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基于图匹配模型的体配准方法研究

时间:2018-01-18 18:20来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是软件工程硕士论文,本文将保测地距离的性质和领域传递的方法相结合,并将该算法应用到三维网格模型的稠密对应问题上,研究了一种基于混合映射的分层实现网格稠密对应的
第一章 绪 论
 
1.1  研究背景及研究意义
三维医学图像配准在医学图像处理领域具有非常重要的研究价值,它不仅被广泛用于医疗诊断方面,而且也被广泛应用于手术制定、虚拟手术指导等各个方面。三维医学图像配准是指通过一系列的空间变换,使两幅待配准的医学图像在对应的医学解剖点上达到空间上的一致。这种一致性是指两副待配准医学图像上的所有医学解剖点,或者手术感兴趣的点和医疗领域中的诊断点在空间上达到一致。随着三维数据采集技术的快速发展,三维数据采集设备的类型也越来越多,由各种三维数据采集设备获取的三维模型也越来越多,由此对计算机的存储、三维模型的处理、网格的传输等方面都提出了非常高的需求。三维模型的表示方法因不同的三维数据采集设备的不同而不同,例如点云法、多边形网格、显示体积、体模型等。在计算机图形学领域,对于三维实体模型广泛使用显示体积表示法,但是这种数据表示法只适用于描述模型曲面上的表面点,没有考虑模型内部点的空间几何分布,很难捕捉模型的立体性质,例如骨骼厚度等,另一种经常被用于三维医学图像的用于描述解剖结构的数据表示方法是体模型。在计算机图形学领域和建模领域中,广泛使用三角网格来模拟复杂模型的表面,并且任意多边形网格都可以转换为三角形网格,而三角网格因其简单性而被广泛使用,相对于多边形网格而言,用三角网格表示的三维模型在变形、配准等方面更容易操作。如图 1.1 所示,其中图 1.1(a)所示是 dora 整体三维网格模型,而图 1.1(b)所示是该三维模型的部分三角网格放大图,该图清晰的显示了三角网格中各点相互连接的几何关系。
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1.2 形状配准的国内外研究现状
在两个等距或近似等距的三维网格模型之间进行形状配准,是计算机图形学中的一个经典问题。由于形状配准被广泛的应用于计算机图形学领域及三维数字几何处理领域,人们提出了各种各样的经典算法[1-2]。这些方法中比较经典的方法包括迭代最近点算法[3-4]、多维标度类方法[5]、对应点搜索方法[6]、局部组合搜索优化算法[7]、谱方法[8-10]、热扩散方法[11-13]、体配准方法。迭代最近点方法又称为 ICP 方法,是一种经典的刚性配准算法,其核心思想是以最近距离标准为基础迭代的分配对应关系,即遍历源网格模型中的每个点,通过在目标网格模型中迭代的搜索与源网格模型中的该点具有最近距离的点,并认为该点即为源网格模型中的对应点,然后重新决定对应关系并继续迭代直到达到某个阈值为止。由于 ICP方法简单并且计算复杂度低而成为最受欢迎的刚性配准算法,并且出现了很多变形改进算法,它们影响了从网格模型的选择、配准到最近距离的控制算法的各个阶段。但是如果源网格模型和目标网格模型之间的相对位置和朝向上具有较大差别[14-15],ICP 类方法就容易陷入局部极值点,因此 ICP 类方法严重依赖于初始配准的位置,并且当获取的模型中存在噪声点时、外点或者缺失点时都可能造成匹配失败。Elad 等人[16]提出了一种多维标度类方法,该类方法是一种非刚性配准的方法,其核心思想是通过提取三维模型的“标准形”从而提取模型的形状特征。对于近似等距网格模型之间的非刚体对应问题,三维欧氏空间中的模型可以通过空间变换转换到另一个多维欧式空间中,而在新的三维空间中,“标准形”上任意两点之间的测地距离与源空间中的对应两点之间的测地距离近似相等,使得两个等距的网格模型之间存在一些几何不变量,最终非刚体对应问题通过这种几何不变量转换为新空间中的刚体对应问题。Lian等人则第一次提出了利用多维度分析和主成份分析(Principal Component Analysis,PCA)方法来获得三维网格模型的“标准型”[17-18]。Ovsjanikov 等人则提出了一种首先在网格模型中提取一个“标准型”,然后通过检索,最终实现两个网格模型匹配的方法[19]。这种方法更适合较为简单的网格模型之间的配准,这种网格模型之间的配准逼近损失较小,配准效果也较好。然而,这类方法计算量较大,对于特征丰富的模型比较敏感,并且较稳定。
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第二章 一种基于混合映射的分层实现网格稠密对应的算法
 
三维网格的稠密匹配是计算机视觉领域的一个重要的研究课题,基于网格匹配中对于噪声的鲁棒性及效率的考虑,提出了一种基于混合对应的分层实现网格稠密对应的算法。
 
2.1 概述
随着计算机技术的迅速发展,三维数字几何技术在各行各业得到了普遍的关注,它被广泛的应用在文物复原、动画重建、三维数字娱乐等领域[27]。因此,对三维数字几何技术的研究也越来越具有深刻的意义,成为当今计算机图形学的研究热点。而形状对应是三维数字几何处理技术的基础,在图像配准、模型检索和人脸识别等领域都具有重要的研究价值和应用前景。形状对应问题可以这样描述:给定一组几何模型 S1,S2,…,Sn,通过计算机图形学中的三维变换及相应算法,在这组几何模型之间找到一个有意义的映射或者对应[28]。本文主要研究两个近似等距三角网格之间的对应。对于给定的两个三角网格模型,通过一定的配准算法找到一个映射,使该映射在三角网格模型的每一个顶点处都光滑并且低变形。在形状对应过程中,任何一种对应方法都会不可避免的造成某些局部区域产生较大的扭曲变形,所以最好的解决办法就是通过一定的算法寻找多组较好的映射,然后根据每个映射在每一个点的变形程度计算出一个权重,根据每一个点的权重将这些映射进行混合,以实现在每一点的扭曲都达到最小。然而这种方法的限制条件很多,而且出于计算效率的考虑,通常选择的待匹配映射数不超过 1000 对[29]。因此为了在网格匹配中进一步提高算法的鲁棒性和配准效率,本文提出了一种基于混合对应的分层实现网格稠密对应的算法。该方法的配准流程是首先通过 Blended Intrinsic Maps[30]方法在两个近似等距三角网格模型之间形成稀疏对应;然后从该稀疏对应关系集合中选择一个子集,采取局部融合策略去除一些冗余点,使该子集具有较好的分布性,以此来提高后续稠密对应的准确性和效率,同时为了增加一些信息,对于某些网格模型可以通过最远点采样策略[31]增加少量的“辅助点”,以此来获得最佳的初始对应点集。最后通过保测地距离信息在初始点的各层领域内进行局部匹配,通过逐层传递实现两个网格的高精度的稠密对应,即网格间的一一对应,这在一定程度上增加了网格对应的鲁棒性和有效性,更加符合实际需要。
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2.2 生成稀疏对应
在两个近似等距网格模型之间寻找稀疏对应的主要难点在于,如何寻找多组较好的低变形的保角映射,然后通过混合权重将这些保角映射混合成为一个较好的映射,使得最终求得的映射在网格模型的各个点处都尽量光滑并且具有较低变形,其中混合权重应该满足下列两点:(1)由于已经考虑了保角变形,为了进一步降低配准过程中的变形,应该使网格模型中每一点处的权重都反比与该点的面积扭曲大小;(2)在不同的保角映射之间整合全局相似性关系。计算稀疏对应的算法流程图如图 2.1 所示。估计每个映射在网格每个点处的扭曲大小,对于那些产生很高的保角映射定义其权重为 0,对于那些保角映射与其他映射保持一致的定义其权重为非 0,最后通过这些混合权重得到最终的光滑并且低变形的混合映射。该方法得到的混合映射与其他方法相比,在很多数据集上都实现了特征点上的语义对齐。
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第三章 一种基于混合张量的超图匹配方法........17
3.1 概述........17
3.2 超图的定义.....18
3.3 基于混合张量的超图匹配........19
3.3.1 建立关联超图.........20
3.3.2 混合相似性张量.....22
3.3.3 保亲和力随机游动..........23
3.3.4 重加权随机跳跃.....25
3.4 实验结果与分析......27
3.4.1 人造数据集的匹配..........27
3.4.2 三维网格模型的匹配......29
3.5 本章小结.........31
第四章 一种基于局部仿射不变量的医学体配准方法研究...........32
4.1 概述........32
4.2 体配准....33
4.3 实验结果与分析......39
4.4 本章小结.........44
第五章 结论与展望............45
5.1 全文总结.........45
5.2 展望........46
 
第四章 一种基于局部仿射不变量的医学体配准方法研究
 
三维医学图像配准在医学图像处理领域具有非常重要的研究价值,目前对于点云配准和形状配准的研究已经比较成熟了,但是对于医学图像领域中体形状的配准研究还不多,因此本文提出了一种基于局部仿射不变量的医学体配准方法。
 
4.1 概述
三维医学图像配准在医学图像处理领域具有非常重要的研究价值,它不仅被广泛用于医疗诊断方面,而且也被广泛应用于手术制定、虚拟手术指导等各个方面。三维医学图像的配准是指通过一系列的空间变换,使得两副待配准的医学图像在对应的医学解剖点上达到空间上的一致。这种一致性是指两幅三维医学图像上的所有医学解剖点,或者所有手术感兴趣的点和医疗领域中的诊断点在空间上达到一致。在计算机图形学领域[48-49],对于三维实体模型[50]广泛使用显示体积表示法,但是这种数据表示法只适用于描述模型曲面上的表面点,没有考虑模型内部点的空间几何分布,很难捕捉模型的立体性质,例如骨骼厚度等,另一种经常被用于 3D 医学图像的用于描述解剖结构的数据表示方法是体模型。本文所提算法首先将获取的待配准的具有病变的医学图像利用骨骼分割预处理技术将其分割出来形成体模型,将另一幅待变形为病变模型的,作为模板的健康医学图像利用 Delaunay 三角剖分等技术形成模板四面体模型,这种数据表示方法可以简化在配准过程中的操作,例如形状分析和可视化等方面,然后利用计算机图形学的相关技术实现两个医学体模型的空间配准,最后通过计算两个体模型的空间紧密度及解剖点是否一致来判断配准结果的准确性及精度。目前基于点的配准和基于曲面配准[51]的技术已经很成熟了,但是它们并没有充分的利用模型内部空间点的几何特征,只是利用模型的表面点来进行配准。针对传统点配准和曲面配准算法的缺点和不足,本文提出了一种基于局部仿射不变量的医学体配准方法。本文的主要贡献是介绍了一种通用的体配准算法,同时引入了一种新颖的局部仿射不变量[52]来加强配准过程的约束,使体配准系统沿着正确的配准方向迭代。为了验证本文所研究方法的有效性,本文进行了多组实验,通过对人体各个部位的配准、误差分析以及和别的方法进行对比,大量实验结果证明本文所提的方法具有配准精度高、鲁棒性好等优点。
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总结
 
目前,随着计算机各种硬件设备和图像处理技术相结合而产生的计算机图形学的迅速发展,三维模型在社会成产生活的各方面都得到了广泛的应用。在电影行业中可以使用三维模型的变形等制作现实电影;在视频游戏产业中可以使用三维模型增加游戏的趣味性和复杂性,同时可以使用贴图或纹理使三维模型看起来比简单的单色模型更加真实。由于三维网格模型比较简单直观,所以它逐渐成为三维模型曲面的主要表示方式。三维网格模型通过存储模型的点信息、面信息以及颜色信息等来保存三维模型的各种几何信息,这种存储方式可以为计算机节约大量的内存和时间,并且完整的保存了在配准过程中需要使用的各种信息,因此这种数据表示方法得到了越来越广泛的使用。本文将保测地距离的性质和领域传递的方法相结合,并将该算法应用到三维网格模型的稠密对应问题上,研究了一种基于混合映射的分层实现网格稠密对应的算法。该算法首先在两个零亏格网格之间寻找一个混合映射,其次使用保测地距离的性质来实现一个稠密对应。这个方法将混合映射和稠密对应算法结合在了一起,实验结果表明该方法可以有效的得到模型的稠密对应。通过与其他方法对比,可以看到本文所提方法具有更高的正确率和更好的效率。本文提出了一种基于混合张量的超图匹配方法,将三维网格模型的匹配问题转变为一个基于概率的超图匹配问题,利用一种新的视角来解决三维网格模型匹配问题。首先在两个三维网格模型之间提取特征点并形成一个关联超图,然后在该关联超图上使用概率方式和一一对应约束条件对该关联超图中的结点进行排序从而形成稳定的对应关系。为了验证本文所提方法的有效性,进行了多组实验,通过与其他经典图匹配方法对比,证明了本文所提方法更加鲁棒,匹配准确率更高。在计算机图形学领域,对于三维实体模型广泛使用显示体积表示法,但是这种数据表示法只适用于描述模型曲面上的表面点,没有考虑模型内部点的空间几何分布,很难捕捉模型的立体性质,例如骨骼厚度等,本文使用体模型来表示医学数据,这种数据表示方法可以简化在配准过程中的操作,例如形状分析和可视化等方面。
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参考文献(略)
 
(责任编辑:工程论文)
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