专利名称：两种图像对称性评价方法
技术领域：
本发明属于图像处理及应用技术领域，特别涉及两种图像对称性评价方法。
背景技术：
颅骨的儿何特征研究在人体解剖学、临床医学、头部损伤的生物力学仿真等研究领域具有重要的应用价值。随着以CT、MRI等为代表的现代影像学技术的发展，使得对大量活体人颅骨几何特性的测量得以实现。在基于CT图像的活体人颅骨几何特征研究中，颅骨对称性是一项重要研究内容，需要用科学的方法对颅骨CT图像的对称性进行合理评价。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供两种图像对称性评价方法。依据图像中心线两侧轮廓距中心线的离差平方和或中心线两侧面积相差百分比定义两种图像对称性评价指标，即离差型对称性评价指标和面积型对称性评价指标，以此来对颅骨CT图像的对称性进行定量评价。本发明不仅适用于颅骨CT图像的对称性评价，也适用于其它具有中心线的图像对称性评价。
图1颅骨CT图像图2经过预处理的颅骨二值图像图3颅骨的外边界轮廓图像图4颅骨对称性测量图像具体实施方式
1.图像的预处理将图1所示的颅骨CT图像进行图像分割、二值转换、图像去噪、图像纠偏等处理后得到图2所示的颅骨二值图像。经过处理后，保证了图像的中线(镰膜)与水平轴垂直。
2.离差型对称性评价指标的定义图3所示为颅骨的外边界轮廓图像，直线L为颅骨图像的中线(镰膜所在直线)，A(Xymin，Ymin)为外边界上最上面的点，B(Xymax，Ymax)为外边界上最下面的点，直线LYmin和LYmax分别为过A点和B点的水平线。在LYmin和LYmax之间作任意水平线Lj，与外边界交于D(XD，j)、E(XE，j)两点，与中线L交于C(XC，j)点。记dj1＝|XC-XD|为线段DC的长度，dj2＝|XE-XC|为线段CE的长度。若外边界轮廓图像关于中线L对称，则dj1-dj2＝0，否则，|dj1-dj2|＞0。因此，令S1=Σj=YminYmaxdj12,]]>S2=Σj=YminYmaxdj22,]]>S3=Σj=YminYmaxdj1dj2,]]>称S1为颅骨外边界的左离差平方和，S2为颅骨外边界的右离差平方和，S3为交叉乘积和，并称S=1Ymax-Ymin+1Σj=YminYmax(dj1-dj2)2=S1+S2+2S3Ymax-Ymin+1]]>为基于颅骨外边界轮廓的离差型对称性指标。
由上述定义可知，离差型对称性评价指标S的值反映了颅骨外部轮廓的对称性，S值越小，颅骨外部轮廓的对称性越好，反之就越差。
3.面积型对称性评价指标的定义如图3所示，中线L将颅骨外边界所围成的区域分成了两部分，记两部分的面积分别为Ar1和Ar2，于是定义左右两部分面积差的百分比Ar=|Ar1-Ar2|min{Ar1,Ar2}×100%]]>称为基于颅骨外边界的面积型对称性评价指标。
面积型对称性评价指标Ar在一定程度上反映了颅骨外部轮廓的对称性，同离差型对称性指标S一样，Ar值越小，颅骨外部轮廓的对称性越好，反之就越差。
4.颅骨CT图像对称性评价将图2所示的颅骨二值图像进行边缘提取处理后，得到图4所示的颅骨轮廓图像。应用上述定义的两对称性评价指标，借助自编Matlab程序，对颅骨对称性进行定量评价。
权利要求
1.两种图像对称性评价方法。
2.离差型对称性评价指标的定义颅骨的外边界轮廓图像中，直线L为颅骨图像的中线(镰膜所在直线)，A(Xymin，Ymin)为外边界上最上面的点，B(Xymax，Ymax)为外边界上最下面的点，直线LYmin和LYmax分别为过A点和B点的水平线。在LYmin和LYmax之间作任意水平线Lj，与外边界交于D(XD，j)、E(XE，j)两点，与中线L交于C(XC，j)点。记dj1＝|XC-XD|为线段DC的长度，dj2＝|XE-XC|为线段CE的长度。若外边界轮廓图像关于中线L对称，则dj1-dj2＝0，否则，|dj1-dj2|＞0。
因此，令S1=Σj=YminYmaxdj12,]]>S2=Σj=YminYmaxdj22,]]>S3=Σj=YminYmaxdj1dj2,]]>称S1为颅骨外边界的左离差平方和，S2为颅骨外边界的右离差平方和，S3为交叉乘积和，并称S=1Ymax-Ymin+1Σj=YminYmax(dj1-dj2)2=S1+S2-2S3Ymax-Ymin+1]]>为基于颅骨外边界轮廓的离差型对称性指标。由上述定义可知，离差型对称性评价指标S的值反映了颅骨外部轮廓的对称性，S值越小，颅骨外部轮廓的对称性越好，反之就越差。
3.面积型对称性评价指标的定义中线L将颅骨外边界所围成的区域分成了两部分，记两部分的面积分别为Ar1和Ar2，于是定义左右两部分面积差的百分比Ar=|Ar1-Ar2|min{Ar1,Ar2}×100%]]>称为基于颅骨外边界的面积型对称性评价指标。面积型对称性评价指标Ar在一定程度上反映了颅骨外部轮廓的对称性，同离差型对称性指标S一样，Ar值越小，颅骨外部轮廓的对称性越好，反之就越差。
4.颅骨CT图像对称性评价将颅骨CT图像进行图像分割、二值转换、图像去噪、图像纠偏、边缘提取等处理后，得到颅骨轮廓图像。应用上述定义的两对称性评价指标，借助自编Matlab程序，对颅骨对称性进行定量评价。
全文摘要
两种图像对称性评价方法，属于图像处理及应用技术领域。本发明提出两种图像对称性评价方法依据图像中心线两侧轮廓距中心线的离差平方和或中心线两侧面积相差百分比定义两种图像对称性评价指标，即离差型对称性评价指标和面积型对称性评价指标。应用本发明提出的两种图像对称性评价方法可对颅骨CT图像对称性进行定量、正确地评价，进而为基于图像的活体人颅骨几何特征数据库的建立、人体解剖学、临床医学、头部损伤的生物力学仿真等领域的研究提供可靠数据。本发明的两种图像对称性评价方法不仅适用于颅骨CT图像的对称性评价，也适用于其它具有中心线的图像对称性评价。
文档编号G06T7/00GK101082986SQ20061001396
公开日2007年12月5日 申请日期2006年5月31日 优先权日2006年5月31日
发明者李海岩, 谢中华, 阮世捷, 刘文岭, 王浩 申请人:天津科技大学