The image processing apparatus uses the first digital blood vessel image data and the second digital blood vessel image data to match the two images. The two images may arise from different imaging modes. The first image and the second image are processed by a two-dimensional directional filter (500) having the effect of generating clusters of orthogonally contiguous image data points, the magnitude of the intensity gradient between each adjacent orthogonal image data point being less than a predetermined value do. Subsequently, the common clusters are identified between the first image data and the second image data using the corner detection algorithm 600. The directional filter creates "stepping" features, where the vascular features appear as otherwise smooth edges. These multiple features are identified by a corner detection algorithm and are used 1000 to match common clusters between the first image data and the second image data. The filter may be a rotating gabor filter that matches the vascular features in the images.이미지 프로세싱 장치는 두 개의 이미지들을 정합하기 위하여 제 1 디지털 혈관 이미지 데이터 및 제 2 디지털 혈관 이미지 데이터를 사용한다. 두 개의 이미지들은 상이한 이미징 모드들로부터 발생할 수 있다. 제 1 이미지 및 제 2 이미지는 각각 직교하여 인접한 이미지 데이터 포인트 사이의 강도 기울기의 크기가 미리 결정된 값보다 작은 직교하여 인접한 이미지 데이터 포인트들의 클러스터들을 생성하는 효과를 가진 2차원 방향성 필터(500)로 프로세싱된다. 추후, 공통 클러스터들은 코너 검출 알고리즘(600)을 사용하여 제 1 이미지 데이터 및 제 2 이미지 데이터 사이가 식별된다. 방향성 필터는 "스텝핑(stepping)" 피처들을 생성하고, 여기서 혈관 피처들은 다르게 부드러운 에지들로 나타난다. 이들 다수의 피처들은 코너 검출 알고리즘에 의해 식별되고 제 1 이미지 데이터 및 제 2 이미지 데이터 사이의 공통 클러스터들을 정합하기 위하여 사용된다(1000). 필터는 이미지들에서 혈관 피처들에 매칭되는 회전하는 가보 필터(gabor filter)일 수 있다.
