[发明专利]低对比度图像的脉管增强的方法及其系统

权利要求书

1.一种低对比度图像的脉管增强的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

去噪步骤：将输入的器官和/或组织的扫描图像进行直方图去噪处理，获取消除所述扫描图像中除脉管之外区域的干扰的去噪图像；

提取脉管步骤：通过特征增强函数增强所述去噪图像中脉管的特征，并输出所述脉管增强结果图；

脉管分割步骤：将提取到的所述脉管增强结果图进行分割处理，获取所述脉管的三维分割图像；

所述去噪步骤包括：

在所述器官和/或组织的扫描图像中选择需要分割所述脉管的区域；

根据选定的统计灰度范围对选择的所述区域进行直方图统计；

根据选定半径的灰度邻域以及所述灰度邻域的灰度中心值，将所述灰度范围的所述直方图统计结果分为多份再次进行统计，获得多个统计结果；

对所述多个统计结果求最大值；

根据所述最大值计算所述区域的最大沿度灰度值为I_maxL＝I_max-I_B，其中，I_max为所述多个统计结果求最大值，I_B为所述选定半径的灰度邻域；

根据所述最大沿度灰度值重设所述区域内所有像素点的灰度值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取脉管步骤包括：

构造高斯滤波器G_σ，对高斯滤波器G_σ求二阶导数，用G_σ的所述二阶导数与所述直方图增强后图像的各个像素点逐一进行卷积运算；所述σ为高斯滤波器的方差；

根据所述卷积运算结果构造海赛矩阵，计算所述海赛矩阵的多个特征值，并按照所述脉管增强需求对所述多个特征值进行排序；

构造所述脉管的特征判别函数，所述特征判别函数对所述区域的每个像素值的海赛矩阵特征值进行分类，使符合所述脉管特征的像素输出值为高，使不符合所述脉管特征的像素输出值趋于零，以提取所述脉管。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积运算结果得到I_xx(σ)、I_yy(σ)、I_zz(σ)、I_xy(σ)、I_xz(σ)和I_yz(σ)；

所述海赛矩阵为求得海赛矩阵三个特征值并排序为λ₁<λ₂<λ₃；

所述特征判别函数为V_s(λ)，在按照血管特征进行归类时，λ₁<0，λ₂<0,λ₃＝0。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取脉管步骤还包括：

在所述扫描图像的对比度属于低对比度时，通过脉管特征增强函数对所述脉管特征进行增强，提高所述脉管区域特征的可识别性；

根据所述脉管特征增强函数得到脉管特征数据，并将脉管特征数据按照所须进行归一化处理；

对应所述像素点的脉管特征判别结果对所述扫描图像进行处理，输出所述脉管增强结果图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述脉管分割步骤包括：

确定所述脉管区域的灰度阈值范围，依据所述灰度阈值范围对所述脉管增强结果图进行阈值连通计算；

根据所述阈值连通计算结果，获得到三维的脉管分割图像。

6.一种用于实现权利要求1～5任意一项所述的方法的系统，其特征在于，包括：

去噪模块，用于将输入的器官和/或组织的扫描图像进行直方图去噪处理，获取消除所述扫描图像中除脉管之外区域的干扰的去噪图像；

提取脉管模块，用于通过特征增强函数增强所述去噪图像中脉管的特征，并输出所述脉管增强结果图；

脉管分割模块，用于将提取到的所述脉管增强结果图进行分割处理，获取所述脉管的三维分割图像；

所述去噪模块还包括：

选择子模块，用于在所述器官和/或组织的扫描图像中选择需要分割所述脉管的区域；

第一统计子模块，用于根据选定的统计灰度范围对选择的所述区域进行直方图统计；

第二统计子模块，用于根据选定半径的灰度邻域以及所述灰度邻域的灰度中心值，将所述灰度范围的所述直方图统计结果分为多份再次进行统计，获得多个统计结果；

求值子模块，用于对所述多个统计结果求最大值；

计算子模块，用于根据所述最大值计算所述区域的最大沿度灰度值；

重设子模块，用于根据所述最大沿度灰度值重设所述区域内所有像素点的灰度值。