[发明专利]一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法

权利要求书

1.一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

步骤一：输入CBCT图像的超像素目标数目k和需凸显特定组织的Hu值范围，从原始的CBCT数据中的Hu值逐一转化为亮度值l_i,得到亮度图L＝{l_i|1≤i≤n},

l_i＝Hu_i+1024,

其中n为亮度图L的像素总数，CBCT亮度图的单个像素的向量表示为p_i＝(x_i,y_i,l_i)，(x_i,y_i)为像素在亮度图中的坐标值；

步骤二：选取像素p_i的K个最近邻居像素构成的集合P，根据每个邻居像素p_j∈P和p_i之间的欧式距离计算像素p_i的局部密度ρ_i

步骤三：计算每个像素的距离即像素p_i的距离为p_i到最近的大密度像素点的距离；

步骤四：计算每个像素的决策值γ_i＝ρ_i×δ_i；

步骤五：根据决策值，取与前k个决策值对应的像素点为聚类中心集{c₁,c₂,...,c_k}，并将c_j对应的像素点标签标记为j；

步骤六：遍历像素点，对于未标签的像素点p_i，计算p_i与聚类中心c_j的距离

d₁(i,c_j)＝β×d_c+(1-β)×d_s，0＜β＜1，

其中为p_i与c_j的亮度分量距离，为p_i与c_j的空间坐标分量距离，并将像素点p_i的标签置为使距离d₁(i,c_j)最小所对应的聚类中心的标签,生成超像素分割像素集得到CBCT区域级图像；

步骤七：合并超像素，对于超像素S_i，如果‖S_i‖小于即超像素S_i包含的像素数小于预期超像素的平均大小，则计算超像素S_i和相邻超像素S_j的距离其中和为对应超像素所有像素的平均亮度和平均坐标，把S_i合并到使距离d₂(S_i,S_j)最小对应的超像素S_j中去，即把S_i中所有像素的标签置为S_j中的像素标签，完善能有效表示图像特征的CBCT区域级图像。