[发明专利]用于在包含图像值的图像中确定阈值的方法、系统和计算机程序

说明书

技术领域

本发明涉及一种方法，用于在包含图像值的图像中确定阈值。

本发明还涉及一种图像分割的方法。

本发明还涉及一种图像处理系统，用于分析包含图像值的图像。

本发明还涉及一种计算机程序。

背景技术

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。

发明内容

本发明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，根据本发明的方法包括步骤：

-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。

根据本发明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。根据本发明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，根据本发明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，根据本发明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T_edge，其自动地调整适合于图像内容。参数k是预定常数，例如0.1，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T_edge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Δ确定步进大小和边缘方向。当不存在部分体积效应(PVE)时，Δ的大小可以等于1。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(I(x→);x→∈R)-min(I(y→);y→∈R)---(1)]]>

T_edge＝max(k*C，1)           (2)