也是医学图像分析的一个难题。文中研究了两幅单模态灰度图像之间的图像配准问题,充分考虑了参考图像的边缘信息,提出了一个新的基于加权有界形变函数的可形变图像配准模型。首次提出了加权的有界形变函数空间,给出了该空间的定义及相关结论,并从理论上证明了所提模型解的存在性。同时,利用梯度下降法设计了有效的算法进行数值求解,分别在合成图像和医学图像上进行数值实验。实验结果和定量评估结果表明,与对比模型相比,所提模型由于引入了控制函数且将加权有界形变函数作为正则项,得到了更精确的配准结果,特别是在图像边缘及一些细节处配准效果有明显提高。