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线性配准的基本原理

线性配准的基本原理

作者: 此间不留白 | 来源:发表于2020-09-28 21:00 被阅读0次

    上海交通大学 医学图像处理技术

    线性配准

    线性配准,也叫刚体配准,这种一种关注于全局图像的配准方式,主要包括以下几个方面:

    • 平移,缩放和旋转
    • 2维刚体配准和3维刚体配准
    • 仿射变换

    2维仿射变换

    为了方便以矩阵的形式处理图像的仿射变化,将图像仿射变换的公式以线性方程组的形式表述,如下所示:

    • x_0,y_0为原点,分别沿x轴和y轴移动t_x,t_y个单位
      -x_1 = 1x_0+0y_0+t_x
      -y_1 = 0x_0+1y_0+t_y
    • 围绕x_0,y_0旋转\theta角度
      -x_1 = cos(\theta)x_0+sin(\theta)y_0+0
      -y1 = -sin(\theta)x_0+cos(\theta)y_0+0

    • 放大或缩小s_xs_y
      -x_1 = s_x x_0+0y_0
      -y_1 = 0x_0+s_y y_0

    • 剪切
      -x_1 = 1x_0 +hy_0 +0
      -y_1 = 0x_0+1y_0+0

    3维图像的刚体配准

    3维图像的刚体配准和2维图像非常类似,也是基于全局坐标的变换,如下所示,描述了3维图像的基本旋转变化矩阵

    • 平移变换


    • Pitch (沿x轴方向的旋转)

    • Roll (沿y轴方向的旋转)

    • Yaw(沿z轴方向的旋转)

    视觉坐标系与物理坐标系

    图像的配准过程中,需要考虑真实坐标到视觉坐标的转换,假设有一个待配准的图像A,目标图像B,A的视觉坐标到真实坐标的转换用M_A表示,用M_B^{-1}表示B的真实坐标到视觉坐标的转换,那么我们可以用M_A M_B^{-1}表示图像配准的真实坐标转换。

    左手坐标系和右手在坐标系

    根据前人对坐标系的定义,通常有两种坐标系表示图像,分别是右手坐标系和左手坐标系。两个坐标系通过矩阵的变化可以实现互相的转换。


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