專利名稱：一種管狀物體中心線的提取方法
一種管狀物體中心線的提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種管狀物體中心線的提取方法。背景技術(shù)：
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛，得到越來越多醫(yī)生的青睞也被越來越多的患者所接受。造影圖像常被醫(yī)生用于臨床疾病的診斷及治療方案制定的參考，由于受醫(yī)生主觀因素的影響與制約，僅靠醫(yī)生的臨床經(jīng)驗和視覺上來對造影圖像進(jìn)行分析與判斷是不夠的。利用計算機(jī)的高效性與精準(zhǔn)性來對造影圖像進(jìn)行量化分析成了必然趨勢。在臨床上，醫(yī)生希望通過分析即可能存在病變的血管段，得出量化的分析結(jié)果，比如分析判斷該血管段是否有病變、病變的程度以及病變的位置等，得到這些分析結(jié)果的一個重要前提就是準(zhǔn)確的提取出血管的中心線。血管中心線可用于計算血管直徑，對血管疾病進(jìn)行診斷，根據(jù)半徑信息定位出病變的位置，計算出病變的程度，從而確定相應(yīng)的治療手段；還可用于血管段或血管樹的三維重建及介入手術(shù)的導(dǎo)航路徑。血管是管狀物體的一種，很多對于管狀物體的研究都可以移植到血管造影圖像中應(yīng)用，目前對管狀物體中心線提取技術(shù)的方案主要有以下幾種利用重采樣和快速行進(jìn)算法提取血管中心線，通過在重采樣圖像上交互式的確定血管中心線的起始點、路徑點和終止點，利用快速行進(jìn)算法(FastMarching)計算經(jīng)過路徑點的起始點和終止點之間的最短路徑，然后把血管中心線最短路徑變換到原始圖像上進(jìn)行修正，獲取最終的中心線。該方案不能直接得到最終中心線，而是要對得到的中心線結(jié)合原圖進(jìn)行修正，才能得到精確的結(jié)果，修正過程繁瑣。另有一種基于模板匹配的高分辨率遙感影像道路中心線檢測的方法，首先對圖像進(jìn)行增強(qiáng)，在增強(qiáng)后圖像中的道路中心線上手動選取一個種子點，以初始種子點為中心新建一個初始模板窗，初始模板窗沿道路方向得到目標(biāo)窗，對目標(biāo)窗進(jìn)行移位得到若干目標(biāo)窗，使用相似性準(zhǔn)則，找出與初始模板窗特征最相似的目標(biāo)窗，以目標(biāo)窗的中心點為新的種子點，用目標(biāo)窗更新初始模板窗，進(jìn)行迭代，直到圖像中道路搜索完畢。這種方案得到的中心線位置受起始點選取的影響，如果初始種子點未能選在中心線上，則得到的中心線位置將有偏尚。還有一種改進(jìn)的高分辨率城區(qū)遙感圖像中道路中心線的半自動檢測方法，首先用人機(jī)交互的方式選擇種子點和初始方向點，對起始點校正之后利用跟蹤算法提取道路中心線上的各個種子點，最后用搜索到的種子點標(biāo)記中心線，并連接成道路網(wǎng)絡(luò)。上述幾種現(xiàn)有技術(shù)都需要用戶在目標(biāo)物體上指定中心線的起始點，由于圖像中管狀物體占整幅圖像的比例比較小，有時候目標(biāo)物體與背景的對比度低，圖像中存在噪聲等問題，使目標(biāo)物體不容易用眼睛直接辨別出，這些都可能使用戶指定的目標(biāo)物體上的起始點存在誤差，使起始點位于非目標(biāo)物體上或者偏離中心線，致使提取的中心線不準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容
基于此，本發(fā)明提出一種管狀物體中心線的提取方法，包括步驟SI :接受用戶輸入的指令，根據(jù)指令生成選取圖像局部區(qū)域的線框；S2 :分析線框與局部區(qū)域內(nèi)的管狀物體，獲得二者的至少二交點；S3 :從交點中選取特征值較大的作為中心線的起始點；S4 :采用搜索算法在其余交點中搜索，找出所有構(gòu)成中心線的點，直至找到中心線的終止點；S5 根據(jù)起始點、構(gòu)成中心線的點和終止點獲得局部區(qū)域內(nèi)管狀物體的中心線。在其中一個實施例中，上述管狀物體中心線的提取方法還包括SOl :原始圖像與高斯函數(shù)做卷積；S02 :對步驟SOl處理后的圖像進(jìn)行Hessian矩陣濾波，獲得增強(qiáng)圖像。在其中一個實施例中，上述步驟SO還包括S03 :對步驟S02處理后的圖像進(jìn)行計算分析得到特征向量和特征值；S04 :選取最大的特征值，獲得特征圖。在其中一個實施例中，上述步驟SO還包括S05 :對特征圖進(jìn)行二值化；S06 :采用快速并行細(xì)化算法對步驟S05處理后的二值圖像進(jìn)行細(xì)化，獲得管狀物體特征信息；S07 將管狀物體參考信息及特征圖輸出給用戶。在其中一個實施例中，上述步驟SI包括Sll :向用戶提供交互界面及交互工具，供用戶根據(jù)管狀物體特征信息從特征圖中劃定選取圖像局部區(qū)域的線框；S12 :接收用戶的指令，根據(jù)指令生成選取圖像局部區(qū)域的線框。在其中一個實施例中，上述選取圖像局部區(qū)域的線框為由至少一直線和/或曲線組成的封閉線框，線框與管狀物體有至少二交點。在其中一個實施例中，上述管狀物體為血管，原始圖像為血管的造影圖像，管狀物體參考信息為血管骨架；步驟SO包括SOll :原始圖像與高斯函數(shù)做卷積I σ ;S021 :對步驟Sll處理后的圖像進(jìn)行Hessian矩陣濾波，其中點p0處尺度為σ的Hessian矩陣H(ρο，σ)為
權(quán)利要求
1.一種管狀物體中心線的提取方法，包括步驟 Si:接受用戶輸入的指令，根據(jù)指令生成選取圖像局部區(qū)域的線框； 52:分析線框與局部區(qū)域內(nèi)的管狀物體，獲得二者的至少二交點； 53:從所述交點中選取特征值較大的作為中心線的起始點； 54:采用搜索算法在其余交點中搜索，找出所有構(gòu)成中心線的點，直至找到中心線的終止點； 55根據(jù)起始點、構(gòu)成中心線的點和終止點獲得局部區(qū)域內(nèi)管狀物體的中心線。
2.如權(quán)利要求I所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于，還包括 501:原始圖像與高斯函數(shù)做卷積； 502:對步驟SOl處理后的圖像進(jìn)行Hessian矩陣濾波，獲得增強(qiáng)圖像。
3.如權(quán)利要求2所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于，所述步驟SO還包括 503:對步驟S02處理后的圖像進(jìn)行計算分析得到特征向量和特征值； 504:選取最大的特征值，獲得特征圖。
4.如權(quán)利要求3所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于，所述步驟SO還包括 505:對特征圖進(jìn)行二值化； 506:采用快速并行細(xì)化算法對步驟S05處理后的二值圖像進(jìn)行細(xì)化，獲得管狀物體特征信息； 507:將管狀物體參考信息及特征圖輸出給用戶。
5.如權(quán)利要求I至4任意一項所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于，所述步驟SI包括 511:向用戶提供交互界面及交互工具，供用戶根據(jù)管狀物體特征信息從特征圖中劃定選取圖像局部區(qū)域的線框； 512:接收用戶的指令，根據(jù)指令生成選取圖像局部區(qū)域的線框。
6.如權(quán)利要求5所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于，所述選取圖像局部區(qū)域的線框為由至少一直線和/或曲線組成的封閉線框，所述線框與管狀物體有至少二交點。
7.如權(quán)利要求6所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于 所述管狀物體為血管，所述原始圖像為血管的造影圖像，所述管狀物體參考信息為血管骨架； 所述步驟SO包括 SOll :原始圖像與聞斯函數(shù)做卷積I σ ; S021 :對步驟Sll處理后的圖像進(jìn)行Hessian矩陣濾波，其中點P。處尺度為σ的Hessian 矩陣 H(ρ0, σ )為Μ(ρ .,σ) = σ2 *. {-S2G.(.r, V；，其中 σ 2 為歸一化參數(shù)，@為卷積，為尺度為σ的高斯核函數(shù)，I。表示原圖與高斯核函數(shù)的卷積，I0為原始圖像G (X, Vi σ') = (I / V' 2πσ2) exp (-(,i'2 + j2)/2cj3)
8.如權(quán)利要求7所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于所述步驟S2是分析線框與局部區(qū)域內(nèi)的血管骨架，獲得矩形與血管骨架的至少二交點； 所述步驟S3是從所述至少二交點中選取特征值最大的作為中心線的起始點； 所述步驟S4是采用搜索算法在其余交點中搜索，依次找出構(gòu)成中心線的點，直至完成對所有交點的搜索，最后找到的構(gòu)成中心線的點作為的終止點； 所述步驟S5是從終止點經(jīng)所述步驟S4找到的構(gòu)成中心線的點回溯到起始點，所述終止點、構(gòu)成中心線的點和起始點依次組成的路徑即為局部區(qū)域內(nèi)一段血管的中心線。
9.如權(quán)利要求8所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于，所述步驟S3還包括 S32 :根據(jù)特征圖計算能量函數(shù)F=Max((Max(f)_f (Pi,」))，O. 001),其中Max(f)為特征圖中最大的特征值，f (i，j)為點(i，j)處的特征值。
10.如權(quán)利要求8任意一項所述的一種管狀物體中心線的提取方法，其特征在于 所述步驟S4采用貪婪算法，僅搜索在血管區(qū)域內(nèi)的點，對不在血管區(qū)域內(nèi)的點標(biāo)記為不可達(dá)點。
全文摘要
本發(fā)明提出一種管狀物體中心線的提取方法，包括步驟S1接受用戶輸入的指令，根據(jù)指令生成選取圖像局部區(qū)域的線框；S2分析線框與局部區(qū)域內(nèi)的管狀物體，獲得二者的至少二交點；S3從交點中選取特征值較大的作為中心線的起始點；S4采用搜索算法在其余交點中搜索，找出所有構(gòu)成中心線的點，直至找到中心線的終止點；S5根據(jù)起始點、構(gòu)成中心線的點和終止點獲得局部區(qū)域內(nèi)管狀物體的中心線。本發(fā)明根據(jù)用戶給出的線框選取圖像的局部區(qū)域，根據(jù)線框與局部區(qū)域中的一段管狀物體的交點提取中心線，無需依賴用戶人工指定中心線起始點，避免因指定起始點存在誤差而導(dǎo)致提取中心線不準(zhǔn)確的問題。
文檔編號G06T7/60GK102903115SQ20121038740
公開日2013年1月30日 申請日期2012年10月12日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月12日
發(fā)明者吳劍煌, 李艷麗, 周壽軍, 馬炘 申請人:中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院