基于向量样条正则化的组织切片一致性与弹性配准

本文提出一种新的图像配准算法，用于组织学切片的精确对齐。该算法融合了基于B样条的弹性配准与一致图像配准的思想，实现了图像在正向与反向两个方向上的同步配准。原则上，基于B样条的形变模型不具备可逆性，而引入的一致性约束项有效克服了这一局限，使得两幅图像的配准过程能够完全对称地进行。该弹性配准方法的扩展显著简化了最优形变场的搜索过程，并可在无需依赖特征点（landmarks）或形变正则化信息的情况下完成配准。此外，该方法还可作为解决多图组配准问题的第一步，具有良好的应用前景。