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。