[发明专利]通过基于由K均值聚类初始化的强度直方图临界值设定的体素分类来进行3D分割

权利要求书

1.一种用于重新安排图像中体素的聚类图(400)的方法，所述聚类图 是由对所述图像应用(301)聚类算法而得到的，其中所述聚类图将所述图像 的所述体素映射到至少两个聚类级别(407-409)，所述聚类算法还用于确定 所述聚类图内所述体素的分布(406)并且确定用来将所述分布分成至少两 个分布域(401-403)的至少一个边界参数(404，405)，其中每个分布域反映了 单个聚类级别(407-409)的体素的分布，所述方法包括：

评估(303)所述聚类图；

提供(305)指示至少一个更新后的边界参数(404，405)的输入值，其中所 述边界参数指示所述分布域(401-403)的更新后的数目，以及

根据所述分布域(401-403)的更新后的数目，通过至少部分地重新运行 所述聚类算法来重新计算(307)所述聚类级别。

2.如权利要求1所述的方法，其中，在评估(303)所述聚类图之后由 用户提供所述输入值，其中所述评估基于同时观察所述聚类图和所述体素 的分布。

3.如权利要求1所述的方法，其中，在评估(303)所述聚类图之后自 动提供所述输入值。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述至少两个聚类级别(407-409) 和分布域由不同的颜色组分来表征，其中相同的颜色组分被用于一个聚类 级别(407)和反映该聚类级别(407)内所述体素的分布的分布域(401)。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述聚类图(400)内所述体素的 分布是直方图(406)。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述直方图柱条还包含来自邻近 域(601)的颜色组分以及由此来自所述邻近域的体素，从而获得相邻域间的 部分重叠。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所应用的聚类算法是K-均值算 法，并且其中，所述分布域(401-403)的更新后的数目导致针对每个聚类级 别的更新后的聚类中心。

8.如权利要求7所述的方法，其中，根据所述分布域(401-403)的更新 后的数目来重新安排所述聚类级别(407-409)的步骤包括：基于所述更新后 的聚类中心来确定更新后的聚类图。

9.一种用于重新安排图像中体素的聚类图(400)的装置，所述聚类图 是由对所述图像应用(301)聚类算法而得到的，其中所述聚类图将所述图像 的所述体素映射到至少两个聚类级别(407-409)，所述聚类算法还用于确定 所述聚类图内所述体素的分布(406)并且确定用来将所述分布分成至少两 个分布域(401-403)的至少一个边界参数(404，405)，其中每个分布域反映了 单个聚类级别(407-409)的体素的分布，所述装置包括：

用于评估(303)所述聚类图的模块；

用于提供(305)指示至少一个更新后的边界参数(404，405)的输入值的 模块，其中所述边界参数指示所述分布域(401-403)的更新后的数目，以及

用于根据所述分布域(401-403)的更新后的数目，通过至少部分地重新 运行所述聚类算法来重新计算(307)所述聚类级别的模块。

10.一种用于重新安排图像中体素的聚类图(400)的设备(700)，所述聚 类图是由对所述图像应用(301)聚类算法而得到的，其中所述聚类图将所述 图像的所述体素映射到至少两个聚类级别(407-409)，所述聚类算法还用于 确定所述聚类图内所述体素的分布(406)并且确定用来将所述分布分成至 少两个分布域(401-403)的至少一个边界参数(404，405)，其中每个分布域反 映了单个聚类级别(407-409)的体素的分布，所述设备包括：

输入装置(702)，用于接收用于指示至少一个更新后的边界参数(705) 的输入值，其中所述边界参数指示所述分布域(401-403)的更新后的数目， 以及

处理器(703)，用于评估所述聚类图并且根据所述分布域(401-403)的更 新后的数目，通过至少部分地重新运行所述聚类算法来重新计算(307)所述 聚类级别。