[发明专利]一种基于MSEW-CA结合灰度直方图的多模态图像分割方法

权利要求书

1.一种基于MSEW-CA结合灰度直方图的多模态图像分割方法，其特征在于，所述分割方法具体包括如下步骤：

1)提取图像，利用软件设备读取T1C、T2、FLAIR三种模态的核磁共振图像；

2)图像转换，融合T2、FLAIR两种模态图像进行边界区域补充显示，得到融合图像FI，利用图像灰度直方图特性对FI中灰度异常部分进行突出显示得到图像HI；

3)特征标注，分别提取HI图像的感兴趣区域D1和T1C图像的感兴趣区域D2，并对D1和D2图像进行二值化处理，结合形态学和图像灰度特性分别确定i)D1高亮区域种子点和背景种子点作为label1以及ii)D2高亮区域种子点、低亮区域种子点和背景种子点作为label2；

4)图像分割，利用均方差加权算法计算图像加权距离分别对图像D1和D2进行分割，获得iii)D1高亮部分分割结果作为label-out1、iv)D2高亮、低亮分割结果作为label-out2；根据像素点位置信息，合并label-out1、label-out2获得D1高亮、D2高亮及低亮这三部分的分割结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于MSEW-CA结合灰度直方图的多模态图像分割方法，其特征在于，图像处理步骤中，对FI中灰度异常部分进行突出显示的过程具体为：利用灰度直方图方法统计FI图像中每个灰度值出现的频数并计算每个灰度值的频数占总频数的比例S(i)；取a＝255，将图像转化为uint8类型，比例S(i)、任意像素点(i,j)、像素点的灰度值I(i,j)、权重系数ω的关系满足

I(i,j)＝a*exp(-S(i)/ω)。

3.根据权利要求2所述的一种基于MSEW-CA结合灰度直方图的多模态图像分割方法，其特征在于，图像分割步骤中，均方差加权算法的具体步骤包括：

a)距离计算，取点p、q_i，N_p、N_qi分别是以p、q_i为中心点的3×3邻域，q_i∈N_p，则r₁，r₂∈[-1,1]时，点p、q_i间的灰度距离△d(p,q_i)与二者坐标(x,y)、(a,b)之间的关系满足

b)计算邻域的均方差，邻域的平均值邻域内像素点数目n_p以及邻域的均方差d_s(p,q_i)之间的关系满足

c)均方差加权距离计算，在d_s(p,q_i)中，定义以像素点p为中心，则其临近点q_i的权重系数w _P(q_i)满足

β使权重调整到一个合适的位置，o表示两个矩阵对应位置元素一一相乘，则两个相邻像素点之间的均方差加权距离d_{p w}(p,q_i)满足