Image Registration pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:A. Ardeshir Goshtasby

出品人:

页数:442

译者:

出版时间:2012-1-10

价格:USD 179.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781447124573

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 图像配准
• 医学图像
• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 算法
• 变换
• 特征提取
• 优化
• 应用

《图像配准：基础与应用》 第一章：导论 图像配准，一个在计算机视觉、医学影像、遥感、自动驾驶等众多领域扮演着核心角色的技术，其根本目的是将不同时间、不同传感器、不同视角或经过不同处理过程获得的图像，在空间上对齐，使其能够进行有意义的比较、融合或分析。想象一下，你在同一片区域拍摄了两张照片，一张是晴空万里，另一张是阴雨绵绵，如果想精确地测量某栋建筑物的变化，就需要将这两张照片上的建筑轮廓精确地对齐。这就是图像配准所要解决的问题。 本章将深入探讨图像配准的概念、重要性以及其在不同学科中的广泛应用。我们将首先定义图像配准，阐明其目标是将一张图像（浮动图像，float image）通过某种变换（transformation）映射到另一张图像（固定图像，fixed image）的坐标空间中，使得两张图像在对应区域的像素值具有高度相似性。我们将强调，图像配准并非仅仅是简单的几何变换，它还涉及到对图像特征的提取、匹配和优化过程。 接着，我们将勾勒出图像配准的典型流程，通常包括以下几个关键步骤：特征提取（feature extraction）、特征匹配（feature matching）、变换模型选择（transformation model selection）以及变换参数优化（transformation parameter estimation）。虽然这些步骤的实现方式多种多样，但它们构成了绝大多数配准算法的核心框架。 本章的重点之一在于阐述图像配准的重要性。在医学领域，配准技术使得医生能够对比不同时间点的CT、MRI扫描，从而监测肿瘤生长或治疗效果；在遥感领域，它可以用于分析地表覆盖变化、提取地形信息；在自动驾驶中，将激光雷达点云数据与相机图像配准，有助于环境理解和路径规划。没有可靠的图像配准，许多高级的图像分析和决策支持系统将无法有效运行。 此外，我们将简要介绍图像配准所面临的挑战，例如图像噪声、光照变化、几何畸变、组织形变（在医学影像中尤为突出）以及缺乏足够可辨识特征等。这些挑战促使研究人员不断开发更鲁棒、更精确的配准算法。 最后，本章将概述本书的结构，为读者系统性地学习图像配准技术奠定基础。我们将从基础的几何变换原理讲起，逐步深入到各种复杂的配准算法，并讨论其在具体应用场景中的优化与实践。 第二章：图像变换模型 在图像配准的框架中，变换模型（transformation model）是连接浮动图像和固定图像空间的关键桥梁。它描述了浮动图像需要经历怎样的空间几何变化才能与固定图像对齐。选择合适的变换模型对于配准的精度和效率至关重要。本章将系统介绍常见的图像变换模型，从最基础的刚性变换到更复杂的非刚性变换。 我们将从刚性变换（Rigid Transformation）开始。刚性变换在保持物体形状和大小不变的前提下，对图像进行平移（translation）和旋转（rotation）。这种变换在二维空间中通常由四个参数描述：x方向的平移量，y方向的平移量，以及旋转角度。在三维空间中，则需要六个参数：三个平移量和三个旋转角度。刚性变换在对齐不发生形变的大刚体（如同一场景下的两张照片）时非常有效。 接着，我们将探讨相似变换（Similarity Transformation）。除了平移和旋转，相似变换还引入了缩放（scaling）操作。这意味着图像在保持角度关系不变的前提下，可以进行整体的放大或缩小。二维相似变换需要五个参数：x和y方向的平移量，旋转角度，以及一个统一的缩放因子。 然后，我们将介绍仿射变换（Affine Transformation）。仿射变换是比相似变换更通用的线性变换，它包括了刚性变换、相似变换，并且还能进行剪切（shearing）。仿射变换在二维空间中由六个参数描述，可以表示为矩阵乘法和向量加法的组合。它能够处理图像的平移、旋转、缩放以及非均匀的拉伸和压缩，在许多二维图像配准场景中表现出色。 在此基础上，我们将深入研究投影变换（Projective Transformation），也称为透视变换（Perspective Transformation）。这种变换模型能够模拟相机投影的特性，处理图像在不同视角下的形变。投影变换在二维空间中需要八个参数，能够将直线映射为直线，但角度和长度会发生变化。它在处理从不同角度拍摄的图像，如街景图像对齐时非常有用。 除了上述基于全局参数的变换模型，我们还将介绍样条插值（Spline Interpolation）等方法，它们能够实现更局部、更灵活的形变，为非刚性变换（Non-rigid Transformation）奠定基础。 非刚性变换是图像配准领域一个更为复杂但至关重要的部分，它允许图像发生局部形变，以适应更复杂的场景，例如医学影像中的组织形变、形变动物的器官配准等。我们将详细介绍几种常见的非刚性变换模型： 薄板样条（Thin-Plate Spline, TPS）：TPS是一种经典的非刚性变换模型，它通过引入一组控制点，使得变换在控制点附近产生平滑的形变，而远离控制点的地方形变较小。TPS能够有效地模拟局部形变，但计算复杂度较高。 流体模型（Fluidic Transformation）：这类模型将图像的形变类比于流体的流动，通过速度场（velocity field）来描述图像像素的位移。流体模型能够实现非常自由和局部的形变，常用于医学影像配准。 基于度量（Metric-based）的非刚性变换：这类方法不是直接定义一个显式的形变模型，而是通过定义一个能量函数（energy function），其中包含数据保真项（data fidelity term）和形变正则化项（deformation regularization term）。通过优化这个能量函数，可以隐式地找到最优的形变场。 本章的讨论将强调每种变换模型的适用场景、优缺点以及其在配准流程中的作用，为后续章节介绍具体的配准算法打下坚实的理论基础。 第三章：特征提取与匹配 在将浮动图像与固定图像进行空间对齐之前，我们通常需要找到图像中的一些关键点或区域，这些点或区域在两张图像中都能够被可靠地识别和匹配。这就是特征提取与匹配的任务。本章将深入探讨各种用于图像配准的特征提取方法和特征匹配策略。 我们将从基于点特征（Point Features）的方法开始。点特征是图像中具有特定几何或灰度属性的点，例如角点、斑点等。 Harris角点检测器：作为一种经典的角点检测算法，Harris角点检测器能够有效地找到图像中的角点，这些角点通常具有在不同方向上的灰度变化剧烈、在小范围内具有重复性的特点。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）：SIFT是迄今为止最成功的特征描述子之一。它能够提取对尺度、旋转、光照变化甚至部分视角变化都具有鲁棒性的关键点（keypoints）。SIFT算法分为三个主要阶段：关键点定位、关键点方向分配以及关键点描述子生成。 SURF（Speeded-Up Robust Features）：SURF是SIFT的一个加速版本，它使用积分图（integral image）等技术来加速特征的提取和描述。SURF在保持一定鲁棒性的同时，显著提高了计算效率。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）：ORB是一种快速且高效的特征提取和描述算法，结合了FAST角点检测和BRIEF描述子，并引入了方向信息，使其在实时应用中表现出色。 除了点特征，我们还将介绍基于区域特征（Region Features）和基于线特征（Line Features）的方法。 区域特征：例如，可以提取图像中的纹理区域或形状轮廓作为特征。 线特征：在一些场景下，直线（如建筑物的边缘、道路）可能比点特征更具辨识度。我们可以提取图像中的直线段，并利用其方向、长度等信息进行匹配。 在提取了候选特征后，接下来的关键任务是特征匹配（Feature Matching）。我们将介绍多种匹配策略： 最近邻匹配（Nearest Neighbor Matching）：对于浮动图像中的一个特征点，在固定图像中寻找距离其描述子最近的特征点。然而，简单的最近邻匹配容易产生错误的匹配（outliers）。 比率测试（Ratio Test）：为了提高匹配的准确性，我们通常会对最近邻和次近邻的距离进行比率测试。如果最近邻的距离与次近邻的距离之比小于一个阈值，则认为这是一个可靠的匹配。 RANSAC（Random Sample Consensus）：RANSAC是一种非常强大的抗噪声算法，用于从包含异常值的观测数据集中估计模型参数。在特征匹配中，RANSAC可以用来从一组候选匹配点中鲁棒地估计出变换模型参数，有效地剔除错误的匹配。 匹配约束：还可以利用一些匹配约束来提高匹配的准确性，例如顺序约束（Order Constraint）（如果两幅图像来自连续的帧，相邻的特征点在一定程度上应保持相对位置关系）或几何约束（Geometric Constraint）（根据初步估计的变换模型，检查匹配点是否符合预期）。 本章将通过具体的算法原理和实例，帮助读者理解如何有效地从图像中提取具有辨识度的特征，并如何可靠地将这些特征在不同图像之间进行匹配，为后续的变换模型优化提供高质量的输入。 第四章：基于强度（灰度）的配准 与基于特征的配准方法不同，基于强度（或灰度）的配准方法直接利用图像的像素值信息进行配准，而无需显式地提取和匹配特征点。这类方法通常通过最小化或最大化一个相似性度量（Similarity Measure）来评估两张图像的对齐程度，然后迭代地优化变换模型的参数，直到达到最佳的对齐状态。本章将深入探讨各种基于强度（灰度）的配准算法。 我们将从区域区域（Area-based）配准方法开始。这类方法将图像划分为小的重叠区域，并计算这些区域之间的相似性。 互相关（Cross-Correlation）：互相关是一种衡量两个信号之间相似性的统计度量。在图像配准中，我们可以计算浮动图像中一个区域与固定图像中对应区域的互相关值。互相关值越高，表示两张图像的区域越相似。 平方差和（Sum of Squared Differences, SSD）：SSD是另一种常用的相似性度量。它计算浮动图像和固定图像在对应区域的像素灰度值之差的平方和。SSD值越小，表示两张图像越相似。SSD对噪声比较敏感。 归一化互相关（Normalized Cross-Correlation, NCC）：NCC是对互相关的一种归一化处理，使其对图像的整体亮度变化具有更强的鲁棒性。NCC值介于-1到1之间，1表示完全相似。 互信息（Mutual Information, MI）：互信息是一种信息论的概念，它衡量两个随机变量之间共享的信息量。在图像配准中，将浮动图像和固定图像的像素灰度值看作随机变量，互信息可以衡量它们之间的统计依赖性。MI在处理多模态图像（如CT与MRI）的配准中尤为重要，因为不同模态的图像可能具有不同的灰度分布，但其背后的物理信息是相关的。 在计算了相似性度量之后，我们需要一种优化策略（Optimization Strategy）来寻找最佳的变换参数。 梯度下降法（Gradient Descent）：如果相似性度量是可微的，我们可以利用梯度下降法来迭代地更新变换参数，以减小SSD或增大MI/NCC。 牛顿法（Newton's Method）：牛顿法是一种二阶优化方法，通常比梯度下降法收敛更快，但计算量更大。 Powell方法（Powell's Method）：Powell方法是一种不用计算梯度的搜索方法，适用于非可微的相似性度量，或者当梯度难以计算时。 多分辨率/金字塔方法（Multi-resolution/Pyramid Methods）：为了提高配准效率和鲁棒性，常常采用多分辨率的方法。首先在低分辨率图像上进行粗略配准，然后逐渐提高分辨率，在更高分辨率的图像上进行精细配准。这种方法可以有效地跳出局部最优解。 本章将深入讨论这些相似性度量的原理、计算方法以及它们在不同场景下的适用性。同时，我们将介绍各种优化算法，并分析它们在配准过程中的优劣。理解这些基于强度（灰度）的配准方法，对于处理未提取特征或特征不明显的图像至关重要，尤其是在医学影像等领域。 第五章：配准算法的评估与比较 在成功地实现了图像配准算法后，一个至关重要的问题是如何客观地评估配准结果的准确性和效率。本章将重点介绍用于评估图像配准算法的标准、指标和常用方法。 我们将首先讨论评估指标（Evaluation Metrics）。这些指标可以分为几类： 基于目标函数（Objective Function）的指标：在基于强度（灰度）的配准中，我们使用的相似性度量本身也可以作为评估指标。例如，配准后的SSD值越小，NCC值越大，通常意味着配准越准确。 基于几何形变的指标： 目标点平均误差（Mean Target Point Error, MTPE）：如果在固定图像中有明确标记的目标点，我们可以将浮动图像中的对应目标点通过配准变换映射过去，然后计算映射后的点与固定图像中真实目标点之间的平均距离。 Dice系数（Dice Coefficient）：在分割任务中，Dice系数常用于评估分割区域的重叠程度。在配准评估中，我们可以先对图像进行分割，然后计算配准前后分割区域的Dice系数，衡量形变是否保持了分割区域的完整性。 Hausdorff距离（Hausdorff Distance）：Hausdorff距离可以用来衡量两个点集（例如，分割的轮廓点集）之间的距离，它对离群点比较敏感。 基于解剖学一致性的指标（在医学影像中尤其重要）： 解剖学地标的对齐误差：通过专家标记的解剖学地标（如骨骼的特定点、器官的边界）的对齐误差来评估配准的准确性。 形态学分析：评估配准后的器官形态是否保持了原有的解剖学特征。 除了定量评估指标，我们还需要考虑定性评估（Qualitative Evaluation）。这通常涉及人工检查配准结果，例如通过将配准后的浮动图像与固定图像进行叠加显示（如伪彩色叠加），观察其重叠区域的视觉效果，或者通过可视化变换场来检查是否存在不合理的形变。 在评估配准算法时，我们还需要考虑效率（Efficiency）。这包括： 计算时间（Computational Time）：算法完成配准所需的总时间。 内存消耗（Memory Consumption）：算法运行时所需的内存大小。 我们将介绍比较方法（Comparison Methods）。 基准数据集（Benchmark Datasets）：使用标准化的、带有 ground truth（真实标注）的数据集进行测试，能够提供更公平的比较。例如，医学影像领域有许多公开的医学影像配准数据集。 交叉验证（Cross-validation）：将数据集划分为训练集和测试集，以避免过拟合，并更准确地估计算法在未见数据上的性能。 可视化工具（Visualization Tools）：使用专业的医学影像查看软件或自定义的可视化工具来直观地展示配准结果，有助于发现算法的问题。 本章将强调，没有一种单一的评估指标能够完美地衡量所有场景下的配准质量。因此，需要根据具体的应用需求，选择合适的评估指标和方法，并综合运用定量和定性评估手段，以全面地评价和比较不同的图像配准算法。 第六章：高级配准技术与应用 在掌握了图像配准的基础理论和方法之后，本章将进一步探讨一些高级的配准技术，以及图像配准在各个领域的具体应用与挑战。 我们将首先介绍一些特定领域的配准技术： 多模态图像配准（Multi-modal Image Registration）：如前所述，MI（互信息）在处理CT、MRI、PET等不同模态的医学影像配准中起着核心作用。我们还将探讨其他用于多模态配准的方法，例如基于统计模型（如学习到的深度特征）的方法。 三维图像配准（3D Image Registration）：在医学影像（CT, MRI）和科学计算领域，三维图像的配准是普遍需求。我们将讨论如何将二维配准的原理扩展到三维空间，并介绍三维图像处理中的效率和存储问题。 实时配准（Real-time Registration）：在需要快速响应的应用中，如机器人导航、增强现实，实时配准至关重要。我们将讨论如何通过优化算法、硬件加速等手段实现实时配准。 深度学习在图像配准中的应用（Deep Learning in Image Registration）：近年来，深度学习在图像配准领域取得了显著进展。 直接回归变换参数：利用卷积神经网络（CNN）直接学习从输入图像到变换参数的映射。 基于流场（Flow Field）的深度学习：训练网络直接预测图像间的形变流场。 学习相似性度量或正则化项：利用深度学习来改进传统的相似性度量或正则化策略。 接下来，我们将深入探讨图像配准在各个领域的具体应用： 医学影像（Medical Imaging）： 影像诊断与监测：对比不同时间点的影像，监测疾病进展或治疗效果。 手术导航与规划：将术前影像与术中实时影像配准，辅助医生进行精准手术。 影像融合（Image Fusion）：将不同模态的影像融合，提供更全面的信息。 解剖学研究：构建标准化的解剖学模型，研究个体差异。 遥感与地理信息系统（Remote Sensing and GIS）： 地表变化监测：对比不同时期的卫星或航空影像，监测森林砍伐、城市扩张、土地利用变化等。 地形分析：利用不同视角的影像或雷达数据进行三维重建和地形分析。 地图更新与制作：将新的遥感数据与现有地图进行配准，更新地图信息。 自动驾驶与机器人（Autonomous Driving and Robotics）： 传感器融合：将相机、激光雷达、雷达等不同传感器的数据进行配准，构建一致的环境模型。 定位与建图（SLAM）：将相机图像与已有的地图或激光雷达数据进行配准，实现车辆的精确定位和环境地图的构建。 计算机图形学与增强现实（Computer Graphics and Augmented Reality）： 虚拟物体叠加：将虚拟物体精确地叠加到现实场景中，使其看起来真实可信。 运动捕捉：追踪物体或人体的运动，并将其映射到三维模型上。 其他应用：例如，在工业检测中，对产品进行质量检测；在安防监控中，对不同视角下的视频进行关联分析。 最后，本章还将探讨图像配准在实际应用中面临的挑战与未来发展趋势。例如，如何处理大规模数据集的配准；如何提高算法的可解释性；如何发展更鲁棒、更高效、更通用的配准框架；以及如何利用多源异构数据进行更复杂的配准任务。 通过对这些高级技术和广泛应用的介绍，本书旨在为读者提供一个更全面、更深入的图像配准知识体系，并激发其在相关领域进行进一步研究和创新的思考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对现代深度学习方法融入图像配准这一古老领域的探讨。我原本以为，这么一本看起来比较“正统”的专著，可能只会轻描淡写地提一句CNN，然后就翻篇了。结果大出我所料，中间有相当大的篇幅，居然详尽地分析了基于深度学习的特征提取与相似性度量策略。特别是它对孪生网络（Siamese Networks）在学习形变不变性表示方面的应用进行了深入的剖析。作者不仅仅是介绍了网络结构，更重要的是，它讨论了如何设计有效的损失函数来指导模型学习到鲁棒的、对噪声和遮挡不敏感的配准特征。我特别欣赏它在对比传统方法（比如基于密度的概率模型）和新方法时的客观性，没有一味地唱赞歌，而是坦诚地指出了深度学习方法在泛化能力和对先验知识依赖性上的权衡。对于我这种希望在自己的研究中融合传统优化理论与前沿AI技术的工程师来说，这种平衡的视角，无疑是极具价值的，它提供了不止一个解决问题的角度。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手的时候我其实是有点懵的。封面设计得挺中规中矩的，那种学霸范儿，一看就知道是硬核技术类的。我本来以为它会是一本侧重于传统信号处理和滤波方法的深度探讨，毕竟“图像配准”这个领域，早些年确实是围绕着傅里叶变换、相位相关这些经典算法打转的。然而，当我翻开前几章，尤其是在看到对非刚性形变模型的引入时，我意识到这本书的野心远不止于复习经典。它很扎实地从数学基础开始梳理，对几何变换的约束条件和能量最小化框架的构建做了非常细致的铺垫。这部分内容对于刚入门，但又不想仅仅停留在调用工具箱的读者来说，简直是福音。作者没有回避那些令人头疼的优化问题，反而深入剖析了梯度下降、牛顿法在不同势能函数下的收敛特性和局限性。我记得有一章专门讲了局部最优解的逃逸策略，那段描述，如果不是经常跟实际应用打交道的人，很难写得如此入木三分，那种在海量参数空间中摸索的感觉，作者是真真切切体验过的。它不像有些教材那样，只是把公式堆砌起来，而是试图构建一个从理论到实践的完整闭环。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书的知识广度令人印象深刻，它成功地在经典几何配准、信息论驱动的相似性度量，以及最新的学习表示之间架起了一座坚实的桥梁。它不只是一个知识的集合，更像是一个思考框架的构建指南。例如，它在处理多模态图像配准时，不仅仅列举了互信息（MI）的公式，更是深入探讨了如何设计动态的MI估计器以适应不同的灰度分布，以及在配准不佳时MI曲面可能出现的平坦区域，这对实际调试工作至关重要。我能感受到作者试图将这个复杂的领域“驯化”的努力，通过清晰的数学推导和恰当的实例说明，使得那些原本感觉晦涩难懂的概念变得触手可及。这本书的价值在于，它能让一个初学者打下坚实的基础，同时也能让一个资深研究人员找到新的启发点，去审视自己现有工作中的潜在盲点。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说更像是一场关于“计算效率”的哲学思辨。在处理大规模、高分辨率三维医学影像（比如CT或MRI序列）时，配准的计算成本是决定其临床可行性的关键因素。这本书中有一部分内容，专门针对GPU并行计算和多尺度策略进行了深入的讨论。它没有止步于概念层面，而是展示了如何将某些核心的迭代步骤（比如B样条形变场更新）进行有效地向量化。我尤其对其中关于“稀疏数据配准”的章节留下了深刻印象，在某些需要快速预估形变场的场景下，如何通过稀疏采样和快速的近似解来指导后续的精细配准，作者给出的算法框架非常具有操作性。这不仅仅是理论的堆砌，更像是给资深开发人员留下的一份详尽的性能优化备忘录。它让你意识到，一个好的配准算法，除了精度，速度同样重要，而速度的提升往往需要对底层计算架构有深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在叙事风格上，非常具有说服力，它不是那种干巴巴的教科书腔调，更像是领域内一位经验丰富的老教授在手把手地带着你走过每一步的“坑”。你会发现，作者似乎总能在关键节点提醒你“当心这里的病态条件”或者“如果你的数据是各向异性的，请务必检查这个参数”。这种带着“过来人”经验的语气，使得阅读体验非常流畅。我记得在讨论刚性配准时，它对四元数在旋转矩阵表示上的优势和劣势进行了对比分析，分析得极其细致，甚至连浮点精度对最终结果微小抖动的影响都提到了。这种对细节的执着追求，让我感觉作者不是在写一本概览性的书籍，而是像在整理一本自己多年来所有试错成本的结晶。对于渴望深入理解“为什么”而不是仅仅满足于“怎么做”的读者而言，这种深度的剖析是不可替代的，它培养的是一种严谨的科学思维。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆