[发明专利]一种多尺度血管增强的水平集分割系统与方法

权利要求书

1.一种多尺度血管增强的水平集分割系统，其特征在于：包括输入模块、预处理模块、血管增强模块、水平集模块以及输出模块；

所述输入模块，用于接收用户输入的血管图像，然后将其传递到预处理模块；

所述预处理模块，用于对接收的血管图像进行扩展，扩展的结果传递到血管增强模块；

所述血管增强模块，用于接收预处理后的图片，生成图像M，并将处理后的图片M传递到水平集模块

所述水平集模块用于对图像M采用水平集算法进行血管分割，并将分割结果传递到输出模块；

所述输出模块用于对分割结果图像进行输出显示。

2.一种多尺度血管增强的水平集分割方法，通过权利要求1所述一种多尺度血管增强的水平集分割系统实现，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：输入模块接收待分割血管图像I，将图像I传递到预处理模块；

步骤2：在预处理模块中，将图像I的定义域定义为二维实数空间子集Ω；

步骤3：在血管增强模块中，设(u，v)为图像M中任意一点，用多尺度Hessian矩阵构造Frangi滤波器获得该点增强值F(u,v)，遍历图像M获取每个点的增强值即得到血管增强图像F；

步骤4：在水平集模块中，对图像F进行血管分割，具体步骤如下：

步骤4.1：对用于划分图像区域的水平集函数进行初始化，在待分割图像F上对零水平集分割曲线进行初始化设定，根据设定的零水平集生成高一维的水平集函数φ；

步骤4.2：建立图像水平集分割的能量泛函，并设定水平集方法中的参数λ₁，λ₂，水平集分割曲线平滑项系数μ，面积平滑项系数v以及水平集函数正则项系数γ；

所述能量泛函如下：

E＝E_en(c₁,c₂,φ)+μLength(φ)+νArea(φ)+γP(φ)，

其中，E_en(c₁,c₂,φ)＝λ₁∫_Ω|F-c₁|²H(φ(u,v))dudv+λ₂∫_Ω|F-c₂|²(1-H(φ(u,v)))dudv为图像数据项，Length(φ)＝∫|▽H(φ(u,v))|dudv和Area(φ)＝∫H(φ(u,v))dudv分别是分割对象的长度约束项和面积约束项，是正则化项，H(φ)是φ的Heaviside函数；

步骤4.3：设定最大迭代次数J和图像水平集分割的能量泛函E的收敛阈值ε；

步骤4.4：更新图像水平集函数φ^j、以及H(φ^j)，1-H(φ^j)，得到第j次迭代的能量泛函E^j，若当前迭代次数j未达到最大迭代次数J或者能量泛函E相邻两次的迭代结果差值大于提前设定的收敛阈值ε，则迭代次数加1，继续更新；否则达到迭代终止条件，停止迭代，得到最后的分割结果；

其中，

所述更新图像水平集函数φ^j的公式为：

其中，Δt为时间步长，为迭代更新的水平集函数的时间偏导数，所述时间偏导数公式为：

其中，div表示散度，▽表示梯度；

步骤4.5：将步骤4.4中得到的分割结果作用步骤3.1中的感兴趣区域R，得到最后的分割结果；

步骤5：输出模块得到最后结果。