探究乳腺癌调强放射治疗影像引导锥形束CT（Cone-beam CT，CBCT）匹配区域的选择对靶区精度的影响，为临床应用提供参考。回顾性分析2020年1月至10月乳腺癌保乳术后行放疗患者22名，比较入组病例不同匹配框对靶区匹配精度的影响，设置胸骨组（对照组1）、胸椎组（对照组2）与胸骨胸椎+靶区组（研究组）3种不同匹配区域进行配准，每组测量记录匹配误差、CBCT与定位CT靶区术腔边界金属夹位移数据。共获得匹配误差与靶区金属夹位移数据各528组，对所得数据采用独立样本非参数检验分析并计算3组金属夹的3D矢量距离。胸骨组与研究组匹配误差除旋转误差X轴方向差异有统计学意义，其余方向差异均无统计学意义（p>0.05），胸椎组与研究组的匹配误差均无统计学意义（p>0.05）。胸骨组与研究组靶区金属夹在X、Y、Z三个方向位移分别为：（1.59±1.61）mm与（1.23±1.19）mm（p=0.045）、（1.65±1.44）mm与（1.89±1.52）mm（p =0.006）、（1.13±1.18）mm与（1.37±1.31）mm（p=0.999）；胸椎组与研究组靶区金属夹在X、Y、Z三个方向的位移分别为：（1.51±1.83）mm与（1.23±1.19）mm（p =0.002）、（1.69±1.84）mm与（1.89±1.52）mm（p<0.001）、（0.91±1.28）mm与（1.37±1.31）mm（p=0.003）。三组靶区金属夹3D矢量距离分别为：（3.16±1.92）mm、（3.62±1.92）mm、（2.52±1.53）mm。乳腺癌调强放疗CBCT自动配准最佳匹配区域应包括胸骨、胸椎与患侧靶区，术腔放置金属夹能提高乳腺癌放疗靶区匹配精准度。
乳腺肿瘤/调强放射疗法 摆位误差 CBCT匹配区域 自动配准 Breast tumor/intensity modulated radiotherapy Position error Matching reference points Automatic registration 辐射研究与辐射工艺学报
2023, 41(6): 060301
东北林业大学 信息与计算机工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150040
针对遥感影像本身存在纹理差异, 特征点提取不均匀的自动配准问题, 提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先, 对Harris算子进行了改进, 使其提取特征点覆盖范围更广; 然后, 对影像进行分块处理, 对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取, 并采用分块迭代剔除策略, 保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布; 其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配, 完成了最终同名点选取; 最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理, 能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准, 具有一定实际意义。
遥感影像 Harris算子 自动配准 remote sensing image harris operator automatic registration
武汉大学遥感信息工程学院, 湖北 武汉 430079
鉴于激光点云和影像数据成像机理的差异以及现有配准基元的可获取性特点，通常采用基于特征的配准算法修正两者之间的转换关系，其中建筑物的边缘及角点为最常用的特征。针对城区建筑物分布密集、形状相似的问题，提出了一种基于道路线的机载激光雷达数据和高分辨率航空影像自动配准方法。该方法充分利用点云数据提供的高程与强度信息，提取出高精度的规则化道路矢量线；根据初始外方位元素建立点云数据和航空影像的近似变换关系，以道路矢量线在航空影像的投影位置为先验知识，采用改进的道路矩形整体匹配算法得到影像中的道路中心线，获取同名线特征；以同名道路线段的首末端点作为控制信息，利用基于欧拉角的空间后方交会算法解算新的影像外方位元素，实现航空影像和激光雷达数据的配准。实验结果表明，该方法利用道路特征实现航空影像与激光雷达点云的配准，提取特征少且配准精度较高，大大提高了工作效率。
遥感 道路线特征 机载激光雷达 航空影像 自动配准
中国工程物理研究院流体物理研究所， 四川 绵阳 621900
针对同类传感器多光谱图像的配准，提出了一种快速有效的图像自动配准方法。该方法采用 Forstner算子分别从参考图像和配准图像提取控制点，再利用基于灰度相关的算法匹配同名像点，然后利用同名像点求解仿射变换参数，实现多光谱图像的配准。通过液晶光谱相机成像实验对该方法进行验证，结果证明了该方法处理速度快，配准精度高。
多光谱 图像自动配准 控制点 液晶 multi-spectra automatic images registration control points liquid crystal
海军航空工程学院,控制工程系,山东,烟台,264001
通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出了一种自动配准算法.其基本思路是将图像变换模型分解,逐步简化.可见光和红外图像配准时的变换为仿射变换.首先,利用传感器参数的调整,消除图像间的比例变化,将仿射变换简化为刚体变换;然后,依赖图像信息,用形态学边缘检测的方法求取目标的轮廓中心,以此为控制点消除图像间的平移变化,实现图像的完全配准;最后,通过观察海天线是否重合以及利用均方根误差原则,对算法的配准效果做详细评估.仿真实?楸砻?该算法准确、快速,配准精度满足目标识别的要求,可以较好地解决异类传感器弱小目标图像配准的难题.
多传感器图像 图像配准 自动配准 变换模型 形态学边缘检测
