數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的定位及顯示方法
【專利摘要】本發(fā)明以數(shù)字圖像的亮度分解為基礎(chǔ)，提供了快速定位及顯示圖像中微弱的偽影或非均勻亮度，及檢測(cè)圖像中不同目標(biāo)亮度分布重疊信息的方法。利用分解圖像序列及其直方圖，提供了兩種方式定位圖像中偽影或非均勻亮度的顯示區(qū)間；其中通過采樣的分解圖像序列還可以快速搜索圖像中感興趣目標(biāo)的亮度范圍，且簡(jiǎn)單易行。利用分解圖像序列的性質(zhì)及彩色映射方式提高顯示偽影或非均勻亮度的精度，并減少視錯(cuò)覺等主觀偏差。新方法可以用于評(píng)估圖像中偽影或非均勻亮度及其校正方法，或檢測(cè)成像物體的缺陷，還可以用于檢索圖像的亮度信息及定位感興趣目標(biāo)的亮度范圍。分解圖像序列直方圖還可以用于圖像的粗分割、背景噪聲估計(jì)或抑制，及圖像壓縮。
【專利說(shuō)明】數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的定位及顯示方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻強(qiáng)度的方法、檢測(cè)圖像中不同目標(biāo)間亮度范圍重疊的方法，及在磁共振影像中用于顯示偏差場(chǎng)偽影及組織亮度重疊信息的特定程序；同時(shí)還涉及圖像處理領(lǐng)域中圖像分割方法、背景噪聲估計(jì)及抑制方法，及圖像壓縮方法。
[0002]注:在本說(shuō)明書中強(qiáng)度與圖像的亮度或灰度為同義詞。
【背景技術(shù)】
[0003]作為醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的一個(gè)例子，將通過磁共振影像中偏差場(chǎng)偽影及組織重疊信息的顯示、定位,對(duì)本發(fā)明的主要內(nèi)容加以描述。
[0004]偏差場(chǎng)(bias field)或稱非均勻亮度(intensity inhomogeneity)是磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)中一種偽影(artifact),其表現(xiàn)為圖像中與解剖結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)、緩慢的亮度變化(smooth intensity variations)。這種偽影造成相同組織在不同區(qū)域亮度不一致，以及不同區(qū)域?qū)Ρ榷炔煌?。圖1為含有嚴(yán)重偽影的MRI圖像(Vovk等2007)，其中箭頭所指腦組織部分的亮度明顯低于下部分。然而，在現(xiàn)代磁共振掃描設(shè)備所獲取的MRI影像中，這種偽影通常很難被人眼直接觀察到，也不影響以視覺觀察為主的診斷，但其嚴(yán)重干擾計(jì)算機(jī)對(duì)MRI圖像的量化分析，諸如圖像分割及配準(zhǔn)，繼而限制了相應(yīng)的MRI應(yīng)用，如對(duì)阿爾茨海默病(AD)的計(jì)算機(jī)輔助診斷及治療效果的評(píng)估。由于這種偽影產(chǎn)生的原因極其復(fù)雜，其不僅與掃描設(shè)備有關(guān)，如不均勻的掃描磁場(chǎng)-靜態(tài)場(chǎng)B0、射頻線圈RF等，而且與被測(cè)者(或患者)有關(guān)，如與被測(cè)者的磁化率有關(guān)；甚至在同一被測(cè)者的同一次掃描所獲取的體數(shù)據(jù)中，不同斷層圖像中的偏差場(chǎng)也可能不同，使得問題難以從儀器本身解決。
[0005]為了解決上述偏差場(chǎng)問題，目前已有很多校正方法。但遺憾的是，真實(shí)的偏差場(chǎng)很難觀察到。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)，如果偽影或非均勻強(qiáng)度具有突變特性，即便幅值很小，也容易發(fā)現(xiàn)并顯示其，如采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)tophat變換方法。然而，對(duì)于MRI圖像中偏差場(chǎng)這種具有緩慢變化特征的偽影或非均勻強(qiáng)度，定位及顯示則相對(duì)困難。盡管在醫(yī)療設(shè)備中常用的開窗技術(shù)能夠在一定范圍內(nèi)擴(kuò)展所需的對(duì)比度，也能觀察到一些微弱的亮度變化，但其無(wú)法準(zhǔn)確地定位及顯示偏差場(chǎng)。首先，不清楚真實(shí)偏差場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化范圍，所以無(wú)法準(zhǔn)確地確定窗寬和窗位。錯(cuò)誤地選擇窗位，則無(wú)法捕捉到偏差場(chǎng)的蹤影。即便能夠正確地選擇窗位，也很難選擇窗寬。窗寬太小會(huì)丟失信息，甚至?xí)淖兘M織邊界的信息，窗寬太寬又無(wú)法顯示清楚。最后，開窗技術(shù)無(wú)法獲取圖像中不同組織間亮度分布重疊信息。在已有文獻(xiàn)中，用開窗技術(shù)顯示了真實(shí)圖像中偏差場(chǎng)的大致模式，但其存在上述相關(guān)問題。首先，實(shí)驗(yàn)難以重復(fù)，因其視窗調(diào)節(jié)在白質(zhì)均值附近，而要確定白質(zhì)均值，就要對(duì)白質(zhì)進(jìn)行分割，而偏差場(chǎng)主要影響的就是諸如圖像分割類似的圖像分析，因此難以操作。其次，觀察文獻(xiàn)所顯示的圖像，可明顯發(fā)現(xiàn)圖像的空間分辨率降低，圖像的邊界也有損失。其實(shí)在這種顯示中還隱藏著其它問題，如最佳視窗問題。相關(guān)文獻(xiàn)采用相同的窗參數(shù)比較校正前后的偏差場(chǎng)，而在真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)中，經(jīng)過校正后圖像的亮度分布都有一定的偏移，最佳顯示窗參數(shù)也隨之變化。如果用相同參數(shù)顯示，則會(huì)引入偏差。
[0006]實(shí)際上，由于人眼對(duì)亮度級(jí)的分辨能力有限，而且相對(duì)對(duì)比度容易使人產(chǎn)生視錯(cuò)覺或難以區(qū)分原本有差別的亮度級(jí)，很難做到精確、客觀地觀察在一幅圖像上顯示的偽影或非均勻強(qiáng)度。如圖2所示MRI仿真偏差場(chǎng)是目前最理想的顯示偏差場(chǎng)的方法，只有仿真MRI圖像才能準(zhǔn)確地知道其偏差場(chǎng)、并如此清晰地顯示。但在圖2中我們可以發(fā)現(xiàn)其缺陷:人眼很難區(qū)分兩圈所示區(qū)域的亮度差。
[0007]由于無(wú)法正確地觀察偽影，真實(shí)偏差場(chǎng)仍然不清楚。文獻(xiàn)J Magn Reson Imaging,29(6)，1271-1279Chua 等(2009)及 Proc.0f SPIE，7963，Viswanath 等(2011)也指出目前尚不清楚在臨床MRI數(shù)據(jù)或真實(shí)數(shù)據(jù)中偏差場(chǎng)。
[0008]此外，偏差場(chǎng)引起不同組織的亮度分布重疊是其影響圖像分析的重要原因，因此，檢測(cè)這種重疊至關(guān)重要。目前，主要以專家手工分割圖像為金標(biāo)準(zhǔn)，以此了解圖像中不同組織亮度分布的重疊，或采用小面積的參數(shù)統(tǒng)計(jì)。手工分割需要耗費(fèi)大量的人力，而且這些方法可重復(fù)性差，且精度受到質(zhì)疑。
[0009]綜上所述，由于現(xiàn)有技術(shù)的局限性，很難評(píng)估MRI影像中偏差場(chǎng)的校正結(jié)果，進(jìn)而無(wú)法得到可靠的量化分析結(jié)果，因此限制了 MRI相關(guān)臨床應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010]本發(fā)明是在上述背景下作出的，其目的是提供一種方法能夠定位及顯示人眼無(wú)法直接觀察到的、數(shù)字圖像中微弱的偽影或不均勻強(qiáng)度，同時(shí)提高顯示精度、減少視錯(cuò)覺等主觀因素引起的偏差；提供檢測(cè)圖像中不同目標(biāo)間亮度范圍重疊的方法。
[0011]本發(fā)明的第一個(gè)方面，在圖像亮度范圍內(nèi)，用有序閾值序列依次分割原圖像，將一幅圖像分解為一個(gè)由二值圖像組成的分解圖像序列；用所述的分解圖像序列顯示圖像中偽影或非均勻亮度，或者定位圖像中感興趣目標(biāo)亮度范圍，其包括定位偽影或非均勻亮度顯示區(qū)間；采用動(dòng)態(tài)顯示方式，按照時(shí)間順序依次顯示從高亮度到低亮度順序或相反順序所述的分解圖像序列，或者采用靜態(tài)顯示方式，將所述的分解圖像序列排列成從高亮度到低亮度順序或相反順序的隊(duì)列。此處亮度指圖像的分解閾值。
[0012]所述的方法采用閾值分割技術(shù)分解原圖像，與傳統(tǒng)閾值分割方法不同的是:不是采用單一閾值對(duì)圖像分割，而是在圖像亮度范圍內(nèi)采用閾值序列對(duì)圖像進(jìn)行分割，且該閾值序列是有序的(降序或升序)；該方法與目前顯示方法最大區(qū)別是:不是采用單一圖像顯示圖像中偽影或非均勻強(qiáng)度，而是用所述的分解圖像序列顯示。其優(yōu)勢(shì)在于:圖像經(jīng)分解后不僅微弱的偽影或非均勻強(qiáng)度信息可見，而且可以避免傳統(tǒng)的單一閾值分割圖像或開窗技術(shù)所引起的圖像信息損失，同時(shí)減少視錯(cuò)覺等主觀偏差。此外，分解圖像序列的性質(zhì)，便于定位圖像中目標(biāo)或信息檢索。下面進(jìn)一步解釋相關(guān)概念。
[0013]上述分解圖像序列可以用閾值分割技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，在以低亮度(黑色)為背景的圖像中，如果圖像的最高亮度級(jí)為L(zhǎng)-1，最低亮度級(jí)為0，其表達(dá)式為:
[0014]
^(/) = |^ 如果.^燦 t = {L-l,L-2,-2,l,0}⑴[0015]其中CSt (f)表示用閾值t分割原圖像f所得到的二值圖像，閾值t的取值在圖像亮度范圍內(nèi)；f (X，y)表示位于(X，y)位置像素的亮度值。
[0016]該分解圖像序列為二值圖像序列，所以觀察其中任一幅分解圖像不會(huì)因亮度級(jí)差小而無(wú)法分辨，也不會(huì)因相對(duì)對(duì)比度產(chǎn)生視錯(cuò)覺。因此，用這種方法顯示圖像中偽影或非均勻強(qiáng)度時(shí)可以清楚地觀察每一級(jí)亮度的變化，并減少視錯(cuò)覺造成的主觀偏差。
[0017]如果以圖像売度范圍內(nèi)全部有序的売度級(jí)為閾值序列且按降序排列，圖像的最聞灰度級(jí)為L(zhǎng)-1，應(yīng)用公式(I)分解原圖像，得到的分解圖像序列ItdS:
[0018]Itd =〈CSh (f)，CSL_2 (f),……，CS2 (f)，CS1 (f)，CS0 (f) > (2)
[0019]公式⑵所表示的分解圖像序列與原圖像的關(guān)系可以用如下數(shù)學(xué)公式表示(Soille, Morphological image analysis !principles and applications(2003)):
[0020]
【權(quán)利要求】
1.一種定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的方法，其特征包括: 在圖像亮度范圍內(nèi)，用有序閾值序列依次分割原圖像，將一幅圖像分解為一個(gè)由二值圖像組成的分解圖像序列； 用所述的分解圖像序列顯示圖像中偽影或非均勻亮度，或者定位圖像中感興趣目標(biāo)亮度范圍，其包括定位偽影或非均勻亮度顯示區(qū)間； 采用動(dòng)態(tài)顯示方式，按照時(shí)間順序依次顯示從高亮度到低亮度順序或相反順序所述的分解圖像序列，或者采用靜態(tài)顯示方式，將所述的分解圖像序列排列成從高亮度到低亮度順序或相反順序的隊(duì)列。
2.如權(quán)利要求1所述的定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的方法，其中所述的分解圖像序列可以用彩色映射圖序列代替，將所述的分解圖像序列中每幅圖像分別用彩色方式映射到原圖像上便得到所述的彩色映射圖序列。
3.如權(quán)利要求1所述的定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的方法，其中所述的定位圖像中感興趣目標(biāo)亮度范圍，可以用一種快速搜索方法，其主要由以下步驟組成: 在圖像亮度范圍內(nèi)，用采樣的閾值序列分解原圖像并顯示； 選取最鄰近的不含該目標(biāo)及含有完整該目標(biāo)的兩幅特征圖像； 在所述的兩幅特征圖像所確定的區(qū)間內(nèi)重新采樣并顯示； 重復(fù)選取最鄰近的特征圖像； 直至無(wú)新的最鄰近的特征圖像出現(xiàn)，或者出現(xiàn)兩幅分解圖像:一幅含有該目標(biāo)像素與其總和之比小于預(yù)定值，且另一幅缺失該目標(biāo)像素與其總和之比小于預(yù)定值； 該目標(biāo)的亮度范圍大于等于含完整該目標(biāo)的特征圖像之閾值，且小于等于含該目標(biāo)像素最少的分解圖像閾值。
4.如權(quán)利要求3所述的定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的方法，其中所述的重新采樣過程，如果要求精確定位感興趣目標(biāo)之亮度范圍，采樣點(diǎn)應(yīng)在所述的區(qū)間內(nèi)包括所述的特征圖像相鄰的分解圖像，且應(yīng)搜索至無(wú)新的最鄰近的所述的特征圖像出現(xiàn)。
5.如權(quán)利要求3所述的定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的方法，其中所述的定位圖像中感興趣目標(biāo)亮度范圍方法，其操作特征在于:在計(jì)算機(jī)屏幕上選取兩幅所述的特征圖像并向分離方向拖動(dòng)，則調(diào)用所操作的兩幅特征圖像之間重新采樣及顯示程序；單擊一幅所述的特征圖像或分解圖像，則調(diào)用其放大顯示程序。
6.如權(quán)利要求1所述的定位及顯示數(shù)字圖像中偽影或非均勻亮度的方法，其中所述的顯示圖像中偽影或非均勻亮度，其特征在于，用采樣的分解圖像序列顯示圖像中偽影或非均勻亮度的空間變化模式；以采樣的分解圖像序列為索引，定位及顯示偽影或非均勻亮度的細(xì)節(jié)。
7.一種利用分解圖像序列直方圖定位數(shù)字圖像中偽影或分割圖像的方法，其特征包括: 統(tǒng)計(jì)、繪制分解圖像序列直方圖，該直方圖的水平坐標(biāo)為圖像的亮度級(jí)，縱坐標(biāo)等于以相應(yīng)亮度級(jí)為閾值對(duì)原圖像進(jìn)行分割后的圖像中目標(biāo)像素?cái)?shù)； 所述的分解圖像序列直方圖具有累積性質(zhì)； 在所述的分解圖像序列直方圖上，坡度突變的特征點(diǎn)，提供了閾值用于確定偽影或非均勻亮度的顯示區(qū)間，或分離圖像中最大的目標(biāo)，或估計(jì)或抑制背景噪聲，或用于壓縮圖像。
8.如權(quán)利要求7所述的利用分解圖像序列直方圖定位數(shù)字圖像中偽影或分割圖像的方法，其特征在于:統(tǒng)計(jì)所述的分解圖像序列直方圖，利用臨時(shí)儲(chǔ)存單元儲(chǔ)存閾值分割圖像矩陣，重復(fù)利用該儲(chǔ)存單元，僅保留統(tǒng)計(jì)結(jié)果在一維向量中。
9.一種檢測(cè)數(shù)字圖像中不同目標(biāo)亮度范圍重疊的方法，其特征包括: 在圖像亮度范圍內(nèi)，用有序閾值序列依次分割原圖像，將一幅圖像分解為一個(gè)由二值圖像組成的分解圖像序列； 將所述的分解圖像序列中每幅圖像分別用彩色方式映射到原圖像上，得到彩色映射圖序列； 在所述的彩色映射圖序列中，如果存在不同目標(biāo)部分地出現(xiàn)在同一分解圖像上，則這些目標(biāo)在亮度范圍重疊，并在該分解圖像所在亮度上重疊。
10.如權(quán)利要求9所述的檢測(cè)數(shù)字圖像中不同目標(biāo)亮度范圍重疊的方法，其特征在于:對(duì)所述的彩色映射圖序列進(jìn)行采樣，如果其中兩個(gè)采樣點(diǎn)的分解圖像具有相同的部分目標(biāo)重疊特征，則在兩個(gè)采樣點(diǎn)中間的分解圖像都具有該特征；具有重疊特征的分解圖像越多，不同組織重疊越嚴(yán)重。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103985110SQ201310050211
【公開日】2014年8月13日 申請(qǐng)日期:2013年2月8日 優(yōu)先權(quán)日:2013年2月8日
【發(fā)明者】孫燁 申請(qǐng)人:孫燁