【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，特别是一种血管造影图像的处理方法。
技术介绍
1、心脑血管疾病、糖尿病和肿瘤是目前对人类威胁最大的三大类疾病，其中，心脑血管疾病位于这三大疾病之首，被世界卫生组织列为当前全组织范围总体工作重点之一。目前，对于血管疾病的诊断主要依赖于各种血管造影技术，血管造影已经成为临床的一种重要的诊断方法，在头颈部及中枢神经系统疾病、心脏大血管疾病、及肿瘤和外周血管疾病的诊断和治疗中都发挥着重要作用。
2、由于存在造影剂分布不均、衰减以及射线曝光不均等复杂情况，血管造影图像的图像质量一般都比较差，需要对其进行增强处理才能更好地用于后续的诊断分析。现有的处理方法在滤波的过程中会引入高斯滤波，高斯滤波不考虑图像的形状特征，进行图像平滑处理，会对图像的边缘信息产生损伤，影响血管的识别。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中血管造影图像处理会损伤边缘信息，影响血管的识别的技术问题，本专利技术提出的血管造影图像的处理方法具体包括如下步骤：
2、s1、通过复制原始血管造影图像得到完全相同的边缘提取血管造影图像；
3、s2、采用图像平滑算法处理原始血管造影图像得到中间态血管造影图像；
4、s3、在边缘提取血管造影图像中提取边缘区域；
5、s4、将边缘区域映射至中间态血管造影图像，在中间态血管造影图像中确定血管区域和背景区域，提升血管区域的灰度值，增大血管区域和背景区域的对比度。
6、进一步地，所述s2中，采用二维
7、进一步地，所述s3中，提取过程具体包括如下步骤：
8、s31、计算背景灰度标准值和血管灰度标准值；
9、s32、根据血管类型确定血管平均宽度；
10、s33、根据血管平均宽度对于边缘提取血管造影图像进行扫描确定血管区域；
11、s34、在血管区域提取边缘特征像素点；
12、s35、针对每个边缘特征像素点构建像素矩阵，针对像素矩阵中除中心像素点以外的其他像素进行逐个判断识别，补充新的边缘特征像素点；
13、s36、基于血管区域的形状，连接各个边缘特征像素点，组成边缘区域。
14、进一步地，所述s31中，计算过程具体包括专家在边缘提取血管造影图像中圈定不含噪声的部分背景区域和毫无疑义的部分血管区域，计算部分背景区域的灰度均值作为背景灰度标准值，计算部分血管区域的灰度均值作为血管灰度标准值。
15、进一步地，所述s33中，血管区域的确定过程包括：
16、s331、构造边长为血管平均宽度两倍的正方形扫描块，正方形扫描块按照由左至右，由上至下的顺序扫描边缘提取血管造影图像，根据正方形扫描块内像素的灰度值判断所在区域是否为第一血管区域，扫描完成后，将所有第一血管区域组合在一起，构成暂定血管区域；
17、s332、构造边长为血管平均宽度的正方形扫描块，正方形扫描块按照由上至下的顺序扫描暂定血管区域，根据正方形扫描块内像素的灰度值判断所在区域是否为第二血管区域，扫描完成后，将所有第二血管区域组合在一起，构成最终的血管区域。
18、进一步地，所述s331中，第一血管区域的判断方法为计算正方形扫描块内像素的区域平均灰度值，若区域平均灰度值＞(背景灰度标准值+血管灰度标准值)/2，将对应区域标记为第一血管区域。
19、进一步地，所述s332中，第二血管区域的判断方法为计算正方形扫描块内像素的区域平均灰度值，若区域平均灰度值＞(背景灰度标准值+血管灰度标准值)/2，将对应区域标记为第二血管区域。
20、进一步地，所述s34中，在血管区域的边缘由外向内检测每一个像素，像素的前端临近像素的灰度值为g1，像素的后端临近像素的灰度值为g2，若|g1-背景灰度标准值|＜第一阈值，|g2-血管灰度标准值|＜第一阈值，或者，|g1-血管灰度标准值|＜第一阈值，|g2-背景灰度标准值|＜第一阈值，则像素为边缘特征像素点。
21、进一步地，所述s35中，所述像素矩阵为以边缘特征像素点为中心的5x5的像素矩阵。
22、进一步地，所述s35中，判断识别的具体方法为当像素不是已知边缘特征像素，且，|像素的灰度值-中心像素点的灰度值|＜第二阈值时，将当前像素认定为新的边缘特征像素点。
23、相对于现有技术，本专利技术具有如下有益效果：
24、针对完全相同的两个血管造影图像分别进行去噪和边缘区域提取，将边缘区域映射至经过去噪处理的图像，在保证去噪效果的同时保持边缘信息。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种血管造影图像的处理方法，其特征在于,所述处理方法具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述S2中，采用二维高斯滤波函数进行滤波，去除图像中的环境噪声。
3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述S3中，提取过程具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述S31中，计算过程具体包括专家在边缘提取血管造影图像中圈定不含噪声的部分背景区域和毫无疑义的部分血管区域，计算部分背景区域的灰度均值作为背景灰度标准值，计算部分血管区域的灰度均值作为血管灰度标准值。
5.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述S33中，血管区域的确定过程包括：
6.根据权利要求5所述的处理方法，其特征在于，所述S331中，第一血管区域的判断方法为计算正方形扫描块内像素的区域平均灰度值，若区域平均灰度值＞(背景灰度标准值+血管灰度标准值)/2，将对应区域标记为第一血管区域。
7.根据权利要求5所述的处理方法，其特征在于，所述S332中，第二血管区域的判断方法为计算正方形
8.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述S34中，在血管区域的边缘由外向内检测每一个像素，像素的前端临近像素的灰度值为G1，像素的后端临近像素的灰度值为G2，若|G1-背景灰度标准值|＜第一阈值，|G2-血管灰度标准值|＜第一阈值，或者，|G1-血管灰度标准值|＜第一阈值，|G2-背景灰度标准值|＜第一阈值，则像素为边缘特征像素点。
9.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述S35中，所述像素矩阵为以边缘特征像素点为中心的5X5的像素矩阵。
10.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述S35中，判断识别的具体方法为当像素不是已知边缘特征像素，且，|像素的灰度值-中心像素点的灰度值|＜第二阈值时，将当前像素认定为新的边缘特征像素点。
...【技术特征摘要】
1.一种血管造影图像的处理方法，其特征在于,所述处理方法具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述s2中，采用二维高斯滤波函数进行滤波，去除图像中的环境噪声。
3.根据权利要求1所述的处理方法，其特征在于，所述s3中，提取过程具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述s31中，计算过程具体包括专家在边缘提取血管造影图像中圈定不含噪声的部分背景区域和毫无疑义的部分血管区域，计算部分背景区域的灰度均值作为背景灰度标准值，计算部分血管区域的灰度均值作为血管灰度标准值。
5.根据权利要求3所述的处理方法，其特征在于，所述s33中，血管区域的确定过程包括：
6.根据权利要求5所述的处理方法，其特征在于，所述s331中，第一血管区域的判断方法为计算正方形扫描块内像素的区域平均灰度值，若区域平均灰度值＞(背景灰度标准值+血管灰度标准值)/2，将对应区域标记为第一血管区域。
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞亚娟，董玉燕，刘艳萍，
申请(专利权)人：绍兴市柯桥区中医医院医共体总院，
类型：发明
国别省市：
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