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基于MRF模型多模态图像配准技术研究 　　摘 要： 在医学图像处理领域中，医学图像配准技术极其重要，其价值体现在临床医学中对图像处理技术的应用。在解决多模态图像配准的相关问题时，基于互信息方法的应用最广泛，但在某些特定的应用中该方法受到的约束仍然较多。针对这一情况，提出一种新的医学图像配准算法，模态变换的引入作为此研究算法的基础，之后新的马尔可夫能量函数则根据两幅通过模态变换后的图像矩阵以及原配准图像得以构建。同时，为了优化能量函数引入了一种改进的梯度下降算法，从而得到配准结果。最后，运用不同的医学图像进行配准实验来验证该算法，通过实验证明该配准算法具有良好的有效性及抗噪性能。 　　关键词： 图像配准； 模态变换； 马尔可夫随机场； 梯度下降算法； 非刚体配准； 图像矩阵 　　中图分类号： TN911.73?34； TP311.17 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）01?0057?05 　　Abstract： In the field of medical image processing， the medical image registration technology is extremely important. Its value is embodied in the application of image processing technology in clinical medicine. For solving the relevant issues of multimodal image registration， the method based on mutual information is most?widely used， but constrained in some specific applications. In view of this situation， a new medical image registration algorithm is proposed. The modal transformation is introduced as the basis of the studied algorithm. After that， the new Markov energy function is constructed according to the two image matrixes after modal transformation and original registration image. In order to optimize the energy function， an improved gradient descent algorithm is introduced to get the registration results. The algorithm was verified with registration experiments of different medical images. The experimental results show that the registration algorithm has perfect effectiveness and high anti?noise performance. 　　Keywords： image registration； modal transformation； Markov random field； gradient descent algorithm； non?rigid registration； image matrix 　　0 引 言 　　图像配准是将图像信息进行汇总并对齐图像的过程，多模态图像配准即为一种将多模态图像进行空间几何关系对齐的技术。近年来，将临床医学和图像处理技术相结合，更加促进了医学图像配准技术的发展。临床上的大多数需求可以被目前已有的算法满足，但是考虑到图像个体之间内容的差异性比较大，而且包含的信息也比较多，所以现今的各种配准算法中都有一定的限制因素存在，一般只能在特定情况下满足配准。考虑到在临床医学方面图像配准具有广泛的应用，而每一种不同的应用均需要不同的形变场，因此关于医学图像配准的问题并没有一种具有普适性的算法解决。针对这一情况，本文提出了一种新的医学图像配准算法。 　　1 MRF随机场的组成 　　在图像分析中，马尔可夫随机场的问题可以视为一个建模问题，具体到图像配准中即构造一个有待优化的能量函数问题。基于马尔可夫随机场构造的能量函数（或称为目标函数）不仅和其相邻的像素点有关，而且