图像分割方法和图像分割装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像分割方法和图像分割装置，所述图像分割方法包括：针对从三维图像得到的初始三维曲面初始化水平集函数和三维的内外边界点列；计算用于限制曲面演化的边界范围的三维掩码图像；通过对三维图像进行自适应点列扫描来演化曲面；对演化的曲面进行点列几何形状平滑处理；确定曲面是否已经达到曲面演化的终止条件，如果确定还没有达到曲面演化的终止条件，则重复执行自适应点列扫描演化以及点列几何形状平滑；如果确定已经满足曲面演化终止条件，则结束曲面演化，得到曲面演化结果。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提供了一种图像分割方法和图像分割装置，所述图像分割方法包括：针对从三维图像得到的初始三维曲面初始化水平集函数和三维的内外边界点列；计算用于限制曲面演化的边界范围的三维掩码图像；通过对三维图像进行自适应点列扫描来演化曲面；对演化的曲面进行点列几何形状平滑处理；确定曲面是否已经达到曲面演化的终止条件，如果确定还没有达到曲面演化的终止条件，则重复执行自适应点列扫描演化以及点列几何形状平滑；如果确定已经满足曲面演化终止条件，则结束曲面演化，得到曲面演化结果。【专利说明】图像分割方法和图像分割装置
本专利技术涉及图像处理和计算机视觉
。更具体地讲，涉及一种对医学图像 中的二维和三维结构特征进行分割的方法以及使用该方法的图分割装置。
技术介绍
医学图像中二维和三维结构特征的快速分割是医学图像处理中的一项重要课题。 这里的二维和三维结构特征包括：闭合边界结构，如血管、肿瘤、肝脏等在图像中具有封闭 区域的结构的边界；开放边界结构，例如，不同组织（肌肉组织或脂肪组织）的分层边界、 皮肤组织和空气的分层边界等，这类边界并不形成图像内的封闭区域。在不同的图像模态 (如超声、CT、核磁共振以及最新的光学相干成像（0CT))中，都需要精确的提取人体组织 图像中的解剖学特征。快速的结构特征分割算法可以应用在图像引导的高强度聚焦超声 HIFU(High Intensity Focused Ultrasound)治疗以及实时频域0CT中的运动补偿。 例如，在超声图像中，需要准确地提取血管、胆囊等特征的位置和形状有助于相关 肿瘤区域的准确定位和跟踪，肿瘤区域本身的准确分割也会给HIFU治疗提供帮助。在光学 相干图像中，准确的提取视网膜中不同组织的分层边界可以有助于眼科疾病的辅助诊疗， 而提取由于运动变化了的组织边界曲线的准确位置又可以用来做相应的图像运动补偿。医 学图像中的特征结构形状变化很大，例如血管的二维切面可以呈现椭圆形，线形或树形等， 这些形状属于闭合区域，其边界是一个闭合曲线，而图像二维切面的边界层曲线是一个开 放曲线，即具有起点和终点。目前来说还不存在一个实时的处理广泛的形状变化的二维曲 线和三维曲面的分割算法。 目前已有的医学图像分割算法主要分成两大类。一类是基于水平集（Level set) 的方法，常用应用于肿瘤分割、器官分割等领域，这类方法一般可以根据公式推导将分割问 题转化成一个曲线或曲面的局部演化问题，同时也可以和一些根据训练图像学习得到的形 状或纹理统计模型结合起来，解决水平集演化易受初始值和图像噪声影响的问题。然而，这 种方法的主要的问题是需要训练的统计模型在很多情况下很难得到，另外曲线演化是一个 局部优化问题，具有许多的局部最优位置，在实际图像中非常取决于初始值和演化限制区 域的确定。另一类是基于图像图结构优化的方法，这类方法实际上包含了动态规划法，最短 路径法以及图分割法（Graph Cut)等，在0CT图像层的分割中有很多的应用。这些方法一 般假设图像中的各个像素为节点，相邻的两个节点之间通过代价函数连接，分割问题可以 转化成一个具有最小代价的路径最优提取的问题。和基于水平集的方法不同，最短路径方 法可以保证路径的全局最优性，可主要的问题是其代价函数的定义都是局部的，同时最短 路径法只适合二维图像处理，不能直接推广到三维图像中，而且一般来说其计算复杂度比 较高，处理速度慢。就目前的文献报道来看，处理一个大小适中的三维图像的层分割，经过 优化的不含GPU加速的分割算法所需时间在十几秒到数十分钟之间，而这样的处理速度不 能满足典型的医学成像处理的要求。
技术实现思路
本专利技术提供一种能够处理医学图像中各种二维和三维结构特征的快速分割方法 和使用该方法的图像分割装置。根据本专利技术的一方面，可以实现以超实时的速度提取二维 图像中的特征边界，这些信息可以辅助进行实时的三维器官跟踪。另一方面，本专利技术可以在 二维分割的基础上进行三维结构分割，快速得到三维结构的准确边界。 根据本专利技术的一方面，提供了一种用于开放曲线的图像分割方法，包括：对输入图 像进行下采样，以得到采样图像；对采样图像进行图像层的粗分割；基于粗分割的结果所 限制的层边界范围对原始输入图像进行精细分割，以得到最终的开放曲线，其中，在粗分割 和精细分割中，使用基于非后向动态规划的最佳路径搜索来得到开放曲线，其中，在所述非 后向动态规划的最佳路径搜索中，考虑当前节点的下节点的累计代价的更新来改变当前节 点的累计代价。 根据本专利技术的一方面，在所述非后向动态规划的最佳路径搜索中对一列节点的从 上至下的扫描中，对一个当前节点，首先根据其邻域中上、下、左、左上、左下的5个相邻节 点计算累计代价的最小值；在一列节点的累计代价更新完毕后，再进行一次从上至下的扫 描，并根据更新后的邻域中的5个相邻节点的累计代价计算该列中的各个节点的累计代价 的最小值；当进行到终止节点时，进行反向跟踪来得到每一列中最终的在最小边界路径上 的边界节点，从而得到图像中的边界的分割曲线。 根据本专利技术的另一方面，提供了一种用于开放曲线的图像分割装置，包括：图像采 样单元，对输入图像进行下采样，以得到采样图像；粗分割单元，对采样图像进行图像层的 粗分割；精细分割单元，基于粗分割单元的分割结果所限制的层边界范围对原始的输入图 像进行精细分割，以得到最终的开放曲线，其中，粗分割单元和精细分割单元使用基于非后 向动态规划的最佳路径搜索来得到开放曲线，其中，在所述非后向动态规划的最佳路径搜 索中，考虑当前节点的下节点的累计代价的更新来改变当前节点的累计代价。 根据本专利技术的又一方面，提供了一种用于封闭曲线的图像分割方法，包括：针对给 定的输入图像，初始化水平集函数和内外边界点列表；基于水平集函数和内外边界点列表， 通过对输入图像进行自适应点列扫描来演化曲线；对演化的曲线进行点列几何形状平滑处 理；确定得到的曲线是否已经满足封闭曲线演化终止条件，如果确定还没有达到封闭曲线 演化终止条件，则重复执行自适应点列扫描演化以及点列几何形状平滑；如果确定已经满 足封闭曲线演化终止条件，则结束曲线演化，得到最终的封闭曲线，其中，在自适应点列扫 描中，采用链表的方式来管理点列，从前向后连续扫描每一个链表，并且将新加入的活动点 加入链表的最后。 根据本专利技术的又一方面，在自适应点列扫描中，将图像划分为多个区域，利用与区 域对应的对象索引图和每个区域中的一对内外边界点列表的表示方式来同时进行多个区 域的边界曲线演化。 根据本专利技术的另一方面，提供了一种图像分割装置，包括：初始化单元，针对给定 的输入图像，初始化水平集函数和内外边界点列表；自适应点列扫描单元，基于水平集函数 和内外边界点列表，通过对输入图像进行自适应点列扫描来演化曲线；几何形状平滑单元， 对演化的曲线进行点列几何形状平滑处理；图像分割结果输出单元，确定几何形状平滑处 理后的曲线是否已经满足封闭曲线演化终止条件，如果确定还没有达到封闭曲线演化终止 条件，则将演化的曲线返回自适应点列扫描单元以重复执行自适应点列扫描演化和点列几 何形状平滑，如果确定已经满足封闭曲线演化终本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于开放曲线的图像分割方法，包括：对输入图像进行下采样，以得到采样图像；对采样图像进行图像层的粗分割；基于粗分割的结果所限制的层边界范围对原始输入图像进行精细分割，以得到最终的开放曲线，其中，在粗分割和精细分割中，使用基于非后向动态规划的最佳路径搜索来得到开放曲线，其中，在所述非后向动态规划的最佳路径搜索中，考虑当前节点的下节点的累计代价的更新来改变当前节点的累计代价。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，郭萍，王晓涛，赵川，金培亭，张祐荣，金智渊，
申请(专利权)人：北京三星通信技术研究有限公司，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：北京;11