专利名称：一种应用在冠状动脉造影图像分割中的改进的区域生长方法
技术领域：
本发明涉及图像处理，特别涉及ー种改进的区域生长法用于冠状动脉造影图中的血管分割提取。ニ背景技术：
医学图像处理是图像处理领域中重要的分支，而血管的分割提取，又是医学图像处理的重点和难点之一。冠状动脉造影技术是指经皮刺穿动脉后插入导管，并注入造影剤，利用X射线对造影剤和其它人体组织吸收程度的不同，而记录下的血管影像。所以，图像亮度非常不均匀。如图I所示，是ー张经过平滑滤波的冠状动脉造影图，图像的亮度不均匀。区域生长算法最早由Zucker提出，作为ー个串行区域算法，它从ー个或ー组起始的种子点开始，根据目标区域中像素的相似性来不断生长扩大区域，最終生成目标区域。正是它拥有简单、灵活、计算速度快等特点，区域生长算法应用十分广泛。但区域生长算法也存在着一些问题，如需要人工选择种子点，特别是在分割不均匀亮度的图像时，难以设计生长准则以达到最佳效果。采用传统的区域生长算法分割冠脉造影图像时，存在以下两点不足
1、种子点的选取需人工交互，效率低下。一般来说，血管造影图中血管部分由于造影剤吸收X射线最多，所以显示的血管部分灰度最大，一般采用人工选取造影图中最亮的点作为种子；
2、传统区域生长的生长准则，是根据相邻像素或者与平均像素灰度值值的相似性来判断，这种准则难以分割不均匀亮度图像。如图1，A处的背景，比B处血管的灰度还大，运用相似性或者全局的平均灰度，很容易产生过生长或者欠生长。另外也有ー些利用像素的统计信息作为生长准则，但那些方法的计算量大大增加。
发明内容
本发明目的是为了提供一种更加快速、准确的图像分割算法，对有不均匀亮度的冠状动脉造影图像进行分割。为实现上述目的，在传统的区域生长算法的基础上提出了两点改迸。1，根据预设的准则，自动随机生成一组种子点；2，种子点生长过程中，运用局部区域的像素灰度信息作为生长准则的參数，这样就能够分割出不均匀亮度的图像。本发明的实施的步骤包括
对图像进行预处理，得到可以运用区域生长算法的原始图像；
根据预设的准则，自动随机生成一组种子点；
设置ー个栈数据结构，用作生长时点的容器；
依次进行每个种子点的生长，在生长的过程中，生长准则用到的平均灰度值是该种子点生长区域中动态计算的；
当每个种子点都无法再生长时，即得到最后的結果。本发明对区域生长发的两点改迸，不仅提高了图像分割的速度，还能够提高不均匀亮度图像分割的准确性。特别适用对冠状动脉造影图像的分割。
四
图I是本发明进行冠状动脉造影图像分割的步骤流程图。图2是本发明处理实例的原始图像
图3是传统区域生长算法手动选取一个种子点处理的效果 图4是传统区域生长算法手动选取多个种子点处理的效果 图5是传统区域生长算法自动选取多个种子点处理的效果 图6是本发明处理的效果 五
具体实施例方式 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找ー个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围领域中与种子像素有相同或相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程，直到再也没有满足条件的像素可以包括进来。下面结合图I来详描述本发明进行图像分割的具体步骤。图2是ー张经过预处理的冠脉造影图，现设其宽为M，高为N。用G(i，j)表示坐标为(i，j)的像素点的灰度值，给姆个点ー个标记量Fi, j, Fi； j = 0表示点(i, j)不属于生长区域，Fi, j = I表示该点属于已被生长。步骤一种子点的自动生成传统的区域生长法首先需要确定ー个或ー组种子点，其中主要靠人机交互手动选取。随机种子点是指随机产生ー些点，根据ー些先验知识，设置相应的评判标准，如像素点的灰度值等，确定此点是否满足种子要求，如果满足则将其设为种子点，如此循环，产生一定数量的种子点。种子点不宣太多，因为是随机产生，种子点太多会大大增加计算量；种子点也不能太少，因为要保证种子点能够散布在感兴趣区域的各个部分，经实验验证，根据图像特点，种子点个数为感兴趣区域像素点总数的109^15%比较合适。现随机产生ー组种子点S1, S2, S3……Sk共K个，每个种子点的灰度值为Gi, i = 1,2,……K。步骤ニ创建栈结构
创建ー个栈结构作为生长时的点的容器，每次生长得到的像素点进行入栈操作，生长完ー个点之后进行出栈操作，得到下一个要生长的像素点。这里使用一个链表结构作为栈，定义如下
typedef struct PointStack{
int X； int y;
struct PointStacK 氺next;
}PointStack;
生长时从第一个种子点开始入栈，判断其四邻域的像素点灰度值是否符合生长准则，将符合的像素点标记量置1，然后入栈。步骤三进行循环生长
局部生长准则是指在进行生长的过程过，不使用固定平均值以及全局标准值作为标准值，而是根据每个种子点生长过程中加入的点的动态平均值，作为生长准则中的參数。首先将第一个种子点入栈，第一个种子点的局部区域开始生长。将第一个种子点的像素灰度值作为平局值，出栈，将得到的像素点作为当前点，判断其四邻域像素点是否满足生长准则，以及标记量F是否为0，若有，则将对应的F置为1，该点入栈，并计算新的生长区域平均值。当前点没有满足生长的邻域点，或者邻域点处理完毕，则进行出栈操作，得到的像素点作为当前点，继续生长。生长准则是以第XQ <= x <= |fXl <—= X <:= If)个种子点的生长为例，初始平均灰度为种子点的灰度值Gx，当有新加入的像素点时，重新计算平均灰度值，设第X个种子点生长到的区域是Ox，Nx表示Ox中当前的像素个数，则当前区域中所有像素点的平均灰度
Gav(x) = -......；-:....., Ch !) € tJlXGav(X)=--岔士-. (i> |) e
以Gav(x)Ga\-(x)为标准，阈值T是上下浮动的幅度，当满足 IG(LI) - Gav(x)| < r|G(Li)-Gav|>)| < T 时表示该点可以加入到生长区域。完成第一个种子点的生长，则将第二个点入栈，继续生长，直至所有种子点都生长完毕，整个生长过程结束，所有标记量为i的像素点即是要分割的目标区域。
权利要求
1.一种应用在冠状动脉造影图像分割中的改进的区域生长方法，首先对得到的冠脉造影图进行预处理，然后进行分割处理，分割处理的方法包括以下步骤 (1)制定规则，随机生成一组种子点； (2)设置一个栈数据结构； (3)依次对每个种子点进行生长，生长初始阶段以种子点灰度值为平均值，每生长出新的像素点，就计算新的平均灰度值； (4)当没有满足生长准则的像素点，并且没有种子点的时候生长结束。
2.根据权利要求I中的方法，随机选择一组种子点时，需要预先制定种子点的删选规贝U，比如根据像素点的灰度值作为评判标准，当随机到的点满足预先设置的灰度值要求时，则接收该点作为种子点。
3.种子点太多会增加计算量，但要保证能够散布在感兴趣区域的各个部分，种子点又不能太少。
4.经实验验证，根据图像特点，种子点个数为感兴趣区域像素点总数的109^15%比较合适。
5.根据权利要求I中的方法，栈数据结构，作用是在生长过程中，当前点四邻域中有符合生长准则的像素点时，便将该点入栈，当前点的生长完成后，再出栈，取出的点作为当前点继续生长； 根据权利要求I中的方法，当前点的生长准则是以第X(I <= % <= IfXI <= X <= 个种子点的生长为例，初始平均灰度为种子点的灰度值Gx，当有新加入的像素点时，重新计算平均灰度值，设第X个种子点生长到的区域是0)X，队表示Ox中当前的像素个数，则当前区域中所有像素点的平均灰度 Gav(s) =(1> j) e 中xGav(x) = ■, (j, |) e 以Gav(x)Gav(s)为标准，阈值T是上下浮动的幅度，当满足 |G{i|}- Gav(X)I < FIG(Ii)-Gav(X)I < T 时表示该点可以加入到生长区域。
全文摘要
本发明涉及一种改进的区域生长法，并将其运用在冠状动脉造影图中的血管分割提取，包括以下步骤对图像进行预处理，得到可以直接进行区域生长的原始图像；制定规则，随机生成一组种子点；设置一个栈数据结构，将新生长到的像素点入栈，当前点生长完后，取出先前入栈的点作为当前点进行生长；依次对每个种子点进行生长，生长初始阶段以种子点灰度值为平均值，随着生长的进行，每生长到一个新的像素点，就计算新的平均灰度值值；当没有满足生长准则的像素点，并且没有种子点的时候生长结束。本发明的优点在于自动生成种子点，不需要人工干预，而且在生长的过程中，采用每个像素点周围的局部平均值作为生长参数，能够分割亮度不均匀的冠脉造影图，提高了图像分割的效率和准确性。
文档编号G06T7/00GK102737376SQ20121009503
公开日2012年10月17日 申请日期2012年3月31日 优先权日2012年3月31日
发明者刘向荣, 於猛, 黄晓阳 申请人:常熟市支塘镇新盛技术咨询服务有限公司