基于马尔可夫随机场的多模态图像信息模型与非刚体图像配准

项目名称： 基于马尔可夫随机场的多模态图像信息模型与非刚体图像配准

项目编号： No.60971133

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 时永刚

作者单位： 北京理工大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 本项目主要内容有两个方面：其一是研究多模态图像相似性表达的物理本质特性和数学表达的理论基础，以及不同测度函数之间的内在联系。根据马尔可夫随机场(MRF)和广义信息度量理论，结合多模态图像的成像机理、联合灰度概率分布与配准程度之间的相互关系，根据图像间灰度的转移概率特性，建立基于MRF的信息概率模型，这是一个描述多模态图像相似性表达的数学物理框架模型。从理论方法上，这一模型可应用于更广泛的研究和工程领域，例如，信息理论、聚类分析、模式识别、语音识别、经济统计分析和模糊集等。其二是研究临床医学上的非刚体配准问题，在未发生物理结构变化的情况下，建立基于拓扑不变性的变换模型；在某一部位物理结构发生改变的情况下，根据周围未变结构建立形变模型。通过本项目的研究，可望解决多模态图像处理方面的一些基本理论问题和若干项临床影像学面临的实际计算及实现问题。

中文关键词： 医学图像；马尔科夫随机场；图像分割；图像配准；细胞形态

英文摘要：

英文关键词： medical image；Markov random field；image segmentation；image registration；cellular morphology