[发明专利]一种基于医学图像的器官组织轮廓线提取方法

摘要

本发明提供一种基于医学图像的器官组织轮廓线提取方法，首先通过对图像进行光滑处理，去掉图像中低振幅的点，加强显示显著的边，同时保留原图像的结构，然后在光滑处理基础上的图像进行Canny边缘提取，最后在提取出来的一些散乱点的基础上，应用二维散乱点自动生成算法形成符合美学观点的图像。本发明主要包括：L0梯度最小化进行光滑处理；边缘检测；二维散乱点自动生成算法。通过此算法可以生成封闭的，不相交的轮廓线，特别对尖锐角处理效果非常好。

主权项

一种基于医学图像的器官组织轮廓线提取方法，其特征在于包括以下三个步骤：步骤(1)、输入医学图像，用L0梯度最小化进行光滑处理：L0梯度最小化算法通过限制邻域像素的强度变化的离散数量，在保留图像整体信息并且不影响整体精度的同时，通过增加陡度的过渡提高最突出的边缘，通过对输入图像进行处理进行L0梯度最小化光滑处理，增强整个图像的光滑度；步骤(2)、边缘检测：图像的边缘检测，就是用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找L0梯度最小化之后的图像的图像灰度矩阵的灰度跃变位置，然后将这些灰度跃变位置连接起来就形成了边缘，在图像的边缘图像中提取出了梯度变化比较大的点；步骤(3)、二维散乱点自动生成算法：通过将边缘图像中的点集进行轮廓分组，然后对每一个轮廓的点集进行二维散乱点生成算法；通过点集的坐标生成没有叶子节点的欧几里得最小生成树，以此为基础生成不闭合的，轮廓长度最小化的满足格式塔原理的轮廓；最后，将每个轮廓的点集的处理结果显示在svg文件中得到整个图像的处理结果。