[发明专利]一种自动初始化Snake模型的X光胸片肺野分割方法

权利要求书

1.一种自动初始化Snake模型的X光胸片肺野分割方法，其特征在于，包括：

步骤A、图像预处理：将图像进行分割前预处理，得到边缘增强图像；

步骤B、Snake模型轮廓自动初始化：对预处理后的边缘增强图像进行分析处理，实现Snake模型轮廓的自动初始化，包括以下两个步骤：

步骤B1、背景消除：对边缘增强图像进行二值化，然后消除背景区域图像，得到只含有肺野区域的二值化图像；

步骤B2、边缘坐标提取：对只含有肺野区域的二值化图像进行边缘检测，得到肺区轮廓坐标；

步骤C、X光胸片肺野分割：运用Snake模型算法对X光胸片进行肺野分割，得到肺野分割结果；

所述步骤B2包括：

步骤B2a、形态学膨胀：对只含有肺野区域的二值化图像S₃(x,y)进行形态学膨胀，消除肺区孔洞，得到膨胀图像S₄(x,y)；

步骤B2b、边界提取：对所述膨胀图像S₄(x,y)进行边缘检测，得到肺区轮廓坐标；

所述步骤C包括：

C1、Snake模型轮廓初始化：基于得到的肺区轮廓坐标，沿着边缘增强图像的肺野轮廓按顺时针方向或逆时针方向，以设定间隔来选择控制点，然后基于选择的控制点，构成一条闭合曲线，完成Snake模型轮廓的自动初始化；

C2、贪婪蛇分割：将自动初始化的轮廓线作为Snake模型算法的参数曲线，将初始轮廓上各像素点作为控制点，在参数曲线上定义Snake模型的能量函数，通过对Snake模型参数曲线上的每一控制点执行计算，得到每个控制点新位置的坐标，通过算法的迭代运算，驱使参数曲线向肺野轮廓处移动，得到肺野分割的二值化结果；具体步骤如下：

将自动初始化的轮廓线作为Snake模型算法的参数曲线，将初始轮廓上各像素点作为控制点，表示为：

v(s)＝(x(s)，y(s))s∈(0，1)

其中，x(s),y(s)是每个控制点的坐标位置，s是以傅里叶变换形式描述曲线弧长的自变量；

接下来，在参数曲线上定义Snake模型的能量函数，表示为：

Snake模型的能量函数由两部分组成，一部分称为内部能量，另一部分称为外部能量；内部能量仅与参数曲线的形状有关，而外部能量则由图像特征构成，使用弹性能量和弯曲能量构造内部能量，用梯度来构造外部能量；

内部能量表示为：

其中，一阶导数项称为弹性能量，反映曲线的连续性，弹性能量越大，曲线越不易被拉伸；α是弹性系数，它的值越大，曲线收缩越快，若其值为零，允许曲线产生不连续的点；二阶导数项称为弯曲能量，反映曲线的平滑性，弯曲能量越大，曲线越不易变形；β是弯曲系数，它的值越大，曲线越平滑，若其值为零，允许曲线产生拐角；

外部能量表示为：

其中，为梯度算子；

通过最小化能量函数来驱动参数曲线移动，以达到分割的目的；通过变分法求解时，参数曲线需满足欧拉方程：

对于图像而言，可以用差分近似代替微分，其中：

v_s＝(x_s，y_s)

v″≈v_s+1+v_s-1-2v_s

v≈(v_s+2+v_s-2v_s+1)+(v_s+v_s-2-2v_s-1)-2(v_s+1+v_s-1-2v_s)

经过整理可得下面方程组：

其中，A为5对角矩阵，和

把Snake模型的参数曲线看成关于时间t的函数，当参数曲线移动到目标边缘处后，不再随时间发生变化，此时v(t)＝(x_t，y_t)＝0,代入方程组中，求解可得：

其中，γ为时间步长；

通过对Snake模型参数曲线上的每一控制点执行上述计算，得到每个控制点新位置的坐标，以此达到驱使参数曲线移动的目的；通过算法的迭代运算，驱使参数曲线向肺野轮廓处移动，当达到最大迭代次数或者所有控制点都满足停止条件时，迭代停止；

停止条件为：

|E_ext(v(s))+E_int(v(s))|＜δ

其中δ为停止阈值，为趋近于0的正数；将此阈值选为0.1，满足对分割算法要同时拥有高精度、高效率的需求。