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        基于分水嶺算法的顱腦CT圖像分割研究

        2016-02-26 20:54:27荊源
        科技視界 2016年3期

        荊源

        【摘 要】本文采用分水嶺算法對(duì)顱腦CT圖像進(jìn)行分割,針對(duì)算法所產(chǎn)生的圖像過分割問題,首先將原圖像轉(zhuǎn)換為形態(tài)梯度圖像,并對(duì)形態(tài)梯度圖像定義一組形態(tài)開閉濾波器進(jìn)行處理;然后采用分水嶺算法進(jìn)行分割。

        【關(guān)鍵詞】圖像分割;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);分水嶺算法

        0 引言

        醫(yī)學(xué)CT不同于X線成像,是利用X射線穿透人體,通過射線強(qiáng)度衰減的程度對(duì)人體組織成像。圖像分割在醫(yī)學(xué)圖像處理中占有重要地位,所謂圖像分割[5]就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出有用的目標(biāo)的技術(shù)和過程,圖像分割的方法[2]比較常用的有閾值法、邊緣檢測法、區(qū)域生長法、聚類法、顆粒分析及基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分水嶺變換等。由于與一般自然背景下的圖像相比,醫(yī)學(xué)圖像普遍存在目標(biāo)與背景對(duì)比度較差、目標(biāo)的邊緣模糊和噪聲較大等特點(diǎn)。針對(duì)這些特點(diǎn),本文采用分水嶺算法對(duì)醫(yī)學(xué)顱腦CT圖像進(jìn)行分割,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提供的方法對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像的處理是行之有效的,取得了較為理想的效果。

        1 分水嶺算法

        分水嶺分割算法的有三個(gè)步驟:(1)對(duì)圖像的讀??;(2)求取圖像的邊界,在此基礎(chǔ)上可直接應(yīng)用分水嶺分割算法,但效果不佳;(3)對(duì)圖像的前景和背景進(jìn)行標(biāo)記,其中每個(gè)對(duì)象內(nèi)部的前景像素值都是相連的,背景里面的每個(gè)像素值都不屬于任何目標(biāo)物體。分水嶺算法方法存在兩點(diǎn)不完善的地方:第一點(diǎn)是參考圖像決定了分割性能,如果所有區(qū)域的邊界能被保留下來,內(nèi)部的邊界又被限制,所以分水嶺算法的分割能夠成功,但對(duì)于得到圖像的梯度,其區(qū)域的偽邊界都是可能出現(xiàn)的,而不同對(duì)象之間也可能由于采集圖像的外界條件等因素而失去邊界,而會(huì)形成錯(cuò)誤分割或者過分分割,如果用LOG算子或別的高斯型濾波后得到的圖像作為對(duì)象,盡管能夠取得大片的面積,但他的位置會(huì)有比較大的移動(dòng),并且圖像的采集的外界原因,誤分割也是存在的。所以要對(duì)梯度圖像進(jìn)行處理,以便得到優(yōu)質(zhì)的分割參考圖像;第二點(diǎn)缺陷是于圖像分割的目標(biāo)不相同,因?yàn)樾〉哪繕?biāo)太過于具體,而只用其中一種或幾種特征提出的梯度參考圖像,對(duì)這些具體的情況不能做出詳細(xì)的判斷,所以分割以后的所選用區(qū)域要做相似性檢驗(yàn),以便成為所需的區(qū)域。為克服上述兩個(gè)缺陷,本文首先用形態(tài)梯度來產(chǎn)生參考圖像,對(duì)不同的目標(biāo)部分增加他們的不同點(diǎn),其次用形態(tài)學(xué)開閉濾波器組處理參考圖像,使其起到連接不同形態(tài)大區(qū)域、 消滅小區(qū)域的作用,避免過分割的情況發(fā)生。

        2 形態(tài)開/閉運(yùn)算

        形態(tài)開運(yùn)算[2]是對(duì)圖像進(jìn)行先腐蝕、后膨脹的操作,圖像腐蝕以后,用逆變換來對(duì)比原先的圖像的是行不通的,但膨脹運(yùn)算對(duì)于恢復(fù)原來的圖像是非常必要的。由于是先腐蝕運(yùn)算,因此,開運(yùn)算后,原有的圖像背景中的小結(jié)構(gòu)就被清理了,除包含結(jié)構(gòu)元素以外的部分都被去掉了,但是保留了包含結(jié)構(gòu)元素的大的結(jié)構(gòu)。對(duì)于保留不同形狀的那些部分,就要用開運(yùn)算來進(jìn)行完成,所以開運(yùn)算能夠?qū)瓦\(yùn)算結(jié)構(gòu)元素相同的形狀進(jìn)行保留。對(duì)于不同形狀的結(jié)構(gòu)元素要組成一個(gè)濾波器組,并從這個(gè)濾波器組對(duì)各個(gè)開運(yùn)算的所有求和進(jìn)行輸出,圖形也就成了所需要的結(jié)構(gòu)原素的總和。在圖像經(jīng)過濾波器輸出后,主要的部分被保存下來,并對(duì)于不符合的結(jié)構(gòu)元素的噪聲進(jìn)行除去。

        相反,形態(tài)閉運(yùn)算[2]是和開運(yùn)算相反,他的操作是對(duì)圖像進(jìn)行先膨脹、后腐蝕,閉運(yùn)算是首先目的想恢復(fù)被膨脹圖像的原始形狀,這需要用算子來恢復(fù),并把不含有結(jié)構(gòu)元素的那些部分被該運(yùn)算填充。

        3 合并過分割區(qū)域

        分水嶺算法對(duì)數(shù)據(jù)變化極為敏感,因此,圖像中的噪聲和物體邊緣,以及非常小的變化都會(huì)形成分割現(xiàn)象。所以對(duì)分割圖像要進(jìn)行適當(dāng)?shù)暮喜?。合并的?zhǔn)則條件有:(1)必須是相鄰區(qū)域才能夠合并;(2)相似的區(qū)域的特征才能夠合并;(3)合并后的區(qū)域是有用的??梢杂孟嗨贫鹊亩x來進(jìn)行相鄰相似區(qū)域的合并。若相似度大于閾值,對(duì)于相鄰兩個(gè)區(qū)域來說要對(duì)應(yīng)在同一個(gè)區(qū)域才可以合并。下面是合并的MATLAB圖形實(shí)現(xiàn)程序源代碼:

        4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)論

        本文在MATLAB環(huán)境下對(duì)醫(yī)學(xué)圖像(顱腦CT圖像)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。圖1(a)為原圖像,圖1(b)把形態(tài)學(xué)梯度圖像作為參考圖像分割后的最后結(jié)果,過分割情況相對(duì)較為嚴(yán)重,圖1(c)用的是經(jīng)形態(tài)學(xué)開閉濾波處理的梯度圖像作為參考圖像進(jìn)行分割的最終結(jié)果,過分割現(xiàn)象已有所好轉(zhuǎn),圖1(d)是利用本文方法提出的合并準(zhǔn)則對(duì)圖1(c)的區(qū)域進(jìn)行合并的結(jié)果,其中的腦器官和背部圖像、病變組織和邊界已經(jīng)被顯現(xiàn)出來。

        從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見,采用形態(tài)開閉濾波器組處理梯度圖像,對(duì)結(jié)構(gòu)元素的集合所相對(duì)應(yīng)的噪聲的結(jié)構(gòu)進(jìn)行去除,又對(duì)兩個(gè)相互毗鄰的區(qū)域邊界有了準(zhǔn)確的位置定位,并對(duì)圖像的過分割做了好的改善,對(duì)于后面圖像的處理做了好的底層圖像。區(qū)域合并中由于對(duì)合并條件的閾值限制比較嚴(yán),顯然本文方法對(duì)同一目標(biāo)的合并還不夠好,如果限制過松,將會(huì)把不同目標(biāo)的部分區(qū)域并在了一起,因此分割進(jìn)行到這一步,進(jìn)行交互操作,即可使分割方法更具實(shí)用性,可用于其他圖像的區(qū)域合并。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]章毓晉.圖像工程(上冊(cè))圖像處理和分析[M].清華大學(xué)出版社,2003.

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        [3]王忠義.分水嶺變換在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用[J].2009,5(12):3221-3223.

        [4]張紅斌,李廣麗,劉遵雄,等.分水嶺算法在胃上皮內(nèi)腫瘤圖像分割中的應(yīng)用[J].華東交通大學(xué)學(xué)報(bào),2009,26(1):52-57.

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        [責(zé)任編輯:楊玉潔]

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