[发明专利]一种医学影像彩色化方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法，特别是一种医学影像彩色化方法。

背景技术

数字CR医学放射图像以其高灰阶分辨率、强大的计算机图像后处理功能、小辐射剂量、无胶片诊断、异地会诊等优势，深受放射医生的青睐，已成为医学成像技术新的热点。然而现在大多数数字CR医学图像仍是单纯的黑白灰度影像。对于人眼来说，世界是五彩缤纷的，颜色在人类对世界的认知过程中担当着重要角色，人眼对彩色的分辨能力远高于黑白灰度，单纯的黑白灰度影像由于颜色的缺失对画面表现力造成很大影响。相比于黑白影像，颜色使得彩色影像内容更丰富，细节更清晰，效果更逼真，通过彩色化可以突出影像中个体的细节，能够体现真实的场景。

智能的彩色化不同于“手工上色”，依赖于计算机的高速运行可以大大提高工作效率。再次，智能的彩色化技术简便高效的方式在医学和工业领域也有重要应用。比如卫星成像图片的着色和医学X光图片的彩色化处理等。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提出一种黑白医学影像彩色化方法，通过模式识别技术实现对影像的内容进行区域分割聚类，然后采用颜色扩展的方法，完成医学图像的彩色化的应用。

为实现上述目的，本发明的一种医学影像彩色化方法，包括：

获取医学影像的黑白数字视频图像数据；

对所述黑白数字视频图像数据进行颜色初始化；

对颜色初始化后的视频图像数据进行区域分割，将画面分成独立的封闭区域；

对分割后的区域根据各个实际目标的特点进行区域聚类；

根据初始的颜色和区域聚类的结果对各个目标区域进行分别的彩色化处理。

所述颜色初始化，是根据人的主观视觉特点为医学图像中的目标设定合适的颜色。

所述区域分割采用分水岭算法。

所述区域分割的步骤包括：

采用高斯平滑算子对原始图像进行平滑处理；

计算图像中各点的梯度，二维梯度计算取两个方向梯度平方和的平方根，扫描整幅图像得到梯度图像的直方图和各梯度的概率分布；

遍历各像素点得出每个像素点在排序数组中的位置，对像素点进行排序；

对梯度最低的层，从上到下，从左到右对各像素点进行标记；

顺序循环每一个梯度层的各像素点，获取分水岭点；

根据得到的分水岭线将标号相同的各个封闭区域划分开来，实现图像分割。

所述高斯平滑算子模板为：

H=116121242121]]>

所述二维梯度计算采用sobel算子：