基于边缘拐点的医学图像配准

利用控制点进行医学图像配准是医学图像处理领域的重要研究内容,其中控制点的选取是重点研究的一点。本文提出先将图像二值化,提取边缘,在边缘处利用边缘信息及其邻域内的信息提取拐点作为控制点。将变形图像和参考图像的拐点坐标分别作为网络学习的输入和输出样本,经过训练得到一组网络连接权参数,利用学习好的网络预测配准图像。以人脑CT图像为例,通过实验验证了算法的有效性。