[发明专利]一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法在审
申请号: | 202010896063.5 | 申请日: | 2020-08-31 |
公开(公告)号: | CN112132189A | 公开(公告)日: | 2020-12-25 |
发明(设计)人: | 徐新黎;邢少恒;龙海霞;吴福理;管秋 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06T7/00;G06T7/11 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 cbct 图像 密度 峰值 像素 预处理 方法 | ||
一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法,将CBCT图像的Hu值转化为像素亮度值,通过计算每个像素的局部密度和距离,得出每个像素的决策值,根据决策值确定出目标数目的聚类中心,然后计算每个像素和聚类中心的加权距离并为像素赋上标签生成超像素,再对不合理的超像素区域进行合并,得到CBCT区域级图像。本发明利用局部密度峰值聚类的超像素分割,提高了CBCT图像预处理的便捷性和有效性,降低了预处理的图像损失率。
技术领域
本专利涉及医学图像处理与机器学习领域,特别是指一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法。
背景技术
随着计算机科学和医学图像的发展,利用计算机图像处理技术对CBCT二维切片图像进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,从而提高医疗诊断的准确性和可靠性。
对图像的处理大多以像素为单位,用二维矩阵来表示一张图像,并未考虑像素之间的空间组织关系,这使得算法处理效率过低。2003年Ren等人提出了超像素,所谓超像素,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块。它利用像素之间特征的相似程度将像素分组,可以获取图像的冗余信息,在很大程度上降低了后续图像处理任务的复杂度,是图像处理和计算机视觉中的重要预处理环节。
目前常用的超像素算法主要有SLIC算法和LCS算法。SLIC算法是一种比较快速的超像素分割算法,但边缘召回率不高且需要预先设定超像素的数目。LSC算法通过核函数将像素信息映射到特征空间,提高了超像素分割精度,但是仍需手动设定超像素的数目和空间相似度与颜色相似度的平衡参数。
发明内容
为了解决现有的一些超像素分割方法边缘召回率低、分割精度不足、鲁棒性差、处理速度缓慢等问题,受密度峰值聚类算法的启发,本发明提出了一种基于密度峰值超像素分割的图像损失小且处理更加便捷的CBCT图像预处理方法,可以快速、高效地生成高质量的CBCT预处理图像。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法,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li,得到亮度图L={li|1≤i≤n},
li=Hui+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pi=(xi,yi,li),(xi,yi)为像素在亮度图中的坐标值;
步骤二:选取像素pi的K个最近邻居像素构成的集合P,根据每个邻居像素pj∈P和pi之间的欧式距离计算像素pi的局部密度ρi
步骤三:计算每个像素的距离即像素pi的距离为pi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γi=ρi×δi;
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,...,ck},并将cj对应的像素点标签labelcj标记为j;
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