專利名稱：一種醫(yī)學影像彩色化方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理方法，特別是一種醫(yī)學影像彩色化方法。
背景技術：
數(shù)字CR醫(yī)學放射圖像以其高灰階分辨率、強大的計算機圖像后處理功能、小輻射劑量、無膠片診斷、異地會診等優(yōu)勢，深受放射醫(yī)生的青睞，已成為醫(yī)學成像技術新的熱點。然而現(xiàn)在大多數(shù)數(shù)字CR醫(yī)學圖像仍是單純的黑白灰度影像。對于人眼來說，世界是五彩繽紛的，顏色在人類對世界的認知過程中擔當著重要角色，人眼對彩色的分辨能力遠高于黑白灰度，單純的黑白灰度影像由于顏色的缺失對畫面表現(xiàn)力造成很大影響。相比于黑白影像，顏色使得彩色影像內容更豐富，細節(jié)更清晰，效果更逼真，通過彩色化可以突出影像中個體的細節(jié)，能夠體現(xiàn)真實的場景。智能的彩色化不同于“手工上色”，依賴于計算機的高速運行可以大大提高工作效率。再次，智能的彩色化技術簡便高效的方式在醫(yī)學和工業(yè)領域也有重要應用。比如衛(wèi)星成像圖片的著色和醫(yī)學X光圖片的彩色化處理等。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術的不足，提出一種黑白醫(yī)學影像彩色化方法，通過模式識別技術實現(xiàn)對影像的內容進行區(qū)域分割聚類，然后采用顏色擴展的方法，完成醫(yī)學圖像的彩色化的應用。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的一種醫(yī)學影像彩色化方法，包括:獲取醫(yī)學影像的黑白數(shù)字視頻圖像數(shù)據(jù)；對所述黑白數(shù)字視頻圖像數(shù)據(jù)進行顏色初始化；對顏色初始化后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域分割，將畫面分成獨立的封閉區(qū)域；對分割后的區(qū)域根據(jù)各個實際目標的特點進行區(qū)域聚類；根據(jù)初始的顏色和區(qū)域聚類的結果對各個目標區(qū)域進行分別的彩色化處理。所述顏色初始化，是根據(jù)人的主觀視覺特點為醫(yī)學圖像中的目標設定合適的顏色。所述區(qū)域分割采用分水嶺算法。所述區(qū)域分割的步驟包括:采用高斯平滑算子對原始圖像進行平滑處理；計算圖像中各點的梯度，二維梯度計算取兩個方向梯度平方和的平方根，掃描整幅圖像得到梯度圖像的直方圖和各梯度的概率分布；遍歷各像素點得出每個像素點在排序數(shù)組中的位置，對像素點進行排序；對梯度最低的層，從上到下，從左到右對各像素點進行標記；順序循環(huán)每一個梯度層的各像素點，獲取分水嶺點；根據(jù)得到的分水嶺線將標號相同的各個封閉區(qū)域劃分開來，實現(xiàn)圖像分割。
所述高斯平滑算子模板為:
權利要求
1.一種醫(yī)學影像彩色化方法，包括: 獲取醫(yī)學影像的黑白數(shù)字視頻圖像數(shù)據(jù)； 對所述黑白數(shù)字視頻圖像數(shù)據(jù)進行顏色初始化； 對顏色初始化后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域分割，將畫面分成獨立的封閉區(qū)域； 對分割后的區(qū)域根據(jù)各個實際目標的特點進行區(qū)域聚類； 根據(jù)初始的顏色和區(qū)域聚類的結果對各個目標區(qū)域進行分別的彩色化處理。
2.如權利要求1所述醫(yī)學影像彩色化方法，其特征在于:所述顏色初始化，是根據(jù)人的主觀視覺特點為醫(yī)學圖像中的目標設定合適的顏色。
3.如權利要求2所述方法，其特征在于:所述區(qū)域分割采用分水嶺算法。
4.如權利要求3所述方法，其特征在于:所述區(qū)域分割的步驟包括: 采用高斯平滑算子對原始圖像進行平滑處理； 計算圖像中各點的梯度，二維梯度計算取兩個方向梯度平方和的平方根，掃描整幅圖像得到梯度圖像的直方圖和各梯度的概率分布； 遍歷各像素點得出每個像素點在排序數(shù)組中的位置，對像素點進行排序； 對梯度最低的層，從上到下，從左到右對各像素點進行標記； 順序循環(huán)每一個梯度層的各像素點，獲取分水嶺點； 根據(jù)得到的分水嶺線將標號相同的各個封閉區(qū)域劃分開來，實現(xiàn)圖像分割。
5.如權利要求4所述方法，其特征在于:所述高斯平滑算子模板為:
6.如權利要求4所述方法，其特征在于:所述二維梯度計算采用sobel算子:
7.如權利要求4所述方法，其特征在于:所述對梯度最低的層，從上到下，從左到右對各像素點進行標記的原則是:如果當前處理點的上下左右四個鄰點不存在已經(jīng)標記的點，則當前處理點為新標記；如果當前處理點的上下左右四個鄰點存在已標記點，則當前處理點標號等于該標記。
8.如權利要求4所述方法，其特征在于:所述獲取分水嶺點的步驟是，順序循環(huán)每一個梯度層的各像素點，依據(jù)下面的準則進行標記: 如果當前處理點的上下左右四個鄰點不存在已經(jīng)標記的點，則當前處理點為新標記；如果當前處理點的上下左右四個鄰點只有一個標記，則將該標記賦給當前處理點；如果當前處理點的上下左右四個鄰點存在兩種或兩種以上標記，則當前處理點為分水嶺點。
9.如權利要求4所述方法，其特征在于:所述區(qū)域聚類是根據(jù)相鄰區(qū)域間的灰度差異程度判定是否將其合并，若干個區(qū)域的結合構成了實際的目標區(qū)域，其中區(qū)域合并的過程是對初始分割的每一個區(qū)域，尋找與其相鄰的其他區(qū)域，如果相互之間的區(qū)域灰度平均值的差異小于某個預定 門限T，則將它們合并。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種醫(yī)學影像彩色化方法，包括獲取醫(yī)學影像的黑白數(shù)字視頻圖像數(shù)據(jù)；對所述黑白數(shù)字視頻圖像數(shù)據(jù)進行顏色初始化；對顏色初始化后的視頻圖像數(shù)據(jù)進行區(qū)域分割，將畫面分成獨立的封閉區(qū)域；對分割后的區(qū)域根據(jù)各個實際目標的特點進行區(qū)域聚類；根據(jù)初始的顏色和區(qū)域聚類的結果對各個目標區(qū)域進行分別的彩色化處理。本發(fā)明由于利用目標分割和顏色擴展，系統(tǒng)效率高、穩(wěn)定性。
文檔編號G06T5/00GK103164843SQ20111042445
公開日2013年6月19日 申請日期2011年12月15日 優(yōu)先權日2011年12月15日
發(fā)明者盧曉鵬 申請人:無錫中星微電子有限公司