[发明专利]一种提取超声图像中肝脏区域的方法

摘要

本发明提供了一种提取超声图像中肝脏区域的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：处理图像中的光照不均匀的情况，使图像中的肝脏区域的亮度趋于一致；步骤2：利用添加了邻域相关性信息及先验形状信息的FCM_I算法减小图像中的噪声及完成图像分割；步骤3：根据FCM_I分类结果及灰度信息，获得图像的前景区域和背景区域；步骤4：根据肝脏中器官的分布和形状，获得完整肝脏区域的图像。本发明提供了一种提取超声图像中肝脏区域的方法，提高了可能出现肝脏区域前景像素的联系，并降低了该区域背景间的联系，从而使提取出比较完整的肝脏区域。

主权项

1.一种提取超声图像中肝脏区域的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：预处理，具体的，处理图像中的光照不均匀的情况，使图像中的肝脏区域的亮度趋于一致；步骤2：利用FCM_I算法分割图像，具体的，利用添加了邻域相关性信息及先验形状信息的FCM_I算法减小图像中的噪声及完成图像分割；所述步骤2中添加了邻域相关性信息及添加先验形状信息的FCM_I算法的目标函数为：式(2)FCM_I：其中，N_j表示像素j的邻域，N_r代表的是邻域N_j中像素的数目,i是像素类别下标，其中，共有C个类别，j是像素下标，其中，共有N个像素，m是调节模糊隶属度的权重指数，d_ij＝||x_j‑v_i||为第j个像素x_j与第i个聚类中心v_i的灰度差值，d_ir＝||x_r‑v_i||为像素x_r与第i个聚类中心v_i的灰度差值，u_ij是x_j相对于v_i的模糊隶属度,α_ij是调节控制邻域影响的参数；在采用添加了邻域相关性信息的FCM_I算法中，添加先验形状信息限制，具体的，限制肝脏的轮廓区域为R_g，限制背景区域为R_b，另外还设有过渡区域R_i，其中，R_g＝I_x＞p₁，R_b＝I_x＜p₂，式中，I_x为图像，p₁、p₂是阈值，过渡区R_i为I_x中除了R_g和R_b的区域；采用式(6)式(6)：添加先验形状信息，其中，α₁、α₂和α₃是三个不同的参数，且α₁＜α₂＜α₃；步骤3：获得前景和背景的分割，具体的，根据FCM_I算法分类结果及灰度信息，获得图像的前景区域和背景区域；步骤4：获取超声图像中的肝脏区域，具体的，根据肝脏中器官的分布和形状，获得完整肝脏区域的图像。