本发明专利技术涉及一种方法（１），用于确定包含图像值的图像中的阈值，所述方法包括步骤：分析（３）图像值，以确定边缘点及相关梯度；相对于边缘点将图像值分类（５）到多个类中；通过将来自为每一个类计算的亮度直方图的数据与所述直方图的统计分析相结合来获得（７）图像阈值。本发明专利技术还涉及一种图像分割方法、一种图像处理系统和一种计算机程序。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种方法，用于在包含图像值的图像中确定阈值。 本专利技术还涉及一种图像分割的方法。本专利技术还涉及一种图像处理系统，用于分析包含图像值的图像。 本专利技术还涉及一种计算机程序。
技术介绍
可以由EP 1 320 069 A2 了解在开始段落中提出的用于确定图像中阈值 的方法。在已知的方法中使用了图像分析步骤，其中全部图像像素都用于 构建图像亮度直方图，其后通过将预定百分比N的像素指定为属于所找寻 的对象来确定图像中的阈值。数值N随后用于使用累积分布函数计算与该 预定百分比的所选像素相对应的亮度值。依据现有技术的已知方法的缺点是对于图像中的不均匀性，其提供了 不准确的结果，这个不均匀性起因于与图像中不同区域相对应的像素值的 固有的相当大的重叠。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种方法，用于确定图像中的阈值，从而能够为 广泛的图像类型和图像对比度实现改进的分类结果。为此，根据本专利技术的方法包括步骤-分析图像值，以确定边缘点及相关梯度；-相对于边缘点将图像值分类到多个类中；-通过将来自为每一个类计算的亮度直方图的数据与所述直方图的统 计分析相结合来获得图像阈值。根据本专利技术的方法因此首先检测类边界，将其定义为边缘，并通过用 在边界任一侧上的数据点构建两个直方图。此后，基于各自的直方图(其近似于概率分布函数)执行统计分析。随后，基于直方图及其统计分析来 计算图像中的阈值，以使得所选择的图像值的错误分类的标签数量最少。 根据本专利技术的方法具有以下优点。首先，即使在类在相当大程度上合并时， 它也能够计算阈值。其次，根据本专利技术的方法使用了存在于图像中的空间 信息。第三，没有作出与存在于图像中的类成员数量有关的假设，这对于 方法的鲁棒性是至关重要的。最后，对于医学图像，象例如磁共振图像， 根据本专利技术的方法相对于部分体积效应和亮度不均匀性(偏置场)是鲁棒的。在方法的实施例中，分析图像值的步骤包括步骤计算图像对比度， 并对计算的图像对比度自适应地确定边缘梯度阈值。这个实施例操作如下。首先，按等式1所定义的来计算图像或者区域中的对比度，在此3f和，表示N维空间坐标(对于医学数据是3-D)， R是 一个区域，其可以是整个图像或者用掩膜定义的区域。根据等式2，计算的对比度值确定了边缘阈值Tedge，其自动地调整适合于图像内容。参数k是预定常数，例如O.l，其反映了应将什么比例的对比度值认为是对边缘检测 所必需的。如果该对比度值与k相乘产生了小于1的值，等式2就将1指定为Tedge值。此后，通过将按等式3所计算的梯度大小与边缘阈值相比较来检测类的边界(如等式4所示的)。等式4中的参数A确定步进大小和边 缘方向。当不存在部分体积效应(PVE)时，A的大小可以等于l。否则， 应使用大于1的值，以使得PVE在所计算的像素位置上具有较小的影响。 C = max(/(;f);- min(/(刃;fe i ) (1)<formula>formula see original document page 6</formula> (3)注意，当对输入数据，特别是图像进行滤波以便在将等式1用于该数 据之前消除噪声时，可以发现在等式1中给出的方案(其使用了在对比度 的最大值与最小值之间的差)的进一步的改进。改进的另一个方式是使用 图像中的所有像素或体素来计算亮度值的直方图。于是，在百分数N与K气100-N)之间的差值表示对比度。例如，可以将N设定为百分之95，而 将K设定为百分之5。也可以设想对比度推导的其它组合(N=90; K=10; N=80; K^20等)。还应注意，等式3优选地不限于图像数据中的一个方向。通过用特别 是为三个正交方向计算的多个A ，并通过随后选择具有最大值的单一 A ， 进一步改进了根据本专利技术的方法的鲁棒性。最后，应注意，为了消除来自图像的一个区域的数据对根据本专利技术的 方法的总体性能的较大影响，可以限制能够从远处空间区域提供的边缘点 的最大和最小数量。例如，如果将图像在空间上分为四个象限，就可以设 定条件允许每一个区域为各个直方图Hl和Hu提供基本上相同或相似数 量的边缘像素/体素。这个技术措施确保减小了特定区域对根据本专利技术的阈 值确定方法的总体性能的影响。在根据本专利技术的进一步的实施例中，相对于边缘点将图像值分类到多 个类中的步骤包括步骤-为每一个边缘点确定边缘方向；-确定图像中用于定义所述边缘点和所述方向的数值对； -用预先定义的标准将所述值分配到不同类中。对于每一个检测到的边界点，选择在等式3中使用的两个数据点。优 选的，执行在各图像值之间的量值比较，例如可以将具有较大亮度的图像 值(像素或体素)分配给第一直方图，而将具有较低亮度的图像值分配给 第二直方图。由于是沿着梯度方向跨越边缘选择这些图像值这一事实，在 其这些图像值各自量值中总是存在差值。结果，将这些点分配给两个分开 的直方圉Hl和Hu，从而将较小亮度值分配给前者，较大的分配给后者。 以此方式，我们从每一个类选择相等数量的点。在最终步骤中，计算这两 个类的累积分布函数(C)。假定归一化的直方图近似于概率密度，可以按 等式5来计算它们。<formula>formula see original document page 7</formula>在根据本专利技术的方法的进一步的实施例中，获得图像阈值的步骤包括 步骤-为每一个由此构成的类计算归一化的亮度直方图； -计算对应于每一个类的相应累积分布函数； -用所述累积分布函数确定图像阈值。根据等式6，计算阈值T，使对靠近边界的代表样本的正确决策之和最 大化。在进一步的实施例中，计算阈值T到Hl和Hu的峰值位置的距离。 当与一个峰值相比，所计算的T值非常靠近另一个峰值位置时，可以搜索 更靠近在两个峰值之间的中点的更好的位置。为了代替所计算的T值，新 位置应产生接近用由等式6计算的原始T值所获得的最大差值(例如至少 是其90%)的一个差值。r,m严(C丄(/)-Cw(/)) (6)在根据本专利技术的方法的再进一步的实施例中，为统计分析的可允许输 出结果选择预定特征，该方法还包括歩骤 -计算多个局部对比度边缘；-相对于所述多个局部对比度边缘将图像值分类到多个类中，用于构成 多个相应的局部亮度直方-通过将来自为每一个类计算的所述多个亮度直方图的数据与所述多 个亮度直方图的统计分析相结合来获得多个局部图像阈值。这个实施例具有额外的优点，即该方法可以评估由将借助所提出的方 法计算的阈值用于预定值而产生的分割误差。除了或代替总体分析，可以 在局部执行以上操作。局部应用允许使用局部最优的阈值，在许多情况下 它会得到比全局阈值更好的结果。局部分析还允许比较从直方图统计量提 取的几个统计量，以判断图像中是否存在特定效应。例如，MR图像会因亮 度不均匀性(也称为偏置场)而受损，所述亮度不均匀性由设备参数、扫 描协议和患者特点产生。偏置场是不均匀的倍增场，引起不同组织的亮度 值重叠。在根据本专利技术的方法的再进一步的实施例中，其中在图像内定义了多 个感兴趣区，为每一个感兴趣区执行图像值的分类，基于对每一个所选择 的感兴趣区的各个直方图和统计量的分析，来为每一个选择的感兴趣区建 立阈值。这个技术措施基于以本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种方法（１），用于确定包含图像值的图像中的阈值，所述方法包括步骤： －分析（３）所述图像值，以确定边缘点及相关的梯度； －相对于所述边缘点将图像值分类（５）到多个类中； －通过将来自为每一个类计算的亮度直方图的数据与所述 直方图的统计分析相结合来获得（７）图像阈值。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：A伊金，
申请(专利权)人：皇家飞利浦电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]
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