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我正在尝试使用 B-Splines 作为变形模型进行自动非刚性图像配准，但我遇到了一些问题：

  1. 最初，我放了几个控制点（5x5），时间长了，效果不错，但是处理时间让人望而却步。
  2. 我已经阅读了很多关于图像配准的文章（例如 Rueckert 等人，1999 年），为了提高性能，作者使用了多级 B 样条变形，但算法对我来说并不完全清楚。
  3. 在这篇文章中，作者提出了一组公式（第 4.2 节）来增加控制点的数量而不改变 B-Spline 的形状，但是我的实现并没有返回我所期望的（例如，我期望应用这个新的10x10 控制点变换和具有相同的 5x5 变换）。

这是我的 MATLAB 实现：

function ref_coeff = refine_coeff_grid(c, ft, delta)

%c -- Control points
%ft -- image to be transformed
%delta -- spacing between the control points

[X,Y]=ndgrid(-delta:delta:(size(ft, 1) +(delta*2)), -delta:delta:(size(ft, 2)+(delta*2)));

[r, co, s] = size(c);

i = 2:(r-2);
j = 2:(co-2);

new_c = zeros(2*(r-3)+3, 2*(co-3)+3, s);
new_c(:, :, 1) = X;
new_c(:, :, 2) = Y;

new_c(2*i, 2*j, :) = (c(i-1, j-1, :) + c(i-1, j+1, :) + c(i+1, j-1, :) + c(i+1, j+1, :) + ...
                      6*(c(i-1, j, :) + c(i, j-1, :) + c(i, j+1, :) + c(i+1, j, :)) + 36*c(i, j, :))/64;

new_c(2*i, 2*j+1, :) = (c(i-1, j, :) + c(i-1, j+1, :) + c(i+1, j, :) + c(i+1, j+1, :) + 6*c(i, j, :) + 6*c(i, j+1, :))/16;

new_c(2*i+1, 2*j, :) = (c(i, j-1, :) + c(i, j+1, :) + c(i+1, j-1, :) + c(i+1, j+1, :) + 6*c(i, j, :) + 6*c(i+1, j, :))/16;

new_c(2*i+1, 2*j+1, :) = (c(i, j, :) + c(i, j+1, :) + c(i+1, j, :) + c(i+1, j+1, :))/4;    

ref_coeff = new_c;
end

我究竟做错了什么？

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1 回答 1

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由 Dirk-Jan Kroon 编写的matlab central上提供了 Rueckert 等人 (1999) b 样条配准的良好实现。

我建议您使用这样的现有实现，因为从头开始编写经典的注册算法意味着重新发明轮子。

请注意，此 b 样条配准实现需要粗略（例如，刚性或仿射）预配准数据。如果参考和目标是完全不同的缩放比例或强烈旋转等，它将不起作用。所以先预注册。

于 2019-03-20T13:45:51.403 回答