[发明专利]低分辨率医学图像的多图谱分割方法

摘要

本发明公开一种低分辨率医学图像的多图谱分割方法，属于图像处理技术领域。先给定低分辨率目标图像，N个高分辨率图谱图像，并且假定目标图像以及图谱图像均已被线性配准到了同一个模板空间；然后依次进行分割对象区域切割步骤；目标图像超分辨率恢复步骤；图像配准和标签传播步骤；以及标签融合步骤。本发明所述的低分辨率医学图像的多图谱分割方法，将图像超分辨恢复方法融入到多图谱分割框架之中，通过提高高分辨率图谱图像和低分辨待分割图像之间的配准精度，从而提高多图谱分割方法的分割精度。

主权项

低分辨率医学图像的多图谱分割方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、给定低分辨率目标图像I_d，N个高分辨率图谱图像A_i＝(I_i,L_i),i＝1,2,...,N,其中I_i表示第i个灰度图像，L_i表示第i个灰度图像对应的标签图像，并且假定目标图像I_d以及图谱图像A_i＝(I_i,L_i),i＝1,2,...,N,均已被线性配准到了同一个模板空间；步骤二、分割对象区域切割：扫描所有图谱图像A_i＝(I_i,L_i),i＝1,2,...,N,中的标签图像，找出各图谱中分割对象的最大和最小的三维坐标(x,y,z)位置，沿着三个坐标方向上延伸若干个体素从而使得目标图像中的分割对象都能够被包括进来；步骤三、目标图像超分辨率恢复：采用基于稀疏表示的图像超分辨率恢复方法对目标图像I_d进行超分辨率恢复，将低分辨率目标图像I_d恢复成相同内容的更高分辨率图像I_h；步骤四、图像配准和标签传播：对每一个图谱图像A_i＝(I_i,L_i),i＝1,2,...,N.，独立地把它们和超分辨率恢复之后的目标图像I_h进行配准，通过配准，得到每一个图谱图像A_i＝(I_i,L_i),i＝1,2,...,N.到目标图像I_d的形变场，利用上述形变场将图谱图像A_i＝(I_i,L_i),i＝1,2,...,N.的标签图像传播到目标图像空间，于是得到每个图谱图像对目标图像的分割结果；步骤五、标签融合：采用大多数投票方法来进行标签融合，对于目标图像的每一个体素，其标签值由各图谱图像对应位置出现次数最多的那个标签值决定。