微分同胚demons配准算法原理与C++/Opencv实现

vlambda
2022-02-27

微分同胚demons配准算法原理与C++/Opencv实现

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前言

前文我们介绍过demons算法，以及在demons算法的基础上发展的Active demons算法和Inertial demons算法：

我们知道， demons算法是一种基于光流理论发展起来的配准方法，因此该算法与其它光流算法一样，具有小运动的约束条件。如果参考图像和浮动图像的差别很大，也即不满足小运动条件，那么demons算法的配准效果会很差。

为了解决小运动问题， Vercauteren T等人提出了微分同胚算法[1]，将 demons算法计算得到的位移场转换为微分同胚映射，从而对大运动或大形变都具有较理想的配准效果。本文介绍一种基于Active demons和微分同胚映射的大形变配准算法，其中使用到的微分同胚映射转换算法参考了Vercauteren T等人的文章。

首先我们来复习一下Active demons算法计算每个像素点位移的公式，其中其中S_x和S_y分别是参考图像上点(x,y)处x方向和y方向的梯度，M_x和M_y分别是浮动图像上点(x,y)处x方向和y方向的梯度，▽f则是点(x,y)处参考图像与浮动图像的灰度差：

本文所介绍的微分同胚demons算法，则是在以上Active demons计算公式计算得到的U_x、U_y基础上，再将U_x、U_y转换为微分同胚映射。

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什么是微分同胚映射？

微分同胚映射，它包含了“ 同胚”和“ 微分”两个条件，也就是说必须同时满足这两个条件的映射，才是微分同胚映射。下面我们分别介绍这两个条件。

同胚

介绍同胚映射之前，我们先介绍一下数学中“ 单射”、“ 满射”、“ 双射”的概念。假设有函数y=f(x)，函数f也可以称为从x到y的映射：

如果每个x值都有唯一的y值与之对应，那么映射f为单射。
如果每个y值都至少有一个x值与之对应，那么映射f为满射。
如果映射f同时满足单射和满射条件，那么又称之为双射，直观说就是当所有x值与所有y值一一对应的时候，映射f为双射。

单射、满射、双射的示意图如下：

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单射非满射

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满射非单射

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双射

其实同胚映射跟双射是一样的，都是一一对应的关系，只是同胚映射通常用于形容拓扑空间的映射关系而已，比如对于两张图像，如果它们的所有像素点都满足一一对应关系，那么这个对应关系就是同胚映射，如下图所示：

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同胚映射

微分

如果映射f满足以上所说的微分条件，意味着映射f与逆映射f ^-1都是光滑的映射。什么又是光滑映射呢？每个x值对应到y值的映射关系，与其邻域内其它x值对应到y值的映射关系是相似的，即使不完全一样，也是连续缓慢的变化，而不是突变，那么称x到y的映射为光滑映射。如下图所示，左图中x到y的映射是连续缓慢变化的，所以是光滑映射，而右图中 x ₄到y ₄ 的映射，大小和方向都突变了，所以右图的映射不是光滑映射。

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此处讲的光滑映射可能有点抽象，下文我们再举例更加直观地说明。

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相似度衡量

前文我们使用 Active demons算法类配准的时候，每轮迭代都更新了最优位移场。实际上，并不是每轮迭代都是朝着配准效果更好的方向前进的，有的迭代配准效果反而更差，所以每轮迭代都更新最优位移场是有问题的。于是使用相似度来判断是否要更新最优位移场的方法被提了出来，流程如下图所示，其中F、M、M1依次为参考图像、浮动图像、像素重采样之后的浮动图像。

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本文我们使用归一化互相关系数来衡量F、M1的相似度，假设F、M1都是M行N列矩阵，归一化互相关系数的计算公式如下：

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NCC的取值范围0~1，NCC越接近1表示两张图像越相似。

考虑到在迭代过程中，图像M在像素重采样之后有可能会出现黑色边缘（例如下图），这些黑色边缘会影响相似度的准确性，所以计算NCC时应该把这些黑色边缘区域排除在外微分同胚demons配准算法原理与C++/Opencv实现

我们首先根据计算的位移场获取黑色边缘的mask掩码矩阵，mask矩阵值为0的像素点属于黑色边缘，其它则不属于。假设每轮迭代计算得到的位移场为M行N列的矩阵U_x、U_y，对于每个像素点(x,y)，判断其像素值是否满足以下条件（round为四舍五入运算），如果满足则判定点(x,y)不属于黑色边缘，并对mask(x,y)赋值255，反之则属于黑色边缘并对mask(x,y)赋值0。

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基于以上得到的mask矩阵，NCC计算公式变成下式，也即只有非黑色边缘的点才加入计算，黑色边缘点排除在外：

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梯度图的计算

计算位移场的时候，需要使用到参考图像F、浮动图像M的梯度。本文我们使用差分梯度来计算位移场。

对于图像上任意一点(x,y)，其像素值为f(x,y)，那么该点的x、y方向的梯度g_x(x,y)、g_y(x,y)可按下式计算：

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按理说图像的边缘点没法按照上式计算梯度，所以我们需要对图像做边缘填充：在上、下各填充一行，左、右各填充一列。

例如，按照上式计算Lena图像所有像素点的 x、y方向梯度，得到x、y方向的梯度图如下：

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将位移场转换为微分同胚映射

这一步为微分同胚demons算法的核心。参考 Vercauteren T 等人的文章，可使用复合运算来实现近似微分同胚映射转换，那么什么又是复合运算呢？下面我们详细道来。

假设x、y方向的位移场分别为U_x、U_y，使用U_x、U_y分别对它们自身进行像素重采样的操作得到U_x'和Uy'，然后再计算U_x+U_x'和U_y+Uy'的运算就是复合运算。对于 U _x '的任意像素点(x',y')，其对应 U _x 上的点(x,y)的坐标可按下式计算：

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得到(x,y)之后，再把点(x,y)的像素值 U _x ( x,y )赋值给 U _x '上点 (x',y' ) ，即完成点(x,y)的像素重采样操作。

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不过由于x、y都是浮点数，无法直接得到U_x(x,y)的值，所以本文使用双线性插值算法计算U_x(x,y)。关于插值算法与像素重采样的详细介绍，可参考前文：

对 U _x '的所有像素点都按照上述进行像素插值，则完成了从 U _x到 U _x '的像素重采样，从 U _y 到 U _y '的像素重采样也同理：

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最后再计算两者之和，即完成复合运算：

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以上是复合运算的介绍，接下来就是将位移场转换为近似微分同胚映射的流程：

（ 1）按下式计算位移场U_x、U_y的平方和矩阵，其中“.*”为点乘运算，也即两个矩阵中对应位置的像素值相乘。

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（2）求矩阵norm2的最大值maxv。

（3）按下式计算n，其中ceil为向上取整运算，比如ceil(1.1)=2.0，max为取较大值运算。

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（4）计算矩阵U_x1、U_y1：

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（5）对矩阵U_x1、U_y1作n次复合运算，最后结果就是近似的微分同胚映射。

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微分同胚demons算法的

代码实现

（1）计算梯度代码：

void get_gradient(Mat src, Mat &Fx, Mat &Fy){ Mat src_board; //边缘扩充 copyMakeBorder(src, src_board, 1, 1, 1, 1, BORDER_REPLICATE);
 Fx = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1); Fy = Mat::zeros(src.size(), CV_32FC1);
 for (int i = 0; i < src.rows; i++) { float *p_Fx = Fx.ptr<float>(i); float *p_Fy = Fy.ptr<float>(i);  for (int j = 0; j < src.cols; j++) { p_Fx[j] = (src_board.ptr<float>(i + 1)[j + 2] - src_board.ptr<float>(i + 1)[j]) / 2.0 ; p_Fy[j] = (src_board.ptr<float>(i + 2)[j + 1] - src_board.ptr<float>(i)[j + 1]) / 2.0; }  }}

（2）复合运算实现代码如下，其中调用Opencv的remap函数可以方便地实现像素重采样。

//像素重采样实现void movepixels_2d2(Mat src, Mat &dst, Mat Tx, Mat Ty, int interpolation){ Mat Tx_map(src.size(), CV_32FC1, 0.0);  Mat Ty_map(src.size(), CV_32FC1, 0.0);
 for (int i = 0; i < src.rows; i++) { for (int j = 0; j < src.cols; j++)    { Tx_map.at<float>(i, j) = j + Tx.at<float>(i, j); Ty_map.at<float>(i, j) = i + Ty.at<float>(i, j); }  }   remap(src, dst, Tx_map, Ty_map, interpolation);}
//复合运算实现void composite(Mat& vx, Mat& vy){ Mat bxp, byp; movepixels_2d2(vx, bxp, vx, vy, INTER_LINEAR); movepixels_2d2(vy, byp, vx, vy, INTER_LINEAR);
 vx = vx + bxp; vy = vy + byp;}

（3）微分同胚映射转换实现：

void exp_field(Mat &vx, Mat &vy, Mat &vx_out, Mat &vy_out){ Mat normv2 = vx.mul(vx) + vy.mul(vy);
 double minv, maxv; Point pt_min, pt_max; minMaxLoc(normv2, &minv, &maxv, &pt_min, &pt_max); //求最大最小值
 float m = sqrt(maxv); float n = ceil(log2(m / 0.5));  n =  n > 0.0 ? n : 0.0;
 float a = pow(2.0, -n);
 vx_out = vx * a; vy_out = vy * a;  //n次复合运算 for (int i = 0; i < (int)n; i++)  {     composite(vx_out, vy_out); }
}

（4）高斯滤波函数实现，调用Opencv的函数GaussianBlur可方便实现高斯滤波：

void imgaussian(Mat src, Mat& dst, float sigma){ int radius = (int)ceil(3 * sigma); int ksize = 2 * radius + 1;
 GaussianBlur(src, dst, Size(ksize, ksize), sigma);}

（5）计算Active demons位移场的代码实现：

void demons_update(Mat S, Mat M, Mat Sx, Mat Sy, float alpha, Mat& Tx, Mat& Ty){
 Mat diff = S - M; Tx = Mat::zeros(S.size(), CV_32FC1); Ty = Mat::zeros(S.size(), CV_32FC1);
 Mat Mx, My;  get_gradient(M, Mx, My); //求M的梯度
 float alpha_2 = alpha * alpha;
 for (int i = 0; i < S.rows; i++) { float* p_sx = Sx.ptr<float>(i); float* p_sy = Sy.ptr<float>(i); float* p_mx = Mx.ptr<float>(i); float* p_my = My.ptr<float>(i); float* p_tx = Tx.ptr<float>(i); float* p_ty = Ty.ptr<float>(i); float* p_diff = diff.ptr<float>(i);
 for (int j = 0; j < S.cols; j++) { float alpha_diff = alpha_2 * p_diff[j] * p_diff[j]; float a1 = p_sx[j] * p_sx[j] + p_sy[j] * p_sy[j] + alpha_diff; //分母 float a2 = p_mx[j] * p_mx[j] + p_my[j] * p_my[j] + alpha_diff;
 if (a1 > 0.00001 && a2 > 0.00001) { p_tx[j] = p_diff[j] * (p_sx[j] / a1 + p_mx[j] / a2); p_ty[j] = p_diff[j] * (p_sy[j] / a1 + p_my[j] / a2); } } }
}

（6）计算相似度代码实现：

//获取黑色边缘的mask矩阵void cal_mask(Mat Tx, Mat Ty, Mat &mask){ mask.create(Tx.size(), CV_8UC1);
 for (int i = 0; i < Tx.rows; i++) { float *pTx = Tx.ptr<float>(i); float *pTy = Ty.ptr<float>(i); uchar *pm = mask.ptr<uchar>(i); for (int j = 0; j < Tx.cols; j++) { int x = (int)(j + pTx[j] + 0.5);      int y = (int)(i + pTy[j] + 0.5);
 if (x < 0 || x >= Tx.cols || y < 0 || y >= Tx.rows) { pm[j] = 0; } else { pm[j] = 255; } } }
}
//计算归一化互相关系数double cal_cc_mask(Mat S1, Mat Si, Mat Mask){ double result; double sum1 = 0.0; double sum2 = 0.0; double sum3 = 0.0;
 for (int i = 0; i < S1.rows; i++) { for (int j = 0; j < S1.cols; j++) { if (Mask.ptr<uchar>(i)[j]) { sum1 += (double)(S1.at<uchar>(i, j)*Si.at<uchar>(i, j)); sum2 += (double)(S1.at<uchar>(i, j)*S1.at<uchar>(i, j)); sum3 += (double)(Si.at<uchar>(i, j)*Si.at<uchar>(i, j)); } } }
  result = sum1 / sqrt(sum2*sum3);   //范围0~1
 return result;}

（7）微分同胚demons算法的最终实现：

void register_diffeomorphic_demons(Mat F0, Mat M0, float alpha, float sigma_fluid, float sigma_diffusion, int niter, Mat &Mp, Mat &sx, Mat &sy){ Mat F, M;  F0.convertTo(F, CV_32F);  //将参考图像和浮动图像都转换为浮点型矩阵 M0.convertTo(M, CV_32F);    //初始化位移场为0位移 Mat vx = Mat::zeros(F.size(), CV_32FC1);  Mat vy = Mat::zeros(F.size(), CV_32FC1);
 float e_min = -9999999999.9; Mat sx_min, sy_min;
 Mat Sx, Sy;  get_gradient(F, Sx, Sy);  //计算参考图像梯度图
  Mat M1 = M.clone();
 for (int i = 0; i < niter; i++) { Mat ux, uy; //计算Active demons的位移场 demons_update(F, M1, Sx, Sy, alpha, ux, uy);
 imgaussian(ux, ux, sigma_fluid); //高斯滤波 imgaussian(uy, uy, sigma_fluid); //高斯滤波
    vx = vx + ux;  //将位移场累加 vy = vy + uy;
 imgaussian(vx, vx, sigma_diffusion); //高斯滤波 imgaussian(vy, vy, sigma_diffusion); //高斯滤波
    exp_field(vx, vy, sx, sy);  //将累加的位移场转换为微分同胚映射
 Mat mask;    cal_mask(sx, sy, mask);   //计算黑色边缘的mask掩码矩阵 movepixels_2d2(M, M1, sx, sy, INTER_LINEAR); //对M像素重采样 float e = cal_cc_mask(F, M1, mask); //计算F、M1的相似度          if (e > e_min)  //如果相似度提高，则更新最佳位移场 { printf("i=%d, e=%f\n", i, e); e_min = e; sx_min = sx.clone();      sy_min = sy.clone();    } }
 sx = sx_min.clone(); //得到最优微分同胚映射  sy = sy_min.clone();
 movepixels_2d2(M, Mp, sx, sy, INTER_LINEAR);  Mp.convertTo(Mp, CV_8U);
}

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测试结果

为了验证我们实现的微分同胚算法对大形变图像的配准效果，我们分别使用本文实现的微分同胚demons算法、Active demons算法对以下大形变的心脏图像进行配准，并比较结果：

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由前文可知， Active demons算法中的alpha参数越大，配准步长越小，反之则配准步长越大。由于是大形变图像，我们统一给alpha取一个较小值0.15，高斯滤波参数sigma_fluid和sigma_diffusion都取0.05，迭代次数设置为3000。配准结果如下：

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记录每轮迭代的配准图像与参考图像的相似度，如下图：

由以上结果可知，微分同胚demons算法的配准结果比Active demons算法的好得多。Active demons算法不适用于大位移，那么我们尝试把alpha调大为1.15，使位移减小，得到Active demons算法的以下结果，发现还是不理想。

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上文我们讲到，微分同胚映射是一种光滑的映射，什么是光滑映射呢？现在我们分别计算微分同胚demons算法、Active demons算法的最终位移场的位移幅度图（也即计算每个像素点的位移距离）并作伪彩色处理，同时画出每一个像素点的位移向量（白色线为位移轨迹，红点为位移终点），如下图所示，可以形象地看出来微分同胚映射的位移场是光滑的，相比Active demons算法的位移场就粗糙多了。

本文参考文献：

[1] Vercauteren T , Pennec X , Perchant A , et al. Diffeomorphic demons: efficient non-parametric image registration.[J]. NeuroImage, 2009, 45( 1):S61-S72.

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