專利名稱：網(wǎng)格沖突避免的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像分割，更具體而言涉及對圖像數(shù)據(jù)中的多個對象的基于模型的同 步分割。
背景技術(shù)：
基于模型的分割在介入治療和后續(xù)研究中有很多應(yīng)用，例如在放射治療規(guī)劃中的 應(yīng)用。使由柔性網(wǎng)格，例如三角形網(wǎng)格或簡化網(wǎng)格描述的可變形模型適配對應(yīng)的圖像結(jié)構(gòu)。 通常通過優(yōu)化兩個競爭能量的加權(quán)和來分別針對每個對象進(jìn)行這種適配，這兩個競爭能量 是向圖像中的特征驅(qū)動網(wǎng)格三角形的外部能量以及保持模型形狀的內(nèi)部能量。J.ffeese， Μ.Kaus, C. Lorenz, S. Lobregt, R. Truyen, V. Pekar 在"Shape constrained deformable models for 3D medical Image segmentation”，IPMI 2001,3 pp. 80—387 中描繪了這種方 法的實施方式，下文將該文稱為參考文獻(xiàn)1。獨立適配多個網(wǎng)格不能考慮到幾個對象之間的空間關(guān)系，因此常常導(dǎo)致錯誤的適 配結(jié)果，例如相叉網(wǎng)格。在 WO 2004/010374A2"Simultaneous segmentation of multiple or composed objects by mesh adaptation”中描述了為克服這個問題而做的第一種嘗 試。在那里，向模型中引入了連接兩個網(wǎng)格的額外邊緣。將這些額外的邊緣視為退化的三 角形，為這些三角形擴展內(nèi)部能量以便保持兩個網(wǎng)格的空間關(guān)系。然而，因為要保持額外 邊緣或三角形的長度和位置，這種流程僅在可以通過預(yù)定位對應(yīng)網(wǎng)格描述兩個對象的空間 關(guān)系時才可用。但是在很多醫(yī)療應(yīng)用中，涉及到可能彼此相對滑動的內(nèi)部器官，例如腹部 區(qū)域中的器官，肺相對于肋骨架，或脊錐中兩個相繼的脊骨。對于這種器官而言，利用WO 2004/010374A2中描述的方法進(jìn)行同時分割只能避免網(wǎng)格交叉，但仍然會導(dǎo)致以錯誤的空 間關(guān)系適配。

發(fā)明內(nèi)容
從更普遍的角度來說，不應(yīng)與適配到圖像數(shù)據(jù)中的一對象的網(wǎng)格交疊的圖像數(shù)據(jù) 的區(qū)域不可以由另一網(wǎng)格界定。例如，在將網(wǎng)格適配到描繪腦部右半球的圖像數(shù)據(jù)中的對 象時，可以由分隔右半球和左半球的平面界定要回避的區(qū)域。在將網(wǎng)格與肺中的小瘤適配 時，可以由包括小瘤的球界定要回避的區(qū)域。提供用于分割對象，同時使所適配的模型網(wǎng)格與圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域交疊的可能最小 或防止其交疊的手段會是有利的。于是，在一方面中，本發(fā)明提供了一種用于使用基于模型的圖像分割來分割圖像 數(shù)據(jù)中的對象的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括特征單元，用于識別所述圖像數(shù)據(jù)中的特征以基于網(wǎng) 格的當(dāng)前位置計算網(wǎng)格的外部能量，其中所述特征單元還包括-候選特征單元，用于選擇所述圖像數(shù)據(jù)中的多個候選特征，以識別要包括在在所 述圖像數(shù)據(jù)中識別的特征中的特征；-位置單元，用于確定所述多個候選特征中的每個候選特征相對于圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的位置；-特征函數(shù)單元，用于計算每個候選特征的強度，其中每個候選特征的強度取決于 每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置；以及-評估單元，用于評估多個候選特征中的每個候選特征，并用于基于該評估識別多 個候選特征中的特征。確定所選候選特征是否位于應(yīng)當(dāng)回避的區(qū)域內(nèi)部(例如適配到圖像數(shù)據(jù)中的另 一對象的另一網(wǎng)格內(nèi)部)允許在計算每個特征的強度期間從而在評估多個候選特征期間 壓制這一候選特征。例如，這可以通過減小特征強度使得評估單元更可能選擇區(qū)域外部的 候選特征來實現(xiàn)。本發(fā)明尤其在這樣的面積中幫助從多個候選特征中識別正確的圖像特 征，該面積為發(fā)生類似于正確圖像特征的大量錯誤圖像特征的面積，例如在脊柱的例子中。 然而，如果在所述區(qū)域內(nèi)部找到了圖像的顯著候選特征，仍然可以將其考慮進(jìn)來。有利地， 如果所述區(qū)域是基于適配到圖像中的另一對象的另一網(wǎng)格界定的，那么在其他網(wǎng)格內(nèi)部找 到顯著特征可能表示其他網(wǎng)格未與其他對象很好地適配。采用反復(fù)將其他網(wǎng)格與圖像數(shù)據(jù) 中的其他對象適配同時壓制位于網(wǎng)格內(nèi)部的候選特征的算法可能導(dǎo)致其他網(wǎng)格從被適配 網(wǎng)格界定的區(qū)域退回，由此避免兩個網(wǎng)格的沖突(即交疊)。在實施例中，該系統(tǒng)還包括-預(yù)定位單元，用于預(yù)定位用于分割對象的網(wǎng)格，從而初始化網(wǎng)格當(dāng)前位置；-變換單元，用于計算將在網(wǎng)格當(dāng)前位置的網(wǎng)格與預(yù)定位的網(wǎng)格最佳對準(zhǔn)的變 換；-適配單元，用于通過更新網(wǎng)格的頂點的當(dāng)前位置，以最小化網(wǎng)格的至少外部能量 和內(nèi)部能量的加權(quán)和，來更新網(wǎng)格當(dāng)前位置；以及-控制單元，用于至少根據(jù)經(jīng)最小化的加權(quán)和或經(jīng)更新的網(wǎng)格當(dāng)前位置來評估收 斂條件，還用于如果滿足該條件就終止對對象進(jìn)行分割，而如果不滿足該條件就繼續(xù)對對 象進(jìn)行分割。這種系統(tǒng)能夠?qū)ο筮M(jìn)行完全分割。在系統(tǒng)的實施例中，所述區(qū)域內(nèi)部的每個候選特征的強度是從所述區(qū)域內(nèi)部的每 個候選特征到所述區(qū)域的邊界的距離的函數(shù)。例如，候選特征的強度可以是乘積，其中該乘 積的一個因子取決于從所述區(qū)域內(nèi)部的候選特征到所述區(qū)域的邊界的距離。這提供了考慮 候選特征相對于所述區(qū)域的位置對特征的強度的影響的容易但通用的方式。在系統(tǒng)的實施例中，區(qū)域邊界是由適配到圖像數(shù)據(jù)中的第二對象的網(wǎng)格界定的。 于是，本發(fā)明適于同時適配圖像數(shù)據(jù)中多個對象。在系統(tǒng)的實施例中，所述區(qū)域內(nèi)部的每個候選特征的強度隨著從所述區(qū)域內(nèi)部的 每個候選特征到所述區(qū)域的邊界的距離顯著減小。于是所述區(qū)域內(nèi)部深處的候選特征比靠 近所述區(qū)域邊界的候選特征受到更嚴(yán)重壓制。在本發(fā)明的一方面中，該系統(tǒng)可以將網(wǎng)格適配到多個對象中的每個對象來分割圖 像數(shù)據(jù)中的多個對象，其中，在將特定網(wǎng)格適配到多個對象中的特定對象期間，基于與多個 對象中的對象適配的網(wǎng)格的當(dāng)前位置而非所述特定網(wǎng)格來界定所述區(qū)域。于是，系統(tǒng)可以 布置用于探測并可能防止用于分割圖像數(shù)據(jù)中多個對象的多個網(wǎng)格的交疊。在本發(fā)明的另一方面中，根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)包含于圖像采集設(shè)備當(dāng)中。
在本發(fā)明的另一方面中，根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)包含于工作站中。在另一方面中，本發(fā)明提供了一種用于使用基于模型的圖像分割來分割圖像數(shù)據(jù) 中的對象的方法，所述方法包括特征步驟，用于識別所述圖像數(shù)據(jù)中的特征，以基于網(wǎng)格的 當(dāng)前位置計算網(wǎng)格的外部能量，其中所述特征步驟還包括-候選特征步驟，用于選擇所述圖像數(shù)據(jù)中多個候選特征，以識別要包括在在所述 圖像數(shù)據(jù)中識別的特征中的特征；-位置步驟，用于確定所述多個候選特征中的每個候選特征相對于所述圖像數(shù)據(jù) 的區(qū)域的位置；-特征函數(shù)步驟，用于計算每個候選特征的強度，其中每個候選特征的強度取決于 每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置；以及-評估步驟，用于評估所述多個候選特征中的每個候選特征，并用于基于該評估識 別所述多個候選特征中的特征。在另一方面中，本發(fā)明提供了一種將由計算機布置加載的計算機程序產(chǎn)品，所述 計算機程序包括用于使用基于模型的圖像分割來分割圖像數(shù)據(jù)中的對象的指令，所述指令 還包括用于識別所述圖像數(shù)據(jù)中的特征的指令，以基于網(wǎng)格的當(dāng)前位置計算所述網(wǎng)格的外 部能量，所述計算機布置包括處理單元和存儲器，所述計算機程序產(chǎn)品在被加載之后為所 述處理單元提供執(zhí)行所述方法的步驟的能力。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認(rèn)識到，可以通過任何被認(rèn)為有用的方式組合兩個或更多上 述的實施例、實施方式和/或方面。在本說明書的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠執(zhí)行對應(yīng)于對所述系統(tǒng)的修改和變化 的，圖像采集設(shè)備、工作站、方法和/或計算機程序產(chǎn)品的修改和變化。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認(rèn)識到，所述方法可以應(yīng)用于通過各種采集模態(tài)采集的多維 圖像數(shù)據(jù)，例如2維QD)、3維(3D)或4維GD)圖像，所述采集設(shè)備例如但不限于X射線 成像、計算機斷層攝影(CT)、磁共振成像(MRI)、超聲(US)、正電子發(fā)射斷層攝影(PET)、單 光子發(fā)射計算機斷層攝影(SPECT)和核醫(yī)學(xué)(NM)。


從下文描述的實施方式和實施例并參考附圖，本發(fā)明的這些和其他方面將變得顯 而易見并得到闡明，其中圖1示意性地示出了系統(tǒng)的示例性實施例的方框圖；圖2示出了系統(tǒng)的醫(yī)療應(yīng)用示例；圖3示出了方法的示例性實現(xiàn)方式的流程圖；圖4示意性地示出了圖像采集設(shè)備的示例性實施例；以及圖5示意性地示出了工作站的示例性實施例。在所有的附圖中采用相同的附圖標(biāo)記表示類似的部分。
具體實施例方式圖1示意性地示出了系統(tǒng)100的示例性實施例的方框圖，系統(tǒng)100用于使用基于 模型的圖像分割來分割圖像數(shù)據(jù)中的對象，該系統(tǒng)包括特征單元120，用于識別圖像數(shù)據(jù)中的特征，以基于網(wǎng)格的當(dāng)前位置計算網(wǎng)格的外部能量，其中該特征單元120還包括-候選特征單元122，用于選擇圖像數(shù)據(jù)中多個候選特征，以識別要包括在在圖像 數(shù)據(jù)中識別的特征中的特征；-位置單元124，用于確定多個候選特征的每個候選特征相對于圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域 的位置；-特征函數(shù)單元126，用于計算每個候選特征的強度，其中每個候選特征的強度取 決于每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置；以及-評估單元128，用于評估多個候選特征中的每個候選特征，并用于基于該評估在 多個候選特征中識別所述特征。系統(tǒng)100的示例性實施例還包括下述單元-預(yù)定位單元110，用于預(yù)定位用于分割對象的網(wǎng)格，由此初始化網(wǎng)格當(dāng)前位置；-變換單元130，用于計算將在網(wǎng)格當(dāng)前位置的網(wǎng)格與預(yù)定位的網(wǎng)格最佳對準(zhǔn)的 變換；-適配單元140，用于通過更新網(wǎng)格的頂點的當(dāng)前位置以最小化網(wǎng)格的至少外部 能量和內(nèi)部能量的加權(quán)和，來更新網(wǎng)格當(dāng)前位置；-控制單元160，用于至少根據(jù)經(jīng)最小化的加權(quán)和或經(jīng)更新的網(wǎng)格當(dāng)前位置來評 估收斂條件，還用于如果滿足該條件就終止對對象進(jìn)行分割，而如果不滿足該條件就繼續(xù) 對對象進(jìn)行分割；-用戶接口165，用于用戶和系統(tǒng)100之間的通信；以及-用于存儲數(shù)據(jù)的存儲器單元170。在系統(tǒng)100的實施例中，有三個用于輸入數(shù)據(jù)的輸入連接器181、182和183。所述 第一輸入連接器181布置用于接收來自數(shù)據(jù)存儲機構(gòu)的數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)存儲機構(gòu)諸如但不 限于，硬盤、磁帶、閃速存儲器或光盤。第二輸入連接器182布置用于接收從用戶輸入裝置 輸入的數(shù)據(jù)，所述用戶輸入裝置諸如但不限于，鼠標(biāo)或觸摸屏。第三輸入連接器183布置用 于接收從諸如鍵盤的用戶輸入裝置輸入的數(shù)據(jù)。將輸入連接器181、182和183連接至輸入 控制單元180。在系統(tǒng)100的實施例中，有兩個用于輸出數(shù)據(jù)的輸出連接器191和192。將第一輸 出連接器191布置用于向諸如硬盤、磁帶、閃速存儲器或光盤的數(shù)據(jù)存儲模塊輸出數(shù)據(jù)。所 述第二輸出連接器192布置用于向顯示裝置輸出數(shù)據(jù)。輸出連接器191和192通過輸出控 制單元190接收相應(yīng)的數(shù)據(jù)。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，有很多方式將輸入裝置連接到系統(tǒng)100的輸入連接器 181、182和183，將輸出裝置連接到輸出連接器191和192。這些方式包括但不限于有線和 無線連接、諸如但不限于局域網(wǎng)(LAN)和廣域網(wǎng)(WAN)的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)、數(shù)字電話網(wǎng)絡(luò) 和模擬電話網(wǎng)絡(luò)。在系統(tǒng)100的實施例中，系統(tǒng)100包括存儲器單元170。將系統(tǒng)100布置用于經(jīng) 由輸入連接器181、182和183中的任意一個接收來自外部裝置的輸入數(shù)據(jù)，并將所接收到 的輸入數(shù)據(jù)存儲到存儲器單元170中。將所述輸入數(shù)據(jù)加載到存儲器單元170中允許系統(tǒng) 100的單元快速訪問相關(guān)數(shù)據(jù)部分。所述輸入數(shù)據(jù)可以例如包括圖像數(shù)據(jù)和模型數(shù)據(jù)，模 型數(shù)據(jù)包括網(wǎng)格數(shù)據(jù)和區(qū)域數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^諸如但不限于隨機存取存儲器(RAM)芯片、只讀存儲器(ROM)芯片以及/或者硬盤驅(qū)動器和硬盤的裝置實現(xiàn)存儲器單元170。還可以將 存儲器單元170布置用于存儲輸出數(shù)據(jù)。所述輸出數(shù)據(jù)可以例如包括適配到多個對象中的 對象的網(wǎng)格的當(dāng)前位置。存儲器單元170還可以布置用于經(jīng)由存儲總線175從系統(tǒng)100的 單元接收數(shù)據(jù)和/或向系統(tǒng)100的單元提供數(shù)據(jù)，系統(tǒng)100的單元包括預(yù)定位單元110、特 征單元120、變換單元130、適配單元140、控制單元160和用戶接口 165。還將存儲器單元 170布置用于使輸出數(shù)據(jù)經(jīng)由任何輸出連接器191或192對于外部裝置可用。將來自系統(tǒng) 100的單元的數(shù)據(jù)存儲在存儲器單元170中可以有利地提高系統(tǒng)100的單元的性能以及從 系統(tǒng)100的單元向外部裝置傳輸輸出數(shù)據(jù)的速率。備選地，系統(tǒng)100可以不包括存儲器單元170和存儲器總線175?？梢酝ㄟ^連接至 系統(tǒng)100的單元的至少一個諸如外部儲存器或處理器的外部裝置提供由系統(tǒng)100使用的輸 入數(shù)據(jù)。類似地，可以將系統(tǒng)100產(chǎn)生的輸出數(shù)據(jù)提供給連接至系統(tǒng)100的單元的至少一 個的外部裝置，例如外部儲存器或處理器?？梢詫⑾到y(tǒng)100的單元布置用于經(jīng)由內(nèi)部連接 或者經(jīng)由數(shù)據(jù)總線接收彼此的數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)100的實施例中，系統(tǒng)100包括用于在用戶和系統(tǒng)100之間通信的用戶接 口 165?？梢詫⒂脩艚涌?165布置為接收用于選擇用于適配到圖像數(shù)據(jù)中的對象的網(wǎng)格的 用戶輸入或用于界定區(qū)域的用戶輸入。用戶接口還可以提供用于顯示適配到對象的網(wǎng)格的 視圖的模塊。任選地，用戶接口可以接收用戶輸入以用于選擇系統(tǒng)的工作模式，例如，用于 界定外部或內(nèi)部能量的項或預(yù)定位方法。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解，可以在系統(tǒng)100的用 戶接口 165中有利地實現(xiàn)更多功能。系統(tǒng)100的預(yù)定位單元110布置用于將網(wǎng)格預(yù)定位成接近對應(yīng)的對象。預(yù)定位 可以是手動的或自動的，并且可以包括探測第一和第二對象。例如，在Hauke khramm等 人在 Proc. SPIE, Volume 6144,614402, Medical Imaging2006 Image Processing ；Joseph Μ. Reinhardt, Josien P. Pluim ;Eds. ,pp. 11-20 的文章"Towards fully automatic object detection and segmentation”中描述了一種探測對象的方法。預(yù)定位網(wǎng)格產(chǎn)生了網(wǎng)格的 初始化的當(dāng)前位置?？梢杂删W(wǎng)格的每個頂點在坐標(biāo)系，例如圖像數(shù)據(jù)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)來定 義網(wǎng)格的當(dāng)前位置。接下來，將特征單元120布置用于在圖像數(shù)據(jù)中搜索圖象特征。每個圖象特征的 搜索基于網(wǎng)格的當(dāng)前位置。在系統(tǒng)100的實施例中，網(wǎng)格是要適配到對象的表面的三角形 網(wǎng)格。為網(wǎng)格的每個三角形識別特征。對象表面探測是基于參考1的章節(jié)2. 1所述的方法。首先，候選特征單元122布置用于在圖像數(shù)據(jù)中選擇η個候選特征。候選特征位 于點Pi, i = l,..., η，所述點分布在三角形法線上，即分布在垂直于三角形并與三角形的 質(zhì)心相交的軸。令Zi表示對應(yīng)點Pi在由法線和質(zhì)心定義的坐標(biāo)系中的坐標(biāo)。第二，位置單元IM布置用于確定每個候選特征相對于圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的位置。 位置單元IM可以布置用于計算從位于區(qū)域內(nèi)部的每個候選特征到區(qū)域邊界的距離di。第三，特征函數(shù)單元1 布置用于計算每個候選特征的強度巧'，其中候選特征的 強度<取決于每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置。在實施例中，圖像特征的強度是取決 于距離Cli的因子Ci和特征值Fi之積Fi ο如果對應(yīng)的特征不在區(qū)域內(nèi)部，因子Ci被 設(shè)置為1。如果對應(yīng)特征在區(qū)域內(nèi)部，那么以下情況成立距離Cli越大，因子Ci就越小?？?以如下定義用于探測要由網(wǎng)格建模的對象表面的特征值Fi
權(quán)利要求
1.一種用于使用基于模型的圖像分割來分割圖像數(shù)據(jù)中的對象的系統(tǒng)(100)，所述系 統(tǒng)包括特征單元(120)，用于識別所述圖像數(shù)據(jù)中的特征以基于網(wǎng)格的當(dāng)前位置計算所述 網(wǎng)格的外部能量，其中所述特征單元(120)還包括-候選特征單元(122)，用于選擇所述圖像數(shù)據(jù)中的多個候選特征，以識別要包括在在 所述圖像數(shù)據(jù)中識別的所述特征中的特征；-位置單元(IM)，用于確定所述多個候選特征中的每個候選特征相對于所述圖像數(shù) 據(jù)的區(qū)域的位置；-特征函數(shù)單元(126)，用于計算所述每個候選特征的強度，其中所述每個候選特征的 強度取決于所述每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置；以及-評估單元(1 )，用于評估所述多個候選特征中的所述每個候選特征，并用于基于該 評估識別所述多個候選特征中的所述特征。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，還包括-預(yù)定位單元(110)，用于預(yù)定位用于分割所述對象的網(wǎng)格，由此初始化網(wǎng)格當(dāng)前位置；-變換單元(130)，用于計算將在所述網(wǎng)格當(dāng)前位置的所述網(wǎng)格與所預(yù)定位的網(wǎng)格最 佳對準(zhǔn)的變換；-適配單元(140)，用于通過更新所述網(wǎng)格的頂點的當(dāng)前位置以最小化網(wǎng)格的至少所 述外部能量和內(nèi)部能量的加權(quán)和來更新所述網(wǎng)格當(dāng)前位置；以及-控制單元(160)，用于至少根據(jù)經(jīng)最小化的加權(quán)和或經(jīng)更新的所述網(wǎng)格的當(dāng)前位置 來評估收斂條件，并且進(jìn)一步用于如果滿足所述條件就終止對所述對象進(jìn)行分割，而如果 不滿足所述條件就繼續(xù)對所述對象進(jìn)行分割。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中，所述區(qū)域內(nèi)部的所述每個候選特征的強度是從 所述區(qū)域內(nèi)部的所述每個候選特征到所述區(qū)域的邊界的距離的函數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其中，所述區(qū)域邊界是由適配到所述圖像數(shù)據(jù)中的第 二對象的網(wǎng)格界定的。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其中，所述區(qū)域內(nèi)部的所述每個候選特征的強度隨著 從所述區(qū)域內(nèi)部的所述每個候選特征到所述區(qū)域的所述邊界的距離而顯著減小。
6.一種根據(jù)權(quán)利要求1到5中的任一項所述的系統(tǒng)(100)的用途，其通過將網(wǎng)格適配 到所述多個對象中的每個對象來分割圖像數(shù)據(jù)中的多個對象，其中，在將特定網(wǎng)格適配到 所述多個對象中的特定對象期間，基于適配到所述多個對象中的對象的網(wǎng)格的當(dāng)前位置而 非所述特定網(wǎng)格來界定所述區(qū)域。
7.一種包括根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(100)的圖像采集設(shè)備000)。
8.一種包括根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)(100)的工作站(500)。
9.一種使用基于模型的圖像分割來分割圖像數(shù)據(jù)中的對象的方法(300)，所述方法包 括特征步驟(320)，用于識別所述圖像數(shù)據(jù)中的特征以基于網(wǎng)格的當(dāng)前位置計算所述網(wǎng)格 的外部能量，其中，所述特征步驟(320)還包括-候選特征步驟(322)，用于選擇所述圖像數(shù)據(jù)中的多個候選特征，以識別要包括在在 所述圖像數(shù)據(jù)中識別的所述特征中的特征；-位置步驟(3M)，用于確定所述多個候選特征中的每個候選特征相對于所述圖像數(shù)據(jù)的區(qū)域的位置；-特征函數(shù)步驟(3 )，用于計算所述每個候選特征的強度，其中，所述每個候選特征 的強度取決于所述每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置；以及-評估步驟(3 )，用于評估所述多個候選特征中的所述每個候選特征，并用于基于該 評估識別所述多個候選特征中的所述特征。
10. 一種將由計算機布置加載的計算機程序產(chǎn)品，其包括用于使用基于模型的圖像分 割來分割圖像數(shù)據(jù)中的對象的指令，所述指令還包括用于識別所述圖像數(shù)據(jù)中的特征的指 令，以基于網(wǎng)格當(dāng)前位置計算所述網(wǎng)格的外部能量，所述計算機布置包括處理單元和存儲 器，所述計算機程序產(chǎn)品在被加載之后為所述處理單元提供執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求9所述的方 法步驟的能力。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種使用基于模型的圖像分割來分割圖像數(shù)據(jù)中的對象的系統(tǒng)(100)，所述系統(tǒng)包括特征單元(120)，用于識別圖像數(shù)據(jù)中的特征以基于網(wǎng)格的當(dāng)前位置計算網(wǎng)格的外部能量，其中特征單元(120)還包括候選特征單元(122)，用于選擇所述圖像數(shù)據(jù)中多個候選特征，用于識別要包括在在所述圖像數(shù)據(jù)中識別的特征中的特征；位置單元(124)，用于確定所述多個候選特征中的每個候選特征相對于圖像數(shù)據(jù)的一區(qū)域的位置；特征函數(shù)單元(126)，用于計算每個候選特征的強度，其中每個候選特征的強度取決于每個候選特征相對于所述區(qū)域的位置；以及評估單元(128)，用于評估所述多個候選特征中的每個候選特征，并用于基于這種評估識別所述多個候選特征中的所述特征。確定所選候選特征是否位于應(yīng)當(dāng)回避的區(qū)域(例如適配到圖像數(shù)據(jù)中另一對象的另一網(wǎng)格)內(nèi)部，允許在計算每個特征的強度期間從而在評估多個候選特征期間壓制這一候選特征。
文檔編號G06T7/00GK102099833SQ200980111582
公開日2011年6月15日 申請日期2009年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月7日
發(fā)明者A·R·弗朗茨, C·洛倫茨, R·M·B·沃爾茨, T·克林德 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司