[发明专利]基于改进型八叉树分解的三维超声图像数据抽样方法

权利要求书

1.基于改进型八叉树分解的三维超声图像数据抽样方法，其特征在于，具体步骤为：

步骤1，使用基于模糊集的灰度图像阈值分割算法确定阀值，作为超声图像八叉树分解时的一致性标准；

步骤2，对三维超声图像进行尺寸评估和扩展处理，得到标准图像立方体；

步骤3，以超声图像待分割标准图像立方体中的所有像素点的灰度最大值与最小值之差是否符合小于阀值的条件作为容积一致性标准，对得到的标准超声图像立方体进行八叉树图像分解；

步骤4，从分解的结果中，取出所有和当前最大分块的尺寸相同的标准超声图像立方体；

步骤5，根据最优同质标准超声图像立方体选取准则，自动选出最优同质标准超声图像立方体；其中，最优同质标准超声图像立方体判决依据为：

1）所有标准超声图像立方体的最大均值与八叉树图像分解的阀值需满足条件；其中j为分块编号，mean_j为第j分块的均值；

2）根据3-D SRAD的扩散系数方程计算各个最大分块的扩散阀值，选出所在分块作为最优同质标准超声图像立方体；

步骤6，各边取1/4边长对步骤2扩展后的标准超声图像立方体进行分解，得到多个目标标准超声图像立方体；

步骤7，计算目标标准超声图像立方体内的八叉树分块数量，取对应数量最多的标准超声图像立方体为典型异质标准超声图像立方体；

步骤8，输出原始三维超声图像的抽样结果。

2.根据权利要求1所述的基于改进型八叉树分解的三维超声图像数据抽样方法，其特征在于，步骤2中，所述对三维超声图像进行尺寸评估和扩展处理得到标准图像立方体，其具体步骤为：首先，判断输入的三维超声图像是否是一个刚好可以进行八叉树图像分解的正方体，即长length、宽width、高height尺寸是否满足条件length=width=height=2ⁿ；然后根据评估判断的结果对尺寸不满足条件的图像进行尺寸扩展，向右方和下方填充黑色，使其刚好能放入一个边长的黑色正方体，即适合八叉树图像分解所需的尺寸。

3.根据权利要求1所述的基于改进型八叉树分解的三维超声图像数据抽样方法，其特征在于，步骤3中，所述对得到的标准超声图像立方体进行八叉树图像分解，其具体步骤为：首先，将整幅图像等分为8个待分割立方体，然后依次检测每一个待分割立方体是否符合容积一致性标准，即该立方体中的所有像素点的灰度最大值与最小值之差小于给定的阈值；如果符合，则将该立方体标记为叶子节点并不再往下分割；否则，将该立方体标记为非叶子节点，并将该立方体等分为8个新的次级待分割立方体；按此规则一直递归向下层分割，直到每个待分割立方体都符合容积一致性标准为止。