基于模板融合的超声医学影像全景拼接方法

采用全景拼接技术将基于超声探测装置获得的局部图像通过拼接融合获得观察视野更大的医学影像,为临床诊断和医患交流提供更直观、全面的信息,但受成像条件影响,获得的局部超声医学图像精度不高、噪声多,传统全景拼接方法处理效果不理想.针对上述问题,本文提出基于改进的k-MEANS聚类算法的模板融合拼接方法进行超声医学影像拼接.与传统的模板拼接类算法相比,该方法将特征点密集区域自组织成尺寸灵活可变的模板,能够利用启发式窗口算法提高相邻图片匹配的速度.对比实验结果表明,该方法的模板探测速率、平均模板密度得到了提高,图像配准精度提高,具有较高的鲁棒性和实时性.