[发明专利]基于灰度-3D SUSAN算子两维直方图体可视化方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机图形学中的三维可视化领域，具体地，涉及一种识别体数据中感兴趣组织的新方法，即基于灰度-3D SUSAN算子两维直方图体可视化方法。 

背景技术

直接体绘制(Direct Volume Rendering)是可视化三维体数据的一种非常的重要方法。相对于传统的医生观察二维切片的方式，体绘制不止将二维图像序列以三维体绘制结果的形式直观展示出来，而且还可以为用户提供更加丰富的解剖信息，从而识别出器官或病灶的形状和大小以及与周围组织的空间位置关系，所以在医学的临床诊断上具有非常重大的实用价值。 

在应用体绘制可视化三维数据的过程中，为了识别出感兴趣的组织，通常在显示时需要抑制其周围不感兴趣的组织结构和遮挡住感兴趣组织的结构，这就需要对不同的组织设置不同的阻光度传递函数；为了使用户感兴趣的器官或病灶具有更直观的表现力，从而更清楚地理解其细节信息，需要为每个组织指定合适的颜色值。这种为体数据中的每个体素设置不同光学属性(例如颜色、阻光度等)的过程就是设计传递函数(Transfer Function)的过程，由于其在直接体绘制中的重要性地位，在20世纪90年代被Volume Visualization会议列为可视化领域里十大关键性技术之一，作为医学可视化研究中的一个热点和难点，越来越多的受到世界各国研究人员的关注。 

传递函数作为直接体绘制的核心技术，按采用的属性个数的不同可以分为一维传递函数、二维传递函数和高维传递函数。在医学影像成像(例如CT、MRI、PET等)时由于噪声和部分容积效应等因素对最终测得体数据的影响，造成体素的灰度值有些扩散，甚至不同组织可能含有具有相同灰度值的体素，所以不易通过简单的灰度值这种一维传递函数识别。通过引入越来越多的特征属性虽然可以提高传递函数空间的分类能力，但由于不同属性值之间并非完全不相关的，所以对于不同的体数据选择几个特征属性以及哪几个属性构成传递函数空间才能达到最好的分类效果，现在并没有一个统一的标准；并且随着特征空间的维数增加，用户对其的理解能力和如何设计合适的传递函数，也是一 个比较辣手而又无法避免的难题。 

因为加入了新的分类属性值，使得二维传递函数具有比一维传递函数更强的分类能力，而且相对于高维特征空间，其更便于用户的理解和交互。SUSAN算子是Smith和Brady在《SUSAN-A New Approach to Low Level Image Processing》中提出的特征提取方法，利用统计模板中像素与核心像素灰度值的比较结果，得到USAN区域。有别于传统的基于微分的边缘检测算子，整个统计过程是一个积分过程，所以能对噪声数据的处理可能得到较好的效果。基于此，本发明设计出一种基于灰度-3D SUSAN算子的新两维传递函数，将传统的SUSAN算法扩展到三维，将其作为直接体绘制中传递函数的一个新特征属性，与灰度值构成一个新两维传递函数空间，并将其用于三维数据可视化中。 

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是为了使用户更好的提取体数据中感兴趣结构信息而提出一种基于灰度-3D SUSAN算子的新识别方法，尤其对受噪声影响比较严重的体数据。 

本发明依据SUSAN算法在进行边缘检测时具有对局部噪声不敏感、较好的抗噪能力的特性，将传统的SUSAN算法扩展到三维，作为直接体绘制中传递函数的一个新属性值，并结合体数据本身的灰度值构成基于灰度-3D SUSAN算子的新两维特征空间，该传递函数空间可以为用户提供更好的理解体数据中结构信息的能力，利于用户依据自己的理解设计出合适的传递函数，绘制出满足其期望的体绘制结果。 

本发明所述基于灰度-3D SUSAN算子两维直方图体可视化方法主要包括如下步骤： 

(1)读入三维体数据，计算体数据中每个体素的3D SUSAN算子，其计算公式为：