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基于几何约束的图像配准研究的开题报告

1.研究背景和意义

在医学、计算机视觉、测绘等领域，图像配准是一个重要的研究方

向。图像配准可以把不同场景下的图像进行对齐，从而使得它们可以进

行比较和综合分析。图像配准的重要性在于可以解决许多实际问题，如

医学影像的诊断和治疗、遥感图像的地学分析和测绘、运动追踪等。

基于几何约束的图像配准是一种基于特征点匹配和模型假设的图像

配准方法。该方法可以利用图像中的几何约束，如物体的形状、协方差、

对称性、直线和曲线等等，来增强匹配的准确性和稳定性。因此，该方

法在许多领域中具有广泛的应用，特别是在医学影像中的应用。

2.研究内容

本文主要研究基于几何约束的图像配准方法，并探索该方法在医学

影像中的应用。以下是研究内容的具体分析：

(1)建立医学影像图像库和配准基准：为了测试基于几何约束的图像

配准方法的性能和可靠性，我们将建立一个医学影像图像库，并制定配

准基准，从而对各种图像配准方法进行比较和评估。

(2)提取几何特征点：利用图像处理算法，提取医学图像中的几何特

征点，如边缘、直线、曲线等等。这些几何特征点将作为匹配的基础。

(3)建立几何模型假设：利用几何特征点，建立医学图像的几何模型

假设（如物体形状、协方差、对称性等等），从而增加匹配的准确性和

稳定性。

(4)实现基于几何约束的图像配准算法：基于几何特征点和几何模型

假设，实现医学影像的基于几何约束的图像配准算法，并对算法的性能

和可靠性进行测试和评估。

(5)探索医学影像中的应用：将基于几何约束的图像配准方法应用于

医学影像中的医学影像测量、病变诊断和疗效评估等方面，探索该方法

的应用价值和潜力。

3.研究重点和难点

(1)建立准确的医学影像图像库：医学影像的多样性和特殊性使得图

像库的建立成为本项研究的重要难点。各种影像类型的充分收集和准确

标注是必不可少的。

(2)几何模型的选择和建立：基于几何约束的图像配准方法需要一个

准确和可靠的几何模型假设。该模型假设必须在减少噪声、能有效应用

到多种医学图像上、并兼顾精度和效率等因素上取得平衡。

(3)建立可靠的图像匹配算法：提取几何特征点和建立几何模型假设，

对图像的配准精度有着至关重要的影响。该算法必须能够适应日益演变

的医学图像特征。

4.研究预期成果

(1)建立一个医学影像图像库和配准基准，为日后的医学影像研究提

供数据支持。

(2)将提取几何特征点和几何模型假设相结合的方法应用到医学影像

的配准中，提高医学影像的配准准确率和稳定性。

(3)探索基于几何约束的图像配准方法在医学影像中的应用，对疾病

诊断和治疗提供支持。