張群藝　楊?yuàn)^林

摘 要：引入符號(hào)函數(shù)建立了兼顧位移場(chǎng)光滑與不連續(xù)的自適應(yīng)全變分配準(zhǔn)模型，并給出了有效的不動(dòng)點(diǎn)迭代方法。實(shí)驗(yàn)表明，由自適應(yīng)全變分模型得到的圖像比全變分配準(zhǔn)模型的效果更好，花費(fèi)時(shí)間更少。

關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn);自適應(yīng);全變分;不動(dòng)點(diǎn)方法

中圖分類(lèi)號(hào)：BT

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.19.096

0 引言

圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用中最困難的任務(wù)之一。配準(zhǔn)的目的是自動(dòng)對(duì)齊圖像，并在顯示同一對(duì)象的不同視圖的圖像中建立特征之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。成功配準(zhǔn)后，可以將來(lái)自不同圖像的信息進(jìn)行比較，組合或融合，以完成進(jìn)一步的任務(wù)。

基于變分的圖像配準(zhǔn)結(jié)合了位移場(chǎng)形變的本質(zhì)特征，是圖像配準(zhǔn)中一類(lèi)重要的方法。變分模型是圖像配準(zhǔn)應(yīng)用中非常有效的工具。擴(kuò)散模型是比較簡(jiǎn)單的模型，能產(chǎn)生光滑的位移場(chǎng)，采用AOS方法可快速求解。TV配準(zhǔn)能保留位移場(chǎng)不連續(xù)。本文兼顧位移場(chǎng)的光滑與不連續(xù)，提出一種改進(jìn)的自適應(yīng)TVp配準(zhǔn)模型，并給出了不動(dòng)點(diǎn)迭代方法求解。

表1顯示TVP配準(zhǔn)的相似性測(cè)度比TV配準(zhǔn)少3.9241，TVP配準(zhǔn)的誤差相對(duì)于TV配準(zhǔn)減少了近0.86%，且迭代時(shí)間及步數(shù)約TV配準(zhǔn)的50%。

4 結(jié)語(yǔ)

本文將TVP模型引入圖像配準(zhǔn)，利用符號(hào)函數(shù)將模型正則項(xiàng)變?yōu)槿菀浊蠼獾膬绾瘮?shù)。該模型提高了TV模型的配準(zhǔn)質(zhì)量，花費(fèi)時(shí)間更短，迭代步數(shù)更少，誤差更低。

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