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基于紋理合并的醫學圖像分割

時間:1970-01-01  作者:秩名

論文導讀:較好的醫學圖像分割將有利于醫生準確的把握病人的病情。分水嶺算法是一種基于數學形態學的圖像分割方法。本文提出基于最大互信息準則的紋理合并方法。最大互信息測度。分水嶺算法,基于紋理合并的醫學圖像分割。
關鍵詞:圖像分割,分水嶺算法,紋理合并,互信息
 

0 引言

近些年來,隨著醫療技術的快速發展,對于醫學圖像的處理和分析廣泛的應用于手術的術前診斷、術后監測等各種不同領域。醫學圖像分割技術是醫學圖像的處理和分析的關鍵技術之一。較好的醫學圖像分割將有利于醫生準確的把握病人的病情,提高診斷的準確率。為此,醫學圖像分割也成為近些年來研究的熱點,主要的分割方法[1]可以分為:基于閥值的分割方法,基于模型的分割方法,還有基于分水嶺技術的分割方法。

分水嶺算法是一種基于數學形態學的圖像分割方法,該方法將圖像的灰度值比喻為具有不同高度的地形表面,灰度值較大的區域形成了地形的山峰,灰度值較小的區域形成了地形的盆地。假設讓水流從該地形表面流過,其會沿著最陡的斜坡路徑流到表面的低洼處,形成積水盆地。相鄰積水盆的交界處就構成了“分水嶺線”。采用分水嶺的圖像分割方法具有良好的分割性能,但該方法對噪聲敏感,由于噪聲和梯度的局部不規則性等因素的影響,造成圖像中存在大量隱含的局部凹凸區域。博士論文,分水嶺算法。使得在分割過程中很容易造成過分割的問題,將圖像中真實輪廓淹沒在分割圖像中。

因此,很多學者對傳統的分水嶺算法提出了改進[2-8],例如:文獻[2-3]引入先驗信息減少分水嶺算法帶來的過分割問題。文獻[4-5]利用分水嶺算法與模糊C聚類相結合的方法分割圖像,分割質量有一定的提高。

在本文中,提出一種基于紋理合并的新方法來解決傳統的分水嶺算法造成的過分割缺陷。首先,將圖像進行預處理并使用分水嶺算法對圖像進行分割。然后,使用一個基于最大互信息的相似性準則對分割后的分塊區域采用haralick紋理進行合并。這里本文基于的一個假設,屬于同一組織結構的不同分塊區域應該具有相同或相近的紋理特性。最終的試驗結果印證了上述假設的正確性。

1 算法描述

1.1 圖像的預處理和分割

分水嶺算法最早由L. Vincent和P. Sollid[9]提出并應用于圖像處理中,該分割算法是以圖像中區域的像素近乎一致的特點為基礎,主要目標是找出分水線。博士論文,分水嶺算法。其分割時使用的是梯度圖像,由于梯度圖像中包含噪聲和梯度的局部不規則性等因素的影響,直接使用分水嶺算法分割容易產生過分割問題。一般情況下,先對圖像進行去噪和平滑處理,然后再進行分割。以達到在圖像處理初期最大程度的減少圖像過分割的目的。本文首先對圖像進行高斯濾波和sobel濾波,接著設定一個閥值,對于圖像中的每個像素點,大于給定閥值的點保留原值,小于給定閥值的點設為零。使分割后的圖像消除弱邊緣。

1.2合并過分割算法

1.2.1紋理提取

在使用分水嶺算法之前對圖像進行去噪和平滑處理,可以一定程度上消除過分割現象。然后在分割的基礎上對圖像進行合并處理,進一步去除虛假邊緣,保留實際邊緣。因此,本文提出基于最大互信息準則的紋理合并方法[10]。

區域的紋理量化是區域描繪的重要方法之一,它能反映圖像的平滑度,粗糙度和規律性等特性的相關信息。博士論文,分水嶺算法。因此,本文采用Haralick紋理對分割后的區域進行處理。首先,對不同區域分別求取它們的紋理灰度共生矩陣。紋理灰度共生矩陣的定義如下:

分水嶺算法(1)

表示值與值以某種指定的空間關系共同出現的次數,表示圖像像素橫坐標和縱坐標的位置,是一個位移量,描述了值為的像素和值為的像素之間的位移關系。

紋理灰度共生矩陣是統計相鄰兩個灰度在圖像中同時發生的概率,由于分割區域大小往往是不相等的,相同紋理區域對應的紋理灰度共生矩陣往往也會有較大偏差。因此,將紋理灰度共生矩陣進行歸一化處理:

分水嶺算法(2)

1.2.2最大互信息測度

互信息是信息論中的一個基本概念,是兩個隨機變量統計相關性的測度,當兩幅圖像達到最佳配準時,它們對應像素的灰度互信息應達到最大,表明兩幅圖像的依賴程度最大。假設兩幅圖像,其互信息可以表示為:

(3)

其中的熵, 是聯合熵。相似度越高,其互信息值將越大。

在本文中,假設分割后分別得到個不同區域,然后分別對個不同區域求取歸一化灰度共生矩陣:

分水嶺算法(4)

對于相鄰的兩個區域,如果它們屬于同一組織結構,那么它們應具有相同或相近的紋理特性,即具有相同或相近的歸一化紋理灰度共生矩陣。即求取它們的最大互信息值:

(5)

我們設置一個閥值來表示相鄰區域的紋理相似程度,當大于時,表明這兩個區域可以合并。

具體的合并過程如下所述:

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