1.一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，包括：(1)对参考图像R和浮动图像M分别生成参考图像金字塔Ri(i＝1，2，...，N)和浮动图像金字塔Mi(i＝1，2，...，N)；

(2)初始化应用于第一层浮动图像M1上的速度场v1；

(3)设置当前待配准的图像层数i＝1，从第一层开始进行配准；

(4)判断i≤N是否成立，如果是则继续步骤(5)，否则转至步骤(14)；

(5)如果i>1，初始化当前层的速度场vi；

(6)判断配准条件是否收敛，如果是则转至步骤(13)，否则继续步骤(7)；

(7)利用层次邻域谱匹配算法计算从R到 的更新场uR→M；

(8)利用层次邻域谱匹配算法计算从M到 的更新场uM→R；

(9)计算平均更新场u←(uR→M‑uM→R)/2；

(10)平滑平均更新场u←Kfluid*u；

(11)利用平滑后的更新场u来计算速度场

(12)平滑速度场vi←Kdiffuse*vi，转至步骤(6)执行；

(13)输出当前层的最优配准变换 然后i＝i+1并转至步骤(4)执行；

*

(14)输出最终的最优变换φ；

所述步骤(7)和步骤(8)中层次邻域谱匹配算法，包括：(a)对参考图像R和浮动图像M分别逐像素遍历，并判断是否遍历结束，如果没有结束，设定当前中心像素p并顺序执行步骤(b)，如果当前图像已遍历结束，则跳转至步骤(i)；

(b)初始化层次邻域层数k＝10，当前层数l＝1；

(c)判断l≤k是否成立，如果成立，顺序执行步骤(d)，针对当前中心像素p开始进行层次邻域谱特征λl计算，否则转至步骤(h)；

(d)针对当前中心像素p，构造当前层对应的线图L(S)；

(e)生成线图L(S)对应的邻接矩阵A；

(f)对邻接矩阵A进行谱分解，从而计算当前第l层的层次邻域谱特征(g)从当前第l层的层次邻域谱特征λl中选择该层的主谱特征(h)连接当前中心像素p的每层对应的主谱特征 来生成当前中心像素p的最终层次邻域谱特征χR(p)或χM(p)，转至步骤(a)更新中心像素p；

(i)根据参考图像R对浮动图像M的层次邻域谱特征χR(p)或χM(p)进行排序；

(j)将参考图像R和浮动图像M的层次邻域谱特征χR(p)和χM(p)分别嵌入到各自的特征空间R＝(IR,XR,χR)和M＝(IM,XM,χM)中；

(k)寻找映射c实现从参考图像R到浮动图像M的映射

2.根据权利要求1所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述步骤(1)中采用基于小波分解的多分辨率策略分别对参考图像R和浮动图像M进行多分辨率分解，分别生成参考图像金字塔Ri(i＝1，2，…，N)和浮动图像金字塔Mi(i＝1，

2，…，N)。

3.根据权利要求1所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述步骤(d)中构造当前层对应的线图L(S)，包括：首先构建星图S；然后在星图S中，用边pqj的权重rj相减来构造线图L(S)。

4.根据权利要求3所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特+征在于，所述星图S构建时，中心像素p的第l(1≤l≤k,l∈R)层的8l邻域像素为qj(j＝1,

2,…,8l)，利用中心像素p和8l邻域像素qj(j＝1,2,…,8l)构建星图S，在星图S中，中心像素p与所有邻域像素qj(j＝1,2,…,8l)之间的边为pqj，每条边的权重rj为：其中，I(p)和X(p)分别是中心像素点p的灰度值和空间坐标，I(qj)和X(qj)分别是像素点qj的灰度值和空间坐标。

5.根据权利要求1所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述步骤(e)生成线图L(S)对应的邻接矩阵A，其邻接矩阵A的元素为：+

其中，1≤i,j≤8l,i,j∈R。

6.根据权利要求5所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述邻接矩阵A的8l个实数特征通过谱分解来获得，且λ1(p)≥λ2(p)≥…≥λ8l(p)，使用λi(p)来代替像素点p的灰度值并正则化到[0，255]，计算大小为(m‑1)×(n‑1)的特征图Ii(i＝1,2,…,8l)。

7.根据权利要求1所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述步骤(f)对邻接矩阵A进行谱分解，从而计算当前第l层的层次邻域谱特征包括：S1：初始化采样列数m，秩n和过采样参数o；

S2：从矩阵A中随机采样m列和m行生成矩阵W；

S3：生成高斯随机矩阵Ωm×(n+o)；

S4：Y←WΩ；

T

S5：通过QR分解来计算Q：Y＝QQY；

T

S6：B←QWQ；

T

S7：通过SVD分解来计算V：B＝VΛV  ；

S8：

S9：输出U和Λ，并将λl←Λ。

8.根据权利要求1所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述步骤(g)从当前第l层的层次邻域谱特征λl中选择当前层的主谱特征包括：设置rl＝2(1≤l≤k)，从当前第l层的层次邻域谱特征λl中选择前rl项构成该层的主谱特征

9.根据权利要求1所述的一种基于层次邻域谱特征的微分同胚非刚性配准算法，其特征在于，所述步骤(h)包括：顺序组合每层的主谱特征λ'l(l＝1,2,…,k)，从而生成中心像素点p的最终层次邻域谱特征χ(p)＝(λ'1/||λ'1||,λ'2/||λ'2||,…,λ'k/||λ'k||)。