专利名称：一种椭圆矫正和圆形归一化的图像预处理方法
技术领域：
本发明涉及图像预处理技术，特别是一种椭圓矫正和圓形归一化的图像预处理 方法。
背景技术：
图像预处理是图像分析的首要阶段。图像预处理可以包括很多内容，例如对原 始图像的滤波去噪、灰度的归一化、图像水平旋转、尺度大小的校正、甚至对眼镜 和部分遮挡物的去除等等。预处理好坏将会直接影响到后续图像分析的结果。因此 在图像分析的一系列方法和工作中，进行预处理的环节显得十分重要。
就脑部CT医学图像而言，由于图像采集使用的不同设备、相同设备不同患者 以及不同操作人员采集到的信息都会有一定的不同，如何消除这些差异，使得图像 间具有一致性。就人脸图像而言，人脸图像是将标准像通过扫描仪或者数码相机、 摄像机等设备输入计算机的，由于转换器件及周围环境的影响，使图像受到噪声干 扰，产生失真，而进行边缘检测处理时常常把噪声当作边缘点检测出来，导致真正 的边缘没被检测出来，因此，必须去除噪声干扰。由于人脸采集环境或光照不均匀 等因素的影响，经常会造成人脸图像间的灰度差异很大，这时就需要预先进行灰度 归一化处理，将不同人脸图像的灰度范围拉伸到相同的区域，然后才能进行相应的 识別和匹配处理。并且对于人脸图像来说，提取的特征必须先进行几何归一化。
发明内容
本发明的目的是提供一种椭圓矫正和圓形归一化的图像预处理方法，在采用通 常的办法去噪并且识别出目标区域后，用该图像预处理方法对图像进行矫正和圓形
归一化处理，能使得图像间具有好的一致性，从而能增加图像分析的一致性。
为实现上述目的，本发明椭圓矫正和圆形归 一化图像预处理方法，包括以下步
骤
第一步从原始图像中识别目标图像的边界点； 第二步对目标图像的边界点进行椭圆拟合；
第三步矫正验证和矫正处理的步骤，该步骤包括判别椭圓的两轴是否与直角 坐标系两轴通过平移完全重叠，若完全重叠转至下一步；否则，进行矫正处理，包 括计算最小旋转角度和方向，按照此角度和方向进行旋转，实现图像的矫正，使目 标图像的两轴与直角坐标系重叠，并去除旋转后图像的椭圆外部区域；
第四步圓形归一化的步骤，该步骤包括将椭圓图像的长轴和短轴均等于规定 长度，使得不同长短轴椭圆图像变换成相同直径的圆形图像。
在第一步中，采用全局直方图选取阈值，如选取采用0tsu等方法，计算机自动 从原始图像中识别出目标图像的边界；在第二步中，计算机根据识别出的目标图像 的边界进行最小二乘方法的椭圓拟合。
在第四步中，将椭圓的长轴和短轴转化成相同的规定长度，实现椭圓都归一化 圆的转换；所述规定长度是根据具体的处理图像，人为的规定此类图像归一化后 圓的半径长度。
本发明采用椭圆方法矫正倾斜度，根据椭圓拟合情况判断图像是否倾斜，并且 给出了矫正图像倾斜的方法，并采用圓形归一化的方法对矫正后的图像进行几何归 一化，从而使得图像间具有好的一致性，能增加图像分析的一致性。它对图像分析， 如CT图像分析等具有重要意义。
图1为本发明图像预处理方法的流程图2为两组脑CT图像处理对照图，其中第 一行和第三行是原始图像与红线拟 合椭圓的叠加图，第二行和第四行分别是对应第 一行和第三行原始图像通过本发明
技术预处理后的结果图像(人为规定CT图像的归一化长度是256);
图3所示为脑CT图像处理效果分析图，其中，图3a是单个人的脑CT横截面 图像经本发明方法处理后的结果；图3b是10位不同人的相近或相同脑CT横截面 图像经本发明方法处理后的叠加图；图3c是未进行预处理的IO位不同人相近或相 同脑CT横截面图像的叠加图(结果图像归一化长度是256)。
图4是一组人脸图像经本发明方法处理前后的对照图，其中第 一行是原始图像， 第二行是用红线拟合椭圆的叠加图，第三行通过本发明技术预处理后的结果图像 (结果图像归一化长度是92,也是人为规定的长度)。
具体实施例方式
参照图1,本椭圆矫正和圓形归一化的图像预处理方法包括以下步骤
1、 识别目标并进行椭圆拟合，具体方法是采用全局直方图选取阈值，如选取 采用0tsu等方法，自动识别出目标图像的边界；并根据此边界进行最小二乘方法的 椭圓拟合；
2、 椭圓矫正验证和矫正处理，具体方法是判断拟合后的椭圓图像的两轴是 否与直角坐标系通过平移实现重叠来判断该图像是否需要通过旋转进行矫正；若完 全重叠，则不需矫正，转至下一步；若不完全重叠则需要矫正，计算最小旋转角度 和方向，按照此角度和方向旋转图像，实现图像的矫正，使目标图像的两轴与直角 坐标系重叠，并去除旋转后图像的椭圆外部区域；
3、 圆形归一化，具体方法是将椭圓的长轴和短轴转化成相同的规定长度，实 现椭圓到相同半径圆的归一化转换；所述规定长度根据具体的处理图像，人为的 规定此类图像归一化后园的半径长度。
本发明采用椭圆方法矫正倾斜度，根据椭圓拟合情况判断图像是否倾斜，并且 给出了矫正图像倾斜的方法，并采用圓形归一化的方法对矫正后的图像进行几何归 一化，从而使得图像间具有好的一致性，能增加图像分析的一致性。
采用本发明方法能有效消除使用不同设备、或者相同设备不同患者、或者不同 操作人员采集到的图像之间的差异，使得图像间具有一致性，对于CT医学图像的 分析具有重要意义，下面举例说明。
图2所示为两组脑CT横截面图像处理对照图，其中第一行和第三行是原始图 像与红线拟合椭圓的叠加图，第二行和第四行分別是对应第 一行和第三行原始图像 通过本发明技术预处理后的结果图像(结果图像归一化长度是256)。可以明显看出 与第一行相比，第二行的四个图像具有较好的一致性；与第三行相比，第四行的四 个图像具有较好的 一致性。
图3所示为脑CT图像处理效果分析图，其中，图3a是单个人的脑CT横截面 图像经本发明方法处理后的结果；图3b是10位不同人的相近或相同脑CT横截面 图像经本发明方法处理后的叠加图；图3c是未进行预处理的IO位不同人相近或相 同脑CT横截面图像的叠加图(结果图像归一化长度是256)。很明显可以看到图 3b较清晰，能看清叠加前图像中的大部分信息；而图3c^bf莫糊，几乎看不到叠加 前图像中的任何信息，可见经本发明方法处理后的图像具有好的一致性。
图4是一组人脸图像经本发明方法处理前后的对照图，其中第 一行是原始图像， 第二行是用红线拟合椭圆的叠加图，第三行通过本发明技术预处理后的结果图像 (结果图像归一化长度是92)。可以明显地看出，第三行中的五个图像具有较好的一 致性。
权利要求
1、一种椭圆矫正和圆形归一化的图像预处理方法，其特征在于包括以下步骤:第一步:从原始图像中识别目标图像的边界点；第二步:对目标图像的边界点进行椭圆拟合；第三步:矫正验证和矫正处理的步骤，该步骤包括判别椭圆的两轴是否与直角坐标系两轴通过平移完全重叠，若完全重叠转至下一步，否则，则计算最小旋转角度和方向，目的是实现目标图像的两轴与直角坐标系重叠，按照此角度和方向进行旋转，实现图像的矫正，并去除旋转后图像的椭圆外部区域；第四步:圆形归一化的步骤:将椭圆图像的长轴和短轴均等于规定长度，使得椭圆图像变换成圆形图像；所述规定长度是根据研究对象的不同，预先设定的归一化圆形图像的半径长度。
2、 根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于在第一步中，采用 全局直方图选取阈值，计算机自动从原始图像中识别出目标图像的边界；在第二步 中，计算机根据识别出的目标图像的边界进行最小二乘方法的椭圆拟合。
3、 根据权利要求1所述的图像预处理方法，其特征在于在第四步中，将椭 圆的长轴和短轴转化成相同的规定长度，实现椭圆都归一化圆的转换；所述规定长 度是根据具体的处理图像，人为的规定此类图像归一化后圓的半径长度。
全文摘要
一种椭圆矫正和圆形归一化的图像预处理方法，包括从原始图像中识别目标图像的步骤；对目标图像的边界点进行椭圆拟合的步骤；矫正验证和矫正处理的步骤，以及圆形归一化的步骤。本发明采用椭圆方法矫正倾斜度，根据椭圆拟合情况判断图像是否倾斜，并且给出了矫正图像倾斜的方法，并采用圆形归一化的方法对矫正后的图像进行几何归一化，从而使得图像间具有好的一致性，能增加图像分析的一致性。它对图像分析，如CT图像分析、人脸图像识别等具有重要意义。
文档编号G06K9/42GK101383006SQ20071007691
公开日2009年3月11日 申请日期2007年9月5日 优先权日2007年9月5日
发明者菲 彭, 袁克虹 申请人:清华大学深圳研究生院