專利名稱：：預(yù)處理序列圖的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及序列圖的預(yù)處理，更具體地，涉及對兩期或者多期序列圖進(jìn)行預(yù)處理的方法和系統(tǒng)，所述兩期或者多期序列圖是指按照相同或者相反的順序?qū)τ嘘P(guān)內(nèi)容進(jìn)行圖像采集得到的兩個系列或者多個系列的圖片。
背景技術(shù)：
：序列圖是指有順序關(guān)系、有相關(guān)內(nèi)容的一系列圖片。例如，按照從上(頭)到下(腳)的順序?qū)θ梭w的肝進(jìn)行計算機(jī)層析(簡稱CT)掃描，將得到一系列CT圖，每幅CT與肝的一個截面對應(yīng)，各幅CT圖之間的先后關(guān)系與肝的各個截面的上下位置關(guān)系對應(yīng)，因此，該系列CT圖可稱為CT序列圖。醫(yī)學(xué)上，為了了解病灶的位置、大小及其與動脈、靜脈的關(guān)系等，醫(yī)生會通過MRI(核磁共振)、CT(計算機(jī)層析)等方式采集"感興趣部位"的序列圖。例如，為了清楚地了解肝內(nèi)病灶的位置、大小及病灶與肝內(nèi)動脈、靜脈等組織的關(guān)系，醫(yī)生按照造影劑在肝臟血管中流動的先后順序分別采集肝動脈期和肝靜脈期的CT圖片，得到肝動脈期CT序列圖和肝靜脈期CT序列圖。CT掃描中由于操作和其他等原因會造成上述兩期CT序列圖的掃描順序不一致。例如，醫(yī)生掃描肝動脈期時采用了從上(頭)到下(腳)的掃描順序，而掃描肝靜脈期時采用了從下(腳)到上(頭)的掃描順序，那么，所得到的肝動脈期CT序列圖與所得到的肝靜脈期CT序列圖是順序相反的。由于這兩期CT序列圖的順序不相同，導(dǎo)致對這兩期CT序列圖進(jìn)行后續(xù)的分割、重建、信息匯合等工作是沒有意義的，對于其他類型序列圖也是如此。因此，在對"感興趣部位"的兩期或者多期序列圖進(jìn)行后續(xù)的分割、合并、重建等處理之前，需要對該兩期或者多期序列圖進(jìn)行預(yù)處理，確保該兩期或者多期序列圖的順序是一致的。目前，一般采用人為的方式對序列圖進(jìn)行預(yù)處理先人為地判斷兩期序列圖的順序是否相同，如果發(fā)現(xiàn)兩期序列圖的順序相反，就人為地對其中一期序列圖進(jìn)行反向重新命名，或者是人為地對其中一期序列圖進(jìn)行反向排序并將反向排序后的圖片另行存儲為新的一期序列圖。人為判斷的結(jié)果帶有判斷者的主觀性，導(dǎo)致判斷結(jié)果會隨著判斷者的經(jīng)驗、能力不同而有所變化，判斷結(jié)果誤差較大，并且，在序列圖的圖片量較大時，這種人為的預(yù)處理方法工作量大，自動程度低、效率不高。
發(fā)明內(nèi)容一方面，本發(fā)明針對上述現(xiàn)有的預(yù)處理序列圖的方法誤差較大、效率低的缺陷，提供一種自動化的預(yù)處理序列圖的方法。本發(fā)明的預(yù)處理序列圖的方法包括以下步驟讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X，讀取第二期序列圖的圖片數(shù)量Y,根據(jù)|義-r|與第一預(yù)設(shè)值《的大小關(guān)系判斷所述第一期和第二期序列圖的有效性；若所述第一期和第二期序列圖有效，就讀取第一期序列圖中非中間區(qū)域的一副圖片，所讀取的圖片在第一期序列圖中的順序號為x;根據(jù)像素值的差異計算所述順序號為x的圖片與第二期序列圖所包括的Y幅圖片的相關(guān)程度，根據(jù)所述相關(guān)程度確定第二期序列圖中與所述順序號為x的圖片最相關(guān)的圖片，以及記錄該最相關(guān)的圖片在所述第二期序列圖中的順序號y;判斷l(xiāng)nl與第三預(yù)設(shè)值《的大小關(guān)系，如果lx-;;l"則將所述第一期和第二期序列圖視為順序相同；否則，將所述第一期和第二期序列圖視為順序相反并對所述第一期序列圖或者第二期序列圖的圖片進(jìn)行反向排序。優(yōu)選地，所述根據(jù)像素值的差異計算所述的相關(guān)程度的步驟中，包括<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>,其中，T(m,n)為所述順序號為x的圖片中坐標(biāo)為(m，n)的點的像素值，Sy(m，n)為第二期序列圖的某幅圖片中與所述順序號為x的圖片的(m,n)點重合的點的像素值，R為所述順序號為x的圖片與第二期序列圖的所述某幅圖片的相關(guān)系數(shù)，圖片的相關(guān)程度與相關(guān)系數(shù)R的值成正比。優(yōu)選地，所述根據(jù)像素值的差異計算所述的相關(guān)程度的步驟中，將所述順序號為x的圖片整體作為模板圖，釆用模板匹配法計算所述相關(guān)程度。優(yōu)選地在計算圖片的相關(guān)程度的步驟中先在預(yù)設(shè)的旋轉(zhuǎn)角度范圍內(nèi)對所述順序號為x的圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以及在預(yù)設(shè)的縮放范圍對所述順序號為x的圖片進(jìn)行縮放，再對旋轉(zhuǎn)與縮放后的圖片與第二期序列圖中的Y幅圖片進(jìn)行所述模板匹配運(yùn)算，并記錄所得到的最大相關(guān)系數(shù)R、與該最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度值和縮放系數(shù)；所述預(yù)處理序列圖的方法還包括對所述第一期序列圖中的X幅圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)與縮放，旋轉(zhuǎn)角度等于與所述最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度值，縮放倍數(shù)等于與所述最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的縮放系數(shù)。優(yōu)選地，在計算所述相關(guān)程度之前，還包括將第一期序列圖的順序號為x的圖片以及所述第二期序列圖中的Y幅圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。優(yōu)選地，使用差影法計算所述相關(guān)程度，包括以下步驟依次計算所述順序號為x的圖片與所述第二期序列圖中的Y幅圖片的差影，得到Y(jié)個差影值，兩幅圖片的相關(guān)程度與該兩幅圖片的差影值成反比。優(yōu)選地，所述對所述第一期序列圖或者第二期序列圖中的圖片進(jìn)行反向排序之后，還包括將所述反向排序后的圖片存儲為第三期序列圖。優(yōu)選地，所述第一預(yù)設(shè)值a等于X的1%,第三預(yù)設(shè)值<5為X的2%。另一方面，本發(fā)明針對上述現(xiàn)有的人為的預(yù)處理序列圖的方法誤差大、效率不高的缺陷，提供一種自動化的預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)。本發(fā)明的預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)包括初始化模塊、抽樣模塊、圖片比較模塊、判定與處理模塊；所述初始化模塊用于讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X、讀取第二期序列圖的圖片數(shù)量Y,以及根據(jù)lx-:rl與第一預(yù)設(shè)值"的大小關(guān)系判斷所述第一期和第二期序列圖的有效性；所述抽樣模塊用于讀取第一期序列圖中非中間區(qū)域的一副圖片，所讀取的圖片在第一期序列圖中的順序號為x;所述圖片比較模塊用于根據(jù)像素值的差異計算所述順序號為x的圖片與第二期序列圖所包括的Y幅圖片的相關(guān)程度，根據(jù)所述相關(guān)程度確定第二期序列圖中與所述順序號為x的圖片最相關(guān)的圖片，以及記錄該最相關(guān)的圖片在所述第二期序列圖中的順序號y;所述判定與處理模塊用于判斷|n|與第三預(yù)設(shè)值5的大小關(guān)系，如果卜-;;l《5則將所述第一期和第二期序列圖視為順序相同；否則，將所述第一期和第二期序列圖^L為順序相反并對所述第一期序列圖或者第二期序列圖的圖片進(jìn)行反向排序。優(yōu)選地，所述圖片比較才莫塊用于計算及="=i"=i,其中，T(m，n)為所述順序=1"=1,MM2、號為x的圖片中坐標(biāo)為(m，n)的點的像素值，S"(m，n)為第二期序列圖的某幅圖片中與所述順序號為x的圖片的(m,n)點重合的點的像素值，R為所述順序號為x的圖片與第二期序列圖的所述某幅圖片的相關(guān)系數(shù)，圖片的相關(guān)程度與相關(guān)系數(shù)R的值成正比。優(yōu)選地，所述圖片比較模塊用于依次計算所述順序號為x的圖片與所述第二期序列圖中的Y幅圖片的差影，得到Y(jié)個差影值，兩幅圖片的相關(guān)程度與該兩幅圖片的差影值成反比。優(yōu)選地，所述判定與處理模塊還用于將所述反向排序后的圖片存儲為第三期序列圖。與現(xiàn)有的預(yù)處理序列圖的方法相比，本發(fā)明采用計算機(jī)判斷兩期或者多期序列圖最相關(guān)的圖片，并據(jù)此判斷序列圖的順序是否相同，在兩期序列圖的順序不相同時對其中一期序列圖中的圖片重新排序，最終得到順序相同的兩期或多期序列圖。本發(fā)明提供的這種預(yù)處理序列圖的方法和系統(tǒng)不依賴于人的主觀性，預(yù)處理結(jié)果客觀、誤差小，自動化程度高，能夠高效、快速地將兩期或者多期序列圖調(diào)整為相同順序。圖1為本發(fā)明預(yù)處理序列圖的流程圖；圖2為本發(fā)明預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)框架圖；圖3、圖4、圖5分別為模板匹配法的第一被比圖、第二被比圖和模板圖；圖6為模板匹配法的示意圖；圖7、圖8、圖9分別為差影法中的第一被比圖、第二被比圖、差影圖片；圖IO和圖11為本發(fā)明的另一個實施例中得到的相關(guān)系數(shù)曲線圖。具體實施方式圖1為本發(fā)明預(yù)處理序列圖的流程圖。如圖l所示，步驟S102中，讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X,讀取第二期序列圖的圖片數(shù)量Y。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)意識到，根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)可以方便地讀取某個序列圖或者某個文件夾中的文件數(shù)量，此不贅述。接著，步驟S104中，比較X與Y的大小關(guān)系，這是為了檢驗該兩期序列圖的有效性，更具體地，兩期序列圖的圖片數(shù)量要相同或者相差不大的情況下，才是有效的。因此，如果pr-第一預(yù)設(shè)值"，就說明這兩期序列圖是有效的，流程進(jìn)入步驟S106，第一預(yù)設(shè)值a可根據(jù)精度的要求選取，例如，對于精度要求高的，《可以取X的0.1%~10%，或者X的0.5%~5%,或者0.5%~2%等等。如果兩期lx-r卜第一預(yù)設(shè)值a,流程進(jìn)入步驟S105,向用戶報錯。由此可見，本發(fā)明可適用于處理圖片數(shù)量相同的兩期或者多期序列圖(例如人體的同一部位的動脈期CT序列圖與靜脈期CT序列圖)，也適用于處理圖片數(shù)量有一定差別的兩期或者多期序列圖。步驟S106中，讀取第一期序列圖中非中間區(qū)域的一副圖片。在本專利申請中，所述的某期序列圖的"中間區(qū)域的圖片"是指該期序列圖中中間位置的圖片以及與其相鄰的圖片；而某期序列圖的"非中間區(qū)域的圖片"就是該起序列圖中"中間區(qū)域的圖片"之外的其他圖片。根據(jù)精度要求，圖片總數(shù)為X的第一期序列圖中，非中間區(qū)域的圖片可以是最先的(X的49.5%)幅圖片以及最后的(X的49.50/0)幅圖片，或者是最先的(X的45。/0)幅圖片以及最后的(X的450/0)幅圖片，或者是最先的(X的300/。)幅圖片以及最后的(X的30%)幅圖片。設(shè)步驟S106中所讀取的圖片在第一期序列圖中的順序號為x,下文以及附圖中將該順序號為x的圖片稱為"第x幅圖片"，顯然，即j^lJUsX。由于該第x幅圖片不在第一期序列圖的中間區(qū)域(不宜讀取處于序列圖中間區(qū)域的圖片的原因?qū)⒃诤罄m(xù)部分結(jié)合步驟S112進(jìn)行闡述)，因此，BxS*-/或者I^+"^j^Z,;5為第二預(yù)設(shè)值。根據(jù)需要，p可取l、2、3等自然數(shù)，或者》取植X的1。/q、2%等。根據(jù)編程語言環(huán)境提供的取隨機(jī)數(shù)函數(shù)(例如C語言的ram()函數(shù))可以方便地從1至工-戶的范圍、以及奮+戶至X的范圍內(nèi)選出合乎要求的x，此不贅述。接著，步驟S108中，依次計算上述的順序號為x的圖片與第二期序列圖所包括的圖片的相關(guān)程度，圖片之間的相關(guān)程度可由圖片之間的像素值差異進(jìn)行判斷，適用的方法包括模板匹配法或者差影法等，模板匹配法與差影法的有關(guān)內(nèi)容將在后續(xù)部分結(jié)合圖3~圖9進(jìn)行闡述。步驟S108還包括根據(jù)所計算出的相關(guān)程度確定第二期序列圖中與上述第x幅圖片最相關(guān)的圖片，以及記錄該最相關(guān)的圖片在該第二期序列圖中的順序號y,顯然，ByW。例如，步驟S108采用模板匹配法依次計算上述的第x幅圖片與第二期序列圖所包括的圖片的相關(guān)程度之后，會得到Y(jié)個相關(guān)系數(shù)，兩幅圖片的相關(guān)系數(shù)越大就表示該兩幅圖片的相關(guān)程度或者相似程度越高。因為所得到的Y個相關(guān)系數(shù)是與第二期序列圖中的Y幅圖片——對應(yīng)的，即，最大的相關(guān)系數(shù)在上述Y個相關(guān)系數(shù)中的順序號等于該最相關(guān)的圖片在上述第二期序列圖中的順序號y，因此，在具體實現(xiàn)時，讀取該最大值的相關(guān)系數(shù)在上述Y個相關(guān)系數(shù)中的順序號y即可。接著，步驟S112中，判斷x與y的關(guān)系，并根據(jù)x與y的關(guān)系進(jìn)行不同的處理。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將意識到，因為第一期序列圖和第二期序列圖都是針對相同或者相關(guān)的對象，所以，如果這兩期序列圖的順序相同，那么，上述的x與y應(yīng)該是相同的，或者是接近的。例如，假設(shè)第一期序列圖和第二期序列圖的圖片數(shù)量都是99幅(相當(dāng)于X=Y=99),如果這兩期序列圖的順序相同，那么，第一期序列圖的第IO幅圖片(相當(dāng)于x-10)應(yīng)當(dāng)與第二期序列圖中的笫10幅圖片(相當(dāng)于y=10)最相關(guān)或者最相似，即x的值應(yīng)該等于y的值；如果這兩期的序列圖順序相反，那么，第一期序列圖的第IO幅圖片(相當(dāng)于x=10)應(yīng)當(dāng)與第二期序列圖中的第90幅圖片(相當(dāng)于y=90)最相關(guān)或者最相似，即x的值應(yīng)該等于y的值。在一般的情況下，上述結(jié)論是可以反推的，例如，如果第一期序列圖的第10幅圖片(相當(dāng)于x-10)與第二期序列圖的第IO副圖片(相當(dāng)于y-10)相等，則說明該第一期序列圖與第二期序列圖的順序是相同的。但是，由于不管兩期序列圖的順序是相同還是相反，處于中間位置的圖片都是最相關(guān)或者最相似的，因此，不能夠根據(jù)第一期序列圖的第50幅圖片與第二期序列圖的第50幅圖片最相關(guān)或者最相似就判定這兩期序列圖的順序是相同的。所以，在讀取樣本圖片(如上述步驟S106中的第x幅幅片)時，要避免讀取到序列圖中間位置的圖片。鑒于笫一期序列圖的圖片數(shù)量可能不等于第二期序列圖的圖片數(shù)量，以及考慮到圖片的誤差，因此，x要滿足l^x《脊-y或者f+"^x^義，其中"為預(yù)設(shè)值。類似地，鑒于第一期序列圖的圖片數(shù)量可能不等于第二期序列圖的圖片數(shù)量，以及考慮到圖片采集時的誤差，可以認(rèn)為，如果lx-yl小于某個閾值，就說明上述第一期序列圖與上述第二期序列圖的順序相同。具體地，步驟S112中，判斷l(xiāng)x-^l與第三預(yù)設(shè)值5的大小關(guān)系，根據(jù)具體情況，5可取0、1、2、3等整數(shù)，也可以根據(jù)情況取值X的1%、2%等。如果lx->^5則將所述第一期序列圖和第二期序列圖視為順序相同，然后進(jìn)入步驟S114;否則就將所述第一期序列圖和第二期序列圖視為順序相反并進(jìn)入步驟S113。步驟S113中，將第一期序列圖或者第二期序列圖進(jìn)行反向排序。所謂的反向排序，就是將序列圖中的第1幅圖片調(diào)整為最后一幅圖片，將第2幅圖片調(diào)整為倒數(shù)第2幅圖片，以此類推。在圖片量較大時，通過計算機(jī)批處理對圖片進(jìn)行反向排序，將比現(xiàn)有的人為反向排序更快速、高效、更準(zhǔn)確。顯然，執(zhí)行完步驟S113之后，所得到的兩期序列圖的順序相同，完成了預(yù)處理的目標(biāo)，可以進(jìn)入步驟S114，結(jié)束預(yù)處理的過程。作為一個改進(jìn)方案，步驟S114后面還可以繼續(xù)其他的后續(xù)處理流程。例如，如果步驟S113中是將第二期序列圖中的Y幅圖片進(jìn)行反向排序，那么，還可以在后續(xù)步驟中將反向排序后的這Y幅圖片存儲為第三期序列圖，顯然第三期序列圖中的圖片順序是與第一期序列圖的相同、與反向排序之前的第二期序列圖的順序相反。再例如，可以對反向排序后的這Y幅圖片進(jìn)行重新命名，使該重新命名后的序列圖與第一期序列圖的順序相同。圖2為本發(fā)明預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)的框架示意圖。如圖2所示，本發(fā)明的預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)包括初始化模塊1、抽樣模塊3、圖片比較模塊5、判定與處理模塊7。其中，抽樣模塊1用于執(zhí)行上述步驟S102、步驟S104的流程，具體包括讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X,讀取第二期序列圖的圖片數(shù)量Y,以及檢驗該兩期序列圖的有效性。如果這兩期序列圖是有效的，就將處理流程轉(zhuǎn)到抽樣模塊；否則，向用戶報錯(參考步驟S105)。抽樣模塊3用于執(zhí)行上述的步驟S106，具體包括讀取該第一期序列圖中的第x幅圖片，其中，x為圖片在第一期序列圖中的順序號，Bxsf-p或者工+Z^;cS義，p為第二預(yù)設(shè)值。2圖片比較^t塊5用于執(zhí)行上述步驟S108的流程，具體包括依次計算上述的第x幅圖片與第二期序列圖所包括的圖片的相關(guān)程度，根據(jù)相關(guān)程度確定第二期序列圖中與上述第x幅圖片最相關(guān)的圖片，以及記錄該最相關(guān)的圖片在所述第二期序列圖中的順序號y。計算圖片之間的相關(guān)程度的過程將在后續(xù)部分結(jié)合圖3~圖9進(jìn)行闡述。判定與處理模塊7用于執(zhí)行上述步驟S112至S114的流程，具體包括判斷卜-少|(zhì)與第三預(yù)設(shè)值3的大小關(guān)系，如果卜-^"則將所述第一期序列圖和第二期序列圖視為順序相同；否則就將所述第一期序列圖和第二期序列圖視為順序相反，并對對第一期序列圖或者第二期序列圖進(jìn)行反向排序。類似的，還可以在本發(fā)明的預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)中增加其他功能模塊，例如重新命名模塊、重新存儲模塊等。但是這些變化并不脫離本發(fā)明的范圍和實質(zhì)。下面結(jié)合圖3至圖9闡述本發(fā)明釆用的比較圖片之間的相關(guān)程度的方法。在本發(fā)明的一個實施例中，釆用模板匹配法計算圖片之間的相關(guān)程度。所謂模板匹配的原理是通過兩幅圖像的像素值的平方差來判斷兩個圖片的相關(guān)程度或者相似性，該兩個圖片分為稱為"被比圖"(或者"被搜索圖")和"模板圖"(或者"模板")。圖3為模板匹配法的示意圖。如圖3所示，設(shè)模板圖T的大小為MxM，設(shè)^1比圖S的大小為NxN。沖莫板圖T在被比圖S上平移時，模板圖T覆蓋下的被比子圖稱為子圖S"J,i,j是子圖SJ'J左上角像素點在被比圖S中的坐標(biāo)，該像素點定義為參考點。圖中i和j的取值范圍是l《i，j<N-M+l;衡量才莫板T和子圖Sij的相似程度的相關(guān)函數(shù)可以通過下面的相似性度量得出<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>等式(l)其中，T(m,n)為模板圖中坐標(biāo)為(m，n)的點的像素值(例如灰度值)，S(m,n)為被比圖中與模板圖的(m,n)點重合的點的像素值(例如灰度值)，而D(i,j)表示模板圖T與被比子圖Sij'的差異(像素值的平方差)。D(i,j)越小，說明模板圖T與被比子圖Sij的相關(guān)程度或者相似程度越高。例如，當(dāng)模板圖T與被比子圖Sij完全匹配時，D(i,j)取得最小值0。展開上面的等式(1)，得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage14</formula>等式(2)從等式(2)可以看到，等式(2)右邊第3項僅與模板圖T有關(guān)，是一個與(i,j)無關(guān)的常數(shù)。令<formula>formulaseeoriginaldocumentpage15</formula>等式(3)對等式(3)進(jìn)行歸一化，得到:<formula>formulaseeoriginaldocumentpage15</formula>等式(4)從等式(3)可以看到，當(dāng)模板圖T與被比子圖Si，j一致時，有R(i，j)二l,否則R(i,j)〈1。同理，當(dāng)模板圖T與被比圖S—致時，有R4，否則11<1。顯然，R越大，模板T和被比圖S的相關(guān)程度或者相似程度就越高。因此，將R定義為才莫板圖T與4皮比圖S的相關(guān)系數(shù)。從等式(1)可以看到，計算機(jī)對模板圖T與被比子圖S"J進(jìn)行一次模板匹配要進(jìn)行MxM次減法，MxM次平方，MxM-l次加法，匹配完整個被比圖S要重復(fù)上述操作(N-M+l)x(N-M+l)次。為了有效地降低計算機(jī)的運(yùn)算次數(shù)，提高計算機(jī)處理速度，可根據(jù)實際情況將模板圖(例如第一期序列圖中的第x幅圖片)整幅圖片作為模板圖T。鑒于很多序列圖的圖片大小是相等的，因此，將某期序列圖中的第x幅圖片整體作為模板圖，是可行的，即M=N。根據(jù)具體情況，可以先將序列圖轉(zhuǎn)換成灰度圖之后，再進(jìn)行圖片相關(guān)程度的計算。例如，可以先將CT序列圖轉(zhuǎn)換成.BMP格式的灰度圖，然后再進(jìn)行相關(guān)程度的計算。如上所述，模板匹配法可以判定被比圖中是否包含模板圖，以及該模板圖在所述被比圖中的坐標(biāo)位置。例如，以圖6所示的圖片作為模板圖，以圖4所示的圖片作為被比圖，模板匹配法能判斷出被比圖中包含了模板圖，并且能確定該模板圖在該被比圖中的坐標(biāo)位置。再例如，以圖6所示的圖片作為模板圖，以圖5所示的圖片作為被比圖，模板匹配法能判斷出被比圖中不包含了模板圖。因此，本發(fā)明可適用于其他領(lǐng)域，例如，按照相同或者相反的順序分別對同一地理區(qū)域的不同信息(水域、丘陵、綠化域)進(jìn)行地圖采集之后，可采用本發(fā)明提供的預(yù)處理方法對多期圖像進(jìn)行預(yù)處理。作為一種改進(jìn)的方案，在應(yīng)用模板匹配法之時，可以首先在預(yù)設(shè)的角度范圍內(nèi)模板圖進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以及在預(yù)設(shè)的縮放范圍內(nèi)對模板圖進(jìn)行縮放，然后再對模板圖與被比圖進(jìn)行模板匹配運(yùn)算，并記錄所得到的最大相關(guān)系數(shù)R、與該最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度值和縮放系數(shù)。這種改進(jìn)方案的能夠判斷出兩幅圖片之間的角度差異、大小差異，角度差異值等于與該最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度值，大小差異值等于與該最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的縮放系數(shù)。可根據(jù)該角度差異值、大小差異值旋轉(zhuǎn)、縮放其中一期序列圖的圖片，使兩期序列圖的圖片角度一致、大小相等。因此，這種改進(jìn)的方案還可以適用于醫(yī)學(xué)上CT序列圖的預(yù)處理、衛(wèi)星拍攝的地圖照片的拼接等。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)意識到，還可以采用差影法來判斷兩個圖片之間的相關(guān)程度。差影法是根據(jù)兩幅圖片之間的差影值來判斷兩幅圖片的相關(guān)程度或者相似程度的。例如，將圖7所示的圖片作為第一被比圖，將圖8所示的圖片作為第二被比圖，對該第一被比圖、第二被比圖進(jìn)行差影值之后，就可以去除第一被比圖和第二被比圖中的相同內(nèi)容，得到如圖9所示的差影圖片。顯然，兩幅差影值越小，該兩幅圖片的相關(guān)程度或者相似程度越高。類似地，差影法中，也可以先在預(yù)設(shè)的縮放范圍、旋轉(zhuǎn)范圍內(nèi)對其中一個被比圖進(jìn)行縮放與旋轉(zhuǎn)，再進(jìn)行比較。上面結(jié)合附圖對本發(fā)明的預(yù)處理方法、系統(tǒng)進(jìn)行闡述。雖然上面的闡述是以預(yù)處理兩期序列圖為例的，但是本發(fā)明不限于這種情況，本發(fā)明可適用于處理多期序列圖。圖10和圖11為本發(fā)明的另一個實施例中得到的相關(guān)系數(shù)曲線圖。該實施例是預(yù)處理肝動脈期、肝靜脈期以及肝門靜脈期這3期CT序列圖，每期CT序列圖均為396幅圖片。這3期CT序列圖是醫(yī)生根據(jù)造影劑的流動順序?qū)ν蝗梭w的肝臟部位進(jìn)行3次CT掃描得到的。本實施例的主要處理過程如下首先，讀取任意一期CT序列圖中某幅圖片，在某次實驗中，讀取的是肝動脈期的第100幅CT圖片。接著，將該第100幅CT圖片整體作為模板圖，調(diào)用模板匹配算法計算肝動脈期的第100幅CT圖片與肝靜脈期CT序列圖、肝門靜脈期CT序列圖的圖片的相關(guān)系數(shù)，得到兩組相關(guān)系數(shù)，分別如圖9和圖10所示。然后，分別找出這兩組相關(guān)性系數(shù)的最大值，并據(jù)此找出肝靜脈期CT序列圖中與模板圖(肝動脈期的第IOO幅CT圖片)最相似的圖片所處的順序號，以及肝門靜脈期CT序列圖中與模板圖(肝動脈期的第100幅CT圖片)最相似的圖片的順序號。在本次試驗中，肝靜脈期CT序列圖中與模板圖最相似的是第296幅圖片，而在肝門靜脈期CT序列圖中與模板圖最相似的是第IOO幅圖片。鑒于人的生理結(jié)構(gòu)及CT掃描的特性，可以初步得到結(jié)論肝門靜脈期CT序列圖的順序與肝動脈期CT序列圖的是相同的，而肝靜脈期CT序列圖的順序與肝動脈期CT序列圖的是相反的。為了進(jìn)一步證實上述結(jié)論，上述試驗可以進(jìn)行多次。下面的表1是取該同病人的動脈期CT序列圖的第096幅-0105幅CT圖作為模板進(jìn)行模板匹配的結(jié)果表l:模板匹配實驗結(jié)果<table>tableseeoriginaldocumentpage17</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage18</column></row><table>如上表所示，這10次試驗的數(shù)據(jù)得到的結(jié)論都是一致的，因此，進(jìn)一步證實了上面的結(jié)論，即肝門靜脈期CT序列圖的順序與肝動脈期CT序列圖的是相同的，而肝靜脈期CT序列圖的順序與肝動脈期CT序列圖的是相反的。以上所述的本發(fā)明實施方式，并不構(gòu)成對本發(fā)明保護(hù)范圍的限定。任何在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。權(quán)利要求1、一種預(yù)處理序列圖的方法，其特征在于，包括以下步驟讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X，讀取第二期序列圖的圖片數(shù)量Y，根據(jù)|X-Y|與第一預(yù)設(shè)值α的大小關(guān)系判斷所述第一期和第二期序列圖的有效性；若所述第一期和第二期序列圖有效，就讀取第一期序列圖中非中間區(qū)域的一副圖片，所讀取的圖片在第一期序列圖中的順序號為x；根據(jù)像素值的差異計算所述順序號為x的圖片與第二期序列圖所包括的Y幅圖片的相關(guān)程度，根據(jù)所述相關(guān)程度確定第二期序列圖中與所述順序號為x的圖片最相關(guān)的圖片，以及記錄該最相關(guān)的圖片在所述第二期序列圖中的順序號y；判斷|x-y|與第三預(yù)設(shè)值δ的大小關(guān)系，如果|x-y|≤δ則將所述第一期和第二期序列圖視為順序相同；否則，將所述第一期和第二期序列圖視為順序相反并對所述第一期序列圖或者第二期序列圖的圖片進(jìn)行反向排序。2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的預(yù)處理序列圖的方法，其特征在于，所述根據(jù)像素值的差異計算所述的相關(guān)程度的步驟中，包括<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>，其中，T(m,n)為所述順序號為x的圖片中坐標(biāo)為(m，n)的點的像素值，SiJ(m，n)為第二期序列圖的某幅圖片中與所述順序號為x的圖片的(m，n)點重合的點的像素值，R為所述順序號為x的圖片與第二期序列圖的所述某幅圖片的相關(guān)系數(shù)，圖片的相關(guān)程度與相關(guān)系數(shù)R的值成正比。3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的預(yù)處理序列圖方法，其特征在于，所述根據(jù)像素值的差異計算所述的相關(guān)程度的步驟中，將所述順序號為X的圖片整體作為模板圖，采用模板匹配法計算所述相關(guān)程度。4、根據(jù)權(quán)利要求3所述的預(yù)處理序列圖方法，其特征在于在計算圖片的相關(guān)程度的步驟中先在預(yù)設(shè)的旋轉(zhuǎn)角度范圍內(nèi)對所述順序號為x的圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以及在預(yù)設(shè)的縮放范圍對所述順序號為x的圖片進(jìn)行縮放，再對旋轉(zhuǎn)與縮放后的圖片與第二期序列圖中的Y幅圖片進(jìn)行所述模板匹配運(yùn)算，并記錄所得到的最大相關(guān)系數(shù)R、與該最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度值和縮放系數(shù)；及所述預(yù)處理序列圖的方法還包括對所述第一期序列圖中的X幅圖片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)與縮放，旋轉(zhuǎn)角度等于與所述最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角度值，縮放倍數(shù)等于與所述最大相關(guān)系數(shù)R對應(yīng)的縮放系數(shù)。5、根據(jù)權(quán)利要求1所述的預(yù)處理去序列圖的方法，其特征在于，根據(jù)像素值的差異計算所述的相關(guān)程度的步驟中，包括依次計算所述順序號為x的圖片與所述第二期序列圖中的Y幅圖片的差影，得到Y(jié)個差影值，兩幅圖片的相關(guān)程度與該兩幅圖片的差影值成反比。6、根據(jù)權(quán)利要求1至5中任意一項所述的預(yù)處理序列圖的方法，其特征在于，所述對所述第一期序列圖或者第二期序列圖中的圖片進(jìn)行反向排序之后，還包括將所述反向排序后的圖片存儲為第三期序列圖。7、一種預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)，其特征在于，包括初始化模塊(l)，用于讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X、讀取第二期序列圖的圖片數(shù)量Y,以及根據(jù)ly-yl與第一預(yù)設(shè)值"的大小關(guān)系判斷所述第一期和第二期序列圖的有效性；抽樣模塊(3)，用于讀取第一期序列圖中非中間區(qū)域的一副圖片，所讀取的圖片在第一期序列圖中的順序號為x;圖片比較模塊(5),用于根據(jù)像素值的差異計算所述順序號為X的圖片與第二期序列圖所包括的Y幅圖片的相關(guān)程度，根據(jù)所述相關(guān)程度確定第二期序列圖中與所述順序號為X的圖片最相關(guān)的圖片，以及記錄該最相關(guān)的圖片在所述第二期序列圖中的順序號y;判定與處理模塊(7),用于判斷l(xiāng)ul與第三預(yù)設(shè)值5的大小關(guān)系，如果l;c-y—5則將所述第一期和第二期序列圖視為順序相同；否則，將所述第一期和第二期序列圖視為順序相反并對所述第一期序列圖或者第二期序列圖的圖片進(jìn)行反向排序。8、根據(jù)權(quán)利要求7所述的預(yù)處理序列圖的系統(tǒng)，其特征在于，所述圖片比較模塊(5)用于<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>T(m，n)為所述順序號為x的圖片中坐標(biāo)為(m，n)的點的像素值，S"(m，n)為第二期序列圖的某幅圖片中與所述順序號為x的圖片的(m,n)點重合的點的像素值，R為所述順序號為x的圖片與第二期序列圖的所述某幅圖片的相關(guān)系數(shù)，圖片的相關(guān)程度與相關(guān)系數(shù)R的值成正比。9、根據(jù)權(quán)利要求7所述的預(yù)處理去序列圖的方法，其特征在于，所述圖片比較才莫塊(5)用于依次計算所述順序號為x的圖片與所述第二期序列圖中的Y幅圖片的差影，得到Y(jié)個差影值，兩幅圖片的相關(guān)程度與該兩幅圖片的差影值成反比。10、根據(jù)權(quán)利要求7至9中任意一項所述的預(yù)處理序列圖的方法，其特征在于，所述判定與處理模塊(7)還用于將所述反向排序后的圖片存儲為第三期序列圖。全文摘要本發(fā)明提供預(yù)處理序列圖的方法和系統(tǒng)，所述方法包括讀取第一期序列圖的圖片數(shù)量X及非中間區(qū)域的一副圖片，該圖片的順序號為x；計算順序號為x的圖片與第二期序列圖中的Y幅圖片的相關(guān)程度，確定第二期序列圖中與該順序號為x的圖片最相關(guān)的圖片及其在第二期序列圖中的順序號y；如果|x-y|≤δ則將該兩期序列圖視為順序相同；否則，將該兩期序列圖的順序視為相反并對其中一期序列圖反向排序。對應(yīng)地，所述系統(tǒng)包括初始化模塊、抽樣模塊、圖片比較模塊、判定與處理模塊。本發(fā)明采用計算機(jī)判斷兩期序列圖的順序是否相同，并在兩期序列圖的順序不相同時對其中一期序列圖重新排序，得到順序相同的兩期或多期序列圖，誤差小，自動化程度高，效率高。文檔編號G06T11/00GK101276472SQ20081002728公開日2008年10月1日申請日期2008年4月8日優(yōu)先權(quán)日2008年4月8日發(fā)明者龐雄文,方馳華,段秀麗,楠項,鮑蘇蘇申請人:華南師范大學(xué);南方醫(yī)科大學(xué)珠江醫(yī)院