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近日，18直播-成人直播 杨健教授、王涌天教授与艾丹妮特别研究员团队提出基于动物集体迁徙启发的大尺度形变配准方法（CCM），首次构建融合迁徙运动、多尺度一致性度量与级联优化策略的非刚性图像配准新框架。相关成果以“Collective Migration-Inspired Large-Deformation Compensation for Nonrigid Image Registration”为题，发表在国际计算机视觉顶级期刊 International Journal of Computer Vision（IJCV，影响因子 9.3）。论文第一作者为18直播 博士研究生刘定坤，通讯作者为艾丹妮特别研究员和杨健教授。

在计算机视觉领域，图像配准技术发挥着至关重要的作用，广泛应用于运动分析、手术导航与定位、医学诊断等关键场景。其核心任务是通过寻找从固定图像到移动图像的最优空间映射，实现图像的精准空间对齐。尽管已有研究针对不同数据集和应用需求提出了多种配准方法，但当面临器官形变、视角变化或物体扭曲等大尺度形变时，现有算法仍难以准确估计最优变换关系，成为制约该技术进一步发展的重要瓶颈。

研究团队受到动物集体迁徙行为的启发，提出将图像配准中的大形变配准过程建模为一种“集体运动”。如图1所示，动物在迁徙过程中表现出的群体协同行为，与图像中各子区域呈现的稠密形变在机理上具有高度相似性。

图1 动物迁徙与图像形变之间关系的示意图。

在该框架中，图像像素被划分为引导点（leaders）与大众点（flocks）。其中，引导点承担类似动物迁徙中“领头者”的关键角色，驱动整个配准过程。方法整体将大形变配准建模为集体运动，并构建路径决策、路径执行、级联迁徙三大模块：（1）路径决策：首先利用特征匹配确定全部对应关系作为候选路径，并提出多维度一致性度量机制，从方向、距离与拓扑结构三个方面量化路径可靠性。其中，基于阿瓦隆投票算法的拓扑一致性计算，有效解决了复杂形变条件下的路径筛选难题。（2）路径执行：采用双尺度形变场生成策略——利用薄板样条插值生成大尺度“飞行”形变场，并结合灰度优化生成小尺度“扩散”形变场；同时引入路径保持策略，确保引导点在多轮迭代中的稳定性。（3）级联迁徙：通过路径继承实现多次迁徙结果的连续与一致，使算法能够逐步迭代并收敛，实现跨图像的大尺度形变补偿。框架整体原理如图2所示。

图2 基于集体迁徙启发的大形变补偿框架流程图

研究团队在六个具有挑战性的大尺度弹性形变数据集上对所提 CCM 方法进行了系统验证。形变补偿模拟实验表明，CCM 生成的聚集性运动形变场可精准补偿最大位移达 40 mm 的弹性形变及大角度旋转形变，其 MAE 指标在 LNDD 和 LPDD 数据集上均优于 11 种对比方法。视网膜图像配准实验表明，在 FIRE 数据集上，CCM 的 TRE 指标达到 6.343 mm，不仅优于 24 种对比方法，还刷新了该数据集的最佳记录。多视角物体配准实验表明，在 OK 和 OS 数据集上，CCM 的整体 TRE 为 4.161 mm，超过了 GEOBIT、DEAL 等最新方法。肺部 CT 配准实验表明，CCM 在 Learn2Reg 挑战赛中取得 TRE = 1.68 mm、TRE30 = 2.26 mm 的成绩，在 16 种参赛方法中排名第一。

本研究突破了传统图像配准方法在处理大尺度形变时对特征描述符和形变模型的高度依赖，创新性地提出了基于集体运动的配准新范式。该方法通过多维度一致性度量与级联迁徙机制，显著提升了大形变场景下配准的精度与鲁棒性。其通用性设计不仅可精准支撑手术导航中的实时器官形变校正、多期相影像的精准融合以及心脏、肺部等动态器官的功能分析，还可推广至遥感图像变化检测、视频序列运动分析与工业无损探伤形变评估等领域。由此，CCM 方法为多领域图像分析提供了兼具创新性与实用性的系统化解决方案。

论文详情： Dingkun Liu, Danni Ai*, Hong Song, Jingfan Fan, Tianyu Fu, Deqiang Xiao, Yuanyuan Wang, Yongtian Wang, Jian Yang*. Collective Migration-Inspired Large-Deformation Compensation for Nonrigid Image Registration [J]. International Journal of Computer Vision, 2025, DOI: //doi.org/10.1007/s11263-025-02538-9

论文链接：//link.springer.com/article/10.1007/s11263-025-02538-9

论文作者简介：

刘定坤，博士研究生。主要从事医学图像处理、人工智能的研究。2024年获18直播 特等奖学金。

艾丹妮，18直播 特别研究员，博士生导师。国家级青年人才。主要研究方向包括医学图像智能分析、手术导航、虚拟现实与增强现实、智能传感、人工智能等方面。主持国家自然科学基金面上及青年项目2项、国家重点研发计划课题1项、国家重大科技专项子课题1项、北京市自然科学基金面上项目1项，作为合作单位负责人承担国家重大18直播 仪器研制项目及国家自然科学基金重点项目各1项。近5年，以第一和通讯作者发表IEEE TPAMI、IJCV等国际著名SCI 期刊论文20篇。以第一发明人获授权国家发明专利15项。作为主要完成人获中国电子学会科技进步奖一等奖、中国图象图形学学会科学技术一等奖、吴文俊人工智能科技进步一等奖、发明创业奖-创新奖一等奖、中国生产力促进中心协会生产力促进一等奖。指导博士生获中国科协青年人才托举工程博士生专项计划、国家奖学金、校级优秀博士学位论文，指导硕士生获国际会议ICIG 2019最佳学生论文奖、本科生获北京优秀本科毕设（论文）。被评为“优秀班主任”，并被授予18直播 “我爱我师”评选“我最喜爱的老师”称号。作为主要完成人获中国图象图形学学会高等教育教学成果激励计划一等奖。兼任中国图象图形学会虚拟现实专业委员会委员、中国计算机学会数字医学分会委员。

王涌天，18直播 杰出教授，国家级领军人才，北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心主任。兼任科技部有关国家重点研发专项总体专家组成员，全国信息技术标准化技术委员会委员，中国图象图形学学会副理事长，中国光学工程学会常务理事，中国计算机学会理事，中国光学学会监事。长期在技术光学、虚拟现实和增强现实领域从事教学和18直播 工作，出版专著5部，发表SCI论文360余篇，授权国内外发明专利300余项，主持制定虚拟现实和增强现实领域首批国家标准6项。有关成果得到广泛应用，获得国家技术发明奖和国家科技进步奖各1项，省部级和国家一级学会科技一等奖10余项。

杨健，18直播 二级教授，博士生导师。国家级领军人才，国家新一代人工智能重大项目首席科学家、国家重点研发计划项目首席科学家，18直播 信息与电子学部学部委员，国家一级学科“光学工程”学科责任教授。教育部新世纪优秀人才、北京市优秀人才。兼任中国计算机学会数字医学分会副主任委员、中国图象图形学会医学影像专委会副主任委员、中国仿真学会医疗仿真专委会副主任委员、北京医学会数字医学分会副主任委员、北京图像图形学会理事、北京光学学会理事、《Cyborg and Bionic Systems》副主编、《数字医学与健康》副主编等。长期从事手术导航机器人、医学图像处理、计算机视觉、虚拟现实与增强现实、医疗人工智能等方面的教学和18直播 工作。主持国家科技创新2030人工智能重大项目1项、国家重点研发计划项目2项、国家自然科学基金委国家杰出青年科学基金项目等5项。在IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.、IEEE Trans. Image Process.、IEEE Trans. Med. Imaging等国际著名期刊上发表SCI论文232篇，获国家发明专利授权87项，其中11项实现转化应用。成果转化获国家三类医疗器械注册证5项、二类医疗器械注册证5项。研究成果获国家技术发明二等奖、教育部技术发明一等奖、人工智能学会科技进步一等奖、中国图象图形学学会科学技术一等奖等18直播 奖励13项。