【摘 要】
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超声医学影像具有无创伤、成本低等优势，但成像设备的特性限制了可同时呈现的影像视野。全景拼接技术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，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
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超声医学影像具有无创伤、成本低等优势，但成像设备的特性限制了可同时呈现的影像视野。全景拼接技术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，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
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