基于SURF特征与边缘信息的图像配准

目的:针对特征图像配准方法速度快、效率高,而医学图像具有结构信息不明显、变形复杂等特点,该类方法常常失效,提出一种结合SURF特征与图像边缘信息的配准方案。方法:首先使用SURF法检测图像的特征点,采用角度法判断特征点是否匹配错误,并将误匹配的特征点删除;然后,将所得特征点对与图像的Canny边缘相结合,形成一个新的特征点集;最后使用TPS-RPM法对该特征点集进行配准。结果:采用边缘点与SURF特征结合的配准方案,减少了特征点误匹配产生的不良影响,提出的筛选特征点方法能有效地删除部分匹配错误的特征点对。结论:该方案比只用SURF特征匹配的结果更为精确。