Multiple Image Features-Based Retinal Image Registration Using Global and Local Geometric Structure Constraints
Multiple Image Features-Based Retinal Image Registration Using Global and Local Geometric Structure Constraints
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使用全局和局部几何结构约束的基于多图像特征的视网膜图像配准
DOI：
10.1109/access.2019.2941256
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发表时间：
2019-09
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Sim Heng Ong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dongsheng Bi;Rui Yu;Mengya Li;Yang Yang;Kun Yang;Sim Heng Ong
视网膜图像配准是治疗高血压、糖尿病和各种视网膜全球性疾病的关键步骤。在目前的视网膜图像配准方法中，普遍存在缺乏可靠的特征、缺少真实的对应性和几何失真等问题。针对上述问题，我们提出了一种基于多图像特征和双重约束(即全局和局部几何结构约束)的稳健非刚性视网膜图像配准方法。我们的方法包含以下主要贡献。(1)针对不同类型的图像特征，建立了基于多特征的有限混合模型。(2)将三个特征的组合代入混合模型，提高了不同特征之间的互补性。(3)为了保证特征集在空间变换和更新过程中的全局结构和局部结构的稳定性，提出了双重约束。通过四种主要类型的视网膜图像对该方法的性能进行了评估，结果表明，在大多数情况下，尤其是当视网膜图像具有较大角度变化时，该方法的性能优于五种最先进的方法。
Retinal image registration is a key step in treating hypertension, diabetes and various retinal global diseases. In current methods of retinal image registration, they generally suffer from a lack of reliable features, missing true correspondences and geometric distortion. To address above problem, we propose a robust non-rigid retinal image registration method using multi-image features and dual constraints (i.e. the global and local geometric structure constraints). Our method contains the following main contributions. (i) A finite mixture model based on multi-feature is constructed for handling different types of image features. (ii) A combination of three features is substituted into the mixture model to improve the complementarities of different features. (iii) Dual constraints are proposed for ensuring the stability of the global and local structures of feature sets in the process of spatial transformation and updating. The performance of our method is evaluated by four main types of retinal images, which shows our method outperforms five state-of-the-art methods in most scenarios, especially when the retinal image has a large angle change.
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影响因子：
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作者：
Maintz, J B;Viergever, M A
通讯作者：
Viergever, M A
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作者：
Scott, DW
通讯作者：
Scott, DW
基于多特征能量优化框架和参数调整的非刚性点集配准
影响因子：
1.7
作者：
Tingting Dan;Yang Yang;Lin Xing;Kun Yang;Yaying Zhang;Sim Heng Ong;Fei Song;Xueyuan Gao
通讯作者：
Xueyuan Gao
DOI：
10.3390/s120912661
发表时间：
2012-09-17
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Aguilera C;Barrera F;Lumbreras F;Sappa AD;Toledo R
通讯作者：
Toledo R
通过保留全局和局部结构进行非刚性点集配准
DOI：
10.1109/tip.2015.2467217
发表时间：
2016-01
期刊：
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影响因子：
--
作者：
Ma J;Zhao J;Yuille AL
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Yuille AL