【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法。
技术介绍
1、肺部纤维化疾病是威胁人体健康的四大疾病之一，是指肺组织中正常的肺泡和支气管结构被疤痕组织代替的过程，是一种慢性、进行性的肺部疾病，它导致了肺组织的结构和功能发生不可逆的变化。通常对肺部纤维化的影像学检查手段主要有x射线检查、ct扫描等，其中x射线检查采集到的患者肺部影像中反映出的某些病灶细节难以通过肉眼准确分辨，因此为了准确获取病灶区域，结合图像处理技术对肺部影像进行处理检测就显得非常重要。
2、在利用图像处理技术对肺部影像进行处理时，由于利用x射线采集到的肺部影像分辨率较低，导致肺部影像中边缘信息模糊，为了准确获取图像中的边缘信息，利用传统的sobel算子直接进行边缘检测的方法不能满足实际的边缘检测要求，导致边缘检测结果不理想，进一步导致无法准确提取出肺部影像中的病变区域。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法，该方法包括以下步骤：
4、获取肺部影像；
5、获取肺部影像的边缘图像以及肺部影像中每个像素点的梯度，构建预设大小的滑动窗口对边缘图像中的边缘像素点进行遍历，将遍历过程中的滑动窗口划分为若干个子窗口，根据子窗口内像
6、根据边缘像素点的纤维化边缘系数的大小，对边缘像素点的梯度幅值进行调节，获得边缘像素点的新梯度幅值；
7、根据边缘图像中边缘像素点的新梯度幅值分割出肺部纤维化病变区域边缘。
8、进一步地，所述获取肺部影像的边缘图像以及肺部影像中每个像素点的梯度，包括的具体方法为：
9、利用sobel算子对肺部影像进行边缘检测获得肺部影像对应的边缘图像，并获取肺部影像中每个像素点的梯度。
10、进一步地，所述构建预设大小的滑动窗口对边缘图像中的边缘像素点进行遍历，将遍历过程中的滑动窗口划分为若干个子窗口，根据子窗口内像素点的梯度方向的差异，获得子窗口的局部方向一致性，包括的具体方法为：
11、将边缘图像中所有边缘像素点形成的区域记为目标区域；
12、预设大小为的滑动窗口，并以边缘图像中目标区域的边缘像素点为中心，对边缘图像进行遍历，将遍历过程中的滑动窗口均匀划分为若干个相同大小的子窗口；
13、将滑动窗口内所有像素点的梯度的累加和，记为位于滑动窗口的中心处边缘像素点的局部梯度，将边缘像素点的局部梯度的方向记为边缘像素点的局部梯度方向；
14、根据目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内，每个像素点的梯度方向与第个边缘像素点局部梯度方向的差异，获得以第个边缘像素点为中心的滑动窗口的局部方向一致性；
15、获取子窗口的局部方向一致性，所述子窗口的局部方向一致性与滑动窗口的局部方向一致性的获取方法相同。
16、进一步地，所述根据目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内，每个像素点的梯度方向与第个边缘像素点局部梯度方向的差异，获得以第个边缘像素点为中心的滑动窗口的局部方向一致性，包括的具体方法为：
17、将目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内第个像素点的梯度方向，与第个边缘像素点的局部梯度方向的夹角，记为目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内第个像素点的第一角度，将目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内所有像素点的第一角度的累加和，记为第个边缘像素点的第一数值，将记为以第个边缘像素点为中心的滑动窗口的局部方向一致性，其中表示以自然常数为底数的指数函数。
18、进一步地，所述根据不同子窗口内像素点的梯度幅值的分布情况的差异，以及每个子窗口的局部方向一致性，获得滑动窗口的分散性参数，包括的具体方法为：
19、根据子窗口内像素点的梯度幅值的分布情况，获得子窗口的梯度参数和滑动窗口的梯度系数；
20、根据滑动窗口中每个子窗口的梯度参数与滑动窗口的梯度系数的差异，以及每个子窗口的局部方向一致性，获得滑动窗口的中心处边缘像素点的第一因子；
21、将以目标区域第个边缘像素点为中心的滑动窗口的梯度系数，与第个边缘像素点的第一因子的乘积，记为以目标区域第个边缘像素点为中心的滑动窗口的分散性参数。
22、进一步地，所述根据子窗口内像素点的梯度幅值的分布情况，获得子窗口的梯度参数和滑动窗口的梯度系数，包括的具体方法为：
23、在滑动窗口对边缘图像进行遍历的过程中，获取滑动窗口中任意子窗口内所有像素点的梯度幅值的方差，记为子窗口的梯度参数，将滑动窗口内所有子窗口的平均梯度参数记为滑动窗口的梯度系数。
24、进一步地，所述根据滑动窗口中每个子窗口的梯度参数与滑动窗口的梯度系数的差异，以及每个子窗口的局部方向一致性，获得滑动窗口的中心处边缘像素点的第一因子，包括的具体方法为：
25、第个边缘像素点的第一因子的具体计算方法为：
26、
27、其中，表示第个边缘像素点的第一因子；表示以目标区域中第个边缘像素点为中心的滑动窗口中，第个子窗口的局部方向一致性；表示以目标区域中第个边缘像素点为中心的滑动窗口中，第个子窗口的梯度参数；表示以目标区域第个边缘像素点为中心的滑动窗口中子窗口的数量；表示获取绝对值；表示预设的参数。
28、进一步地，所述根据滑动窗口的分散性参数、边缘像素点的位置分布情况以及边缘像素点的梯度，获得位于滑动窗口中心处边缘像素点的纤维化边缘系数，包括的具体方法为：
29、将滑动窗口中任意边缘像素点记为目标像素点，以逆时针为正方向，获取滑动窗口中目标像素点与位于滑动窗口中心的边缘像素点之间连线与水平方向上的夹角，记为所述目标像素点的位置角参数，将滑动窗口中除滑动窗口的中心处的边缘像素点以外的所有边缘像素点的位置角参数的平均值，记为滑动窗口的局部分布参数；
30、将边缘像素点的局部梯度的幅值记为边缘像素点的局部梯度幅值；第个边缘像素点的纤维化边缘系数的具体计算方法为：
31、
32、其中，表示第个边缘像素点的纤维化边缘系数；表示以目标区域第个边缘像素点为中心的滑动窗口的分散性参数；表示第个边缘像素点的局部梯度幅值；表示以目标区域第个边缘像素点为中心的滑动窗口中，除第个边缘像素点以外的第个像素点的位置角参数；表示以第个边缘像素点为中心的滑动窗口的局部分布参数；表示线性归一化函本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种肺部纤维吸入致病的肺部X光图像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部X光图像处理方法，其特征在于，所述获取肺部影像的边缘图像以及肺部影像中每个像素点的梯度，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部X光图像处理方法，其特征在于，所述根据目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内，每个像素点的梯度方向与第个边缘像素点局部梯度方向的差异，获得以第个边缘像素点为中心的滑动窗口的局部方向一致性，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部X光图像处理方法，其特征在于，所述根据子窗口内像素点的梯度幅值的分布情况，获得子窗口的梯度参数和滑动窗口的梯度系数，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部X光图像处理方法，其特征在于，所述根据滑动窗口中每个子窗口的梯度参数与滑动窗口的梯度系数的差异，以及每个子窗口的局部方向一致性，获得滑动窗口的中心处边缘像素点的第一因子，包括的具体方法为：
6.根据权利
7.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部X光图像处理方法，其特征在于，所述根据边缘图像中边缘像素点的新梯度幅值分割出肺部纤维化病变区域边缘，包括的具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法，其特征在于，所述获取肺部影像的边缘图像以及肺部影像中每个像素点的梯度，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法，其特征在于，所述根据目标区域中以第个边缘像素点为中心的滑动窗口内，每个像素点的梯度方向与第个边缘像素点局部梯度方向的差异，获得以第个边缘像素点为中心的滑动窗口的局部方向一致性，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种肺部纤维吸入致病的肺部x光图像处理方法，其特征在于，所述根据子窗口内像素点的梯度幅值的分布情况，获得子窗口的梯度参数和...
【专利技术属性】
技术研发人员：呼学欣，包智慧，骆重，赵兴隆，房信，
申请(专利权)人：大连陆桥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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