專利名稱：水平集圖像處理方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明涉及圖像處理領域，具體地涉及一種水平集圖像處理方法。
背景技術(shù)：
圖像分割是指根據(jù)圖像灰度、色彩、紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分成若干個互不相交的區(qū)域，使得這些特征在同一區(qū)域內(nèi)，表現(xiàn)出一致性或相似性，而在不同區(qū)域間表現(xiàn)出明顯的不同。簡單的講，就是在一幅圖像中，把目標從背景中分離出來，以便于進一步處理。圖像分割是圖像處理與計算機視覺領域中最為基礎和重要的環(huán)節(jié)。圖像分割可應用到很多領域，例如，在紅外技術(shù)應用中，紅外無損檢測中紅外熱圖像的分割，紅外成像跟蹤系統(tǒng)中目標的分割；在遙感應用中，合成孔徑雷達圖像中目標的分割等；在醫(yī)學應用中，血液細胞圖像的分割，磁共振圖像的分割等。在這些應用中，分割是對圖像的進一步分析、識別的前提，分割的準確性將直接影響后續(xù)任務的有效性。 圖像分割的結(jié)果用于圖像分析，分割后的圖像與噪聲的關(guān)系減弱，具有降噪功能，便于圖像的理解。水平集方法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法。在文獻I) S. Osher and J. A. Sethian,Fronts propagating with curvature dependent speed !Algorithms based onHamilton-Jacobi Formulations, Journal of Computational Physics, volume 79，pp. 12-49，1988，文獻 2)S.Osher and N. Paragios, Geometric Level Set Methodsin Imaging， Vision, and Graphics， Springer-Verlag, New York，2003，和文獻 3)J.Sethian, Level Set Methods and Fast Marching Methods Evolving Interfaces inComputational Geometry,Fluid Mechanics，Computer Vision,and Materials Science，Cambridge University Press，Cambridge, UK，2003中介紹的水平集方法用于跟蹤模型對象的界面和形狀。另外，還可以參照下面的文獻進一步理解現(xiàn)有技術(shù)的水平集圖像分割方法4)S.Osher and J. A. Sethian, Fronts propagating with curvature dependent speed Algorithms based on Hamilton-Jacobi Formulations, Journal of ComputationalPhysics, volume 79，pp. 12-49，1988 ；5)S.Osher and N. Paragios, Geometric LevelSet Methods in Imaging， Vision, and Graphics， Springer-Verlag, New York，2003 ；6)J.Sethian, Level Set Methods and Fast Marching Methods Evolving Interfaces inComputational Geometry,Fluid Mechanics，Computer Vision,and Materials Science，Cambridge University Press，Cambridge，UK，2003。水平集方法的優(yōu)點是可以執(zhí)行在一個固定的笛卡爾網(wǎng)格上的，涉及曲線和表面的數(shù)值計算，而無需參數(shù)化這些對象(這就是所謂的歐拉方法)。此外，水平集方法使跟蹤那些拓撲結(jié)構(gòu)變化的形狀變得很容易，例如一個形狀分裂成兩個，產(chǎn)生孔，或者發(fā)生相反的變化。所有這些使水平集方法成為對時變對象(time-varying objects)進行建模的強大工具。
圖I表示水平集函數(shù)定義的示意圖。其中最內(nèi)側(cè)的曲線表示內(nèi)部擴展帶Φ (S，t)=-d,中間的曲線表示零水平集Φ (S, t) = O,最外側(cè)的曲線表示外部擴展帶Φ (S, t)=
+do模型對象的擴散面Y (t)可以表示為高維函數(shù)Φ的零水平集，即{Φ = 0}。參照圖I，水平集初始狀態(tài)φ (S，t = O)是Φ (S，t = O) = ±d，其中Se9iN所以模型對象S在時刻t = O的擴散面Y (t = O)(圖I中的位于中間的曲線)可以表述為水平集初始狀態(tài)的零水平集，即y (t = O) = {Si Φ (S，t = O) = 0}因而在任意時刻t > 0，模型對象的擴散面即為水平集在時間t的零水平集Y (t) = {Si Φ (S, t) = 0}水平集在時間t的零水平集可以用偏微分方程(TOE)來解
權(quán)利要求
1.ー種水平集圖像處理方法，該方法包括 步驟SI,讀取原始圖像； 步驟S2，對讀取的原始圖像進行預處理，得到預測目標對象； 步驟S3，從預測目標對象中確認初始目標對象； 在步驟4，利用步驟3獲取的初始目標對象初始化水平集函數(shù)，得到在時間t = O的模型對象擴散面； 在步驟5,計算在時間t(t > O)的驅(qū)動カ； 在步驟6，基于步驟4和5的計算結(jié)果獲得在時間t(t > O)的模型對象擴散面； 重復步驟5和6，直到滿足水平集函數(shù)的終止判據(jù)。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，步驟S2進ー步包括 步驟S201，從原始圖像I直接讀取目標對象的圖像灰度值范圍[k1; k2]，由此得到該原始圖像相應的閾值圖像I1 ； 步驟S202，基于閾值圖像I1，計算其像素的梯度幅度，得到相應的梯度圖像V/1; 步驟S203，減少梯度圖像Vir1的噪音，得到抑制噪音后的梯度幅度圖像I/ ； 步驟S204，從閾值圖像I1中減去抑制噪音后的梯度幅度圖像I/，得到圖像I2 ； 步驟S205，在圖像I2上采用侵蝕法分隔開相鄰組織。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟S201，閾值圖像I1通過下面的公式求得
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在步驟S202，圖像I1中的像素I1(^y)的梯度幅度通過下面的公式求得
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在步驟S203，通過下式來求得抑制雜散邊緣后的梯度幅度圖像I/
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在干， 在步驟204，從圖像I1中減去I/，由此產(chǎn)生圖像12。此步驟可通過下式得到I2(X) = I1(X)-I' i(x)
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在步驟S205，侵蝕法E(I2,B)被定義為
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在步驟S205之后，圖像中所有非零部分即為預測目標對象，在步驟3，用戶在預測目標對象中確定其所要的分割目標在分割目標范圍中的任意一點點擊，基于區(qū)域生長算法，自動提取分割目標對應的初始目標對象。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其特征在干，在步驟4，根據(jù)所提取的初始目標對象自動初始化水平集函數(shù)，包括如果S位于被確認的初始目標對象區(qū)域，則水平集函數(shù)Φ (S，t =O)= -I ;如果S不屬于被確認的初始目標對象區(qū)域，則水平集函數(shù)Φ (S，t = O) = I。水平集函數(shù)φ (S，t = O)從-I過渡到I的臨界面即為在時刻t = O的模型對象S的擴散面Y (t = O)。
10.如權(quán)利要求9所述的方法，其特征在干，時間t的驅(qū)動カ包括用于驅(qū)動所述模型對象的擴散面向目標物體邊界移動的外力Frait，用于保持所述模型對象的擴散面在擴展過程中的順滑的內(nèi)力Fint，用于降低所述模型對象的擴散面在擴展過程中泄露的風險的平流力1 adv°外力 Fext = g(I)，其中，特征圖像 g(I) = {Pobj(j) _pback (i) i e H， 其中，ρ__α)是原始圖像I中的像素i屬于前景的概率，Pbadt(i)是原始圖像I中像素i屬于背景的概率，由下述公式計算
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其特征在于，在任意時刻t，由下述公式計算模型對象的擴散面
全文摘要
一種水平集圖像處理方法，該方法包括步驟S1，讀取原始圖像；步驟S2，對獲取的原始圖像進行預處理，得到預測目標對象；步驟S3，從預測目標對象中確認初始目標對象；在步驟4，利用步驟3獲取的初始目標對象初始化水平集函數(shù)，得到在時間t＝0的模型對象擴散面；在步驟5，計算在時間t(t＞0)的驅(qū)動力；在步驟6，基于步驟4和5的計算結(jié)果獲得在時間t(t＞0)的模型對象擴散面；重復步驟5和6，直到滿足水平集函數(shù)的終止判據(jù)。利用本發(fā)明的水平集圖像處理方法，可以大大減少圖像分割和圖像處理的時間，提高了圖像分割的準確性，最大限度地避免了現(xiàn)有技術(shù)的方法中常見的泄漏問題。
文檔編號G06T7/00GK102651130SQ201210091548
公開日2012年8月29日 申請日期2012年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月30日
發(fā)明者于利君, 宋怡 申請人:宋怡