Abstract
在本篇論文中我們提出一種多解析度方法，採用解析度由粗到細 的策略去對齊影像。使用這種階層式的方法，可以改善執行的速度 和疊 代收斂的特性。最佳化的程序是採用里賓伯-馬夸特的方法和影 像的梯度 去解決一般對準的問題。在二維空間的例子中，我們使用 這種方法進行 仿射、透視和雙線性轉換的影像對準。在三維空間的 例子中，我們對準 了同一個病人在治療前和治療後的兩組PET影像。 在實驗中，我們證明使 用這種方法所獲得參數的精確度。 在醫學影像上，影像的 對準可以增加臨床上的診斷資料。它主 要的應用有(1)從不同的時 間找尋病人所改變的狀況，(2)進行影像 的融合作為診斷的資料，(3)從 不同的物體去校正產生變形的外形。 多模組影像(CT、MRI、PET等)的對 準更可以提功病理診斷和研究 上相關的資料。在本篇論文中我們提出 一種多解析度方法去對準影 像。這種方法的優點有(1)大量的疊代計算 集中在階層式結構中解析 度較粗的階層，(2)在對準過程中，影像解析度 越細的階層參數收斂 的速度越快，(3)由於起始的參數搜尋在解析度最粗 的階層，所以在 疊代的過程中不會有陷入局部最佳化的情形。我們的系 統在沒有使 用標記的情況下可以進行一般的仿射、透視和雙線性轉換的 影像對 準。在實際的應用上，我們在不同的時間經由CCD相機取得影像 ， 光線不均勻所形成影像上灰階值強度的不同是造成實驗上誤差的主 要因素。此外所使用的對準參數的數量及使用轉換函數的與實際狀 況是 否符合也是影嚮對準實驗結果的因素之一。