基于多尺度Harris角点SAM的医学图像配准算法

为满足医学图像配准对多分辨率，高配准率，低时耗率的高要求，提出了一种新颖的基于多尺度Harris角点方根-算术均值距离（SAM）的配准算法。该算法通过对图像进行小波多尺度积边缘检测和多尺度Harris角点检测，首先得到了估计变换参数；然后利用角点间的SAM作为相似性测度函数来获得最佳匹配点对，并通过最小二乘得到最终配准参数。实验表明，算法可实现含噪声图像以及不同分辨率的多模医学图像的配准，由于算法只对角点匹配，无须最优搜索，从而不仅大大减少了计算量，而且避免了陷入局部极值的情况。最后，通过3类实验验证了算法的可行性和鲁棒性。