[发明专利]皮肤光学相干层析成像图像中表皮层的自动识别方法

权利要求书

1.一种皮肤光学相干层析成像图像中表皮层的自动识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

①使用OCT系统采集皮肤组织的干涉信号，并进行图像重建得到二维强度图像，对二维强度图像进行对数变换得到二维原始输入图像I，定义该图像第一行的第一个像素为原点，水平向右的横坐标x为横向扫描距离，竖直向下的纵坐标z为纵向成像深度，该二维原始输入图像I共有n列，n为正整数；

②对二维原始输入图像I进行基于高斯核的轴向求导，得到轴向梯度图I_z，取轴向梯度图I_z每一列最大值像素的纵坐标组成一个含有n个元素的一维数组z_surface，该数组元素为z_surface_1、z_surface_2，……，z_surface_m，……，z_surface_n，其中m为元素索引，是正整数；对于数组z_surface中与前一元素差值大于M的元素的索引m，在I_z的第m列以纵坐标为z_surface_(m-1)的像素点为中心，重新寻找在深度方向一定数量像素范围内的最大梯度位置，获得新的纵坐标z_surface_m(new)，M的值可设为1到5；对于z_surface中与前一元素差值大于M的元素的索引均进行相同处理，得到新的一维数组z_surface_new；一维数组z_surface_new中n个元素的值认为是在二维原始输入图像I中的空气-表皮分界线上n个像素的纵坐标，n个元素的索引认为是空气-表皮分界线上n个像素的横坐标；

③在二维原始输入图像I中取出空气-表皮分界线上每个像素在竖直向上和向下方向连续的一定数量像素，保存在一个二维数组里，将此数组表示的图像记为I_roi，定义该图像第一行的第一个像素为原点，水平向右为横坐标x₁，竖直向下为纵坐标z₁；先对图像I_roi进行高斯滤波，再对每一列分别进行滑动窗口处理得到每一列的平均信号，记为一维数组avr；对每一列的avr进行一维线性滤波后，得到一个数组，将该数组中第一个极大值索引loc1后的最大值索引记为maxloc；对数组avr进行强度取反，即用255减去强度值，结果记为数组avr2；将数组avr2在索引loc1后的第一个极大值索引记为minloc，如果此第一个极大值为数组avr2在loc1和maxloc中间的最大值，则将索引minloc向上移动一定数量像素得到新的索引minloc；把每一列的minloc和maxloc分别组成一维数组min_loc和max_loc；对数组max_loc中元素分别与该数组所有元素平均值做差，将其中差值大于M2的元素的值改为图像I_roi的图像宽度；对于以I_roi图像纵坐标z₁为基准的数组min_loc和max_loc元素，分别找到其对应的以二维原始输入图像I纵坐标z为基准的数组min_loc_real和max_loc_real元素；将二维原始输入图像I的每一列对应索引min_loc_real以上和索引max_loc_real以下的像素，其灰度值设置为0，其他像素的灰度值设置为1，得到模板图像I_m；

④使用至少两个不同尺度的边缘检测算子，求得二维原始输入图像I的不同尺度梯度图，取某一尺度的梯度图为主要图像I_c，利用拓扑传递方法把主要图像I_c与其他尺度梯度图进行对比，以连接主要图像I_c的梯度不连续的边缘线，得到边缘线连续的梯度图I_t；将梯度图I_t乘以模板图像I_m，得到表皮-真皮分界线大致位置的梯度图I_tm；对原始输入图像I进行基于高斯核的轴向求导，得到轴向梯度图，并乘以模板图像I_m，得到表皮-真皮分界线的大致位置的轴向梯度图I_tzm；在梯度图I_tm中，将与轴向梯度图I_tzm每一列最大值坐标相同的像素设为1，并将这些点用直线连接；在梯度图I_tm中将每一列对应空气-表皮分界线z_surface_new的像素设为1，并将这些点用直线连接，最终得到图像I_tms；

⑤将图像I_tms中坐标对应索引min_loc_real的像素设为起始点即种子填充的种子，根据四连通规则寻找第一个闭合区域，对该区域进行形态学闭运算，得到表皮层所在区域，再利用边界跟踪算子提取边缘，得到在二维原始输入图像上表皮层的边界线。