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    ios重庆时时彩预测: 一种基于小波模板算法的医学X线图像边缘提取的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610910354.9

    申请日:

    2016.10.19

    公开号:

    CN106570875A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/12申请日:20161019|||公开
    IPC分类号: G06T7/12(2017.01)I; G06T7/00(2017.01)I 主分类号: G06T7/12
    申请人: 中国人民解放军后勤工程学院; 重庆市第六十六中学校
    发明人: 王冬; 蒋新生; 张培理; 刘豫; 欧益宏; 周建忠; 梁建军; 薛松
    地址: 401331 重庆市沙坪坝区大学城北一路
    优先权:
    专利代理机构: 重庆大学专利中心 50201 代理人: 王翔
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610910354.9

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种基于小波模板算法的医学X线图像边缘提取的方法。该方法是在性能良好的基于均值操作的快速自适应滤波器噪声滤除技术、基于局部支撑的无限光滑小波基和Morlet小波基的基础上开发的。与已有的传统小波计算算法相比,该小波模板算法具有快速、精确的边缘检测能力和很强的抗噪声能力;提取出的边界清晰、光滑,能对不同的区域进行理想的分割;适应性强,选取不同的阈值,能得到不同的边界,可以满足不同的需要;失真度小,能够获取更多的数据信息,将处理过程中的信息损失大大地降低;运算量小,处理时间短、速度快。为医学X线图像的后续操作打下良好的基础。

    权利要求书

    1.一种基于小波模板算法的医学X线图像边缘提取的方法,其特征在于,包括以下步
    骤:
    1)采集需要全局边缘检测的所述医学X射线图像;
    2)对给定范围的医学X射线图像,先采用基于均值操作的快速自适应滤波器,将医学X
    射线图像的噪声滤除;
    若步骤1)采集的是大尺度医学X线图像,则进入步骤3);若步骤1)采集的是小尺度医学
    X线图像图像,则进入步骤4)。
    3)对全局边缘检测采用快速小波模板:
    针对步骤1)采集的大尺度医学X线图像,设X线图像中的像素点为(x,y),对每个像素点
    通过小波模板进行的卷积运算,得到二值图像,并跳转到步骤6);所述小波模板为

    4):对局部边缘检测,采用基于Morlet小波基的三向小波模板;设定0°、45°、90°三个方
    向上的模板分别为:


    其中,i为虚数单位。
    5)针对步骤1)采集的小尺度医学X线图像,设X线图像中的像素点为(x,y),围绕医学X
    线图像中的像素点(x,y)选取一个3×3的邻域;并将所选取的邻域分别和所述的0°、45°、
    90°三个方向的小波模板进行卷积运算;然后对运算值取模极大值,即选取一个阈值t,如果
    某个方向上卷积结果的模值大于阈值t,则置为白;否则置为黑;若三个方向的卷积的结果
    均为白,则置像素点(x,y)的灰度为白,否则置为黑;在对图像区域中所有像素点都进行上
    述处理后,得到边缘二值图像,并进入步骤6;
    6)利用Roberts算子,将二值图像的特征边缘线准确的提取,即得到边缘图像。

    说明书

    一种基于小波模板算法的医学X线图像边缘提取的方法

    技术领域

    本发明属于计算机视觉及图像处理技术领域,涉及一种基于小波模板算法的医学
    X线图像边缘提取的方法。

    背景技术

    目前随着计算机技术的成熟及成本的降低,医学X线图像计算机处理技术的研究
    越来越受到研究人员的重视。X线图像处理技术的研究与相应软件的研制可以提高图像测
    量的精度、减少测量误差、提高测量分析的速度并减少相关工作人员的劳动强度,提高效
    率。边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的技术,如何快速、精确地提取图
    像边缘信息一直是国内外研究的热点,然而边缘检测又是图像处理中的一个难题。早期经
    典模板算法有Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算
    子、Canny算子等。其它的还有数学形态学、曲面拟合法等。但由于医学X线图像的成像机理
    特殊,一般具有重叠大、噪声高、对比度低、数据量大、灰度级数复杂等特点,传统的图像算
    法难以适应复杂多变的医学X线图像。无法在灰度的差异上将图像清晰地分开,噪声污染较
    大。提取到的图像或是太宽、或是间断,不能准确完整地表达不科学X线图像中器官的形态,
    难以作为测量、诊断的依据。近年来发展起来的小波分析方法使得医学X线图像的处理有了
    新的突破。

    小波构造中最重要的是如何选择最佳的基小波。由于基小波的选择具有很大的灵
    活性,因此应用学科的各个领域可根据所讨论问题的自身特点选取基小波ψ。到目前为止,
    人们已经构造了各种各样的小波基函数。例如,Meyer在1985年构造出了L(R2)的第一个C∞
    小波正交基;Daubechies于1988年利用二进多尺度分析构造了紧支集和一定正则性的小波
    正交基;后来Coifman及其合作者构造了一个正交基库(Library of orthonormal bases),
    其中收藏了很多正交小波基。除此之外,对小波理论的发展有影响的还有Stromberg基、
    Lemarie基和Battle等人构造的非正交小波基等。

    在医学X线图像识别中进行边缘探测时,由于图像的复杂性往往要求其具有空间
    多方向的滤波性,传统小波算法容易导致计算量太大、计算时间长且边缘也不连续、清晰。

    发明内容

    本发明的目的是解决传统小波算法提取医学X线图像边缘计算量太大、计算时间
    长且边缘也不连续、清晰的问题。

    为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的,一种基于小波模板算法的医学X
    线图像边缘提取的方法,其特征在于,包括以下步骤:

    1)采集需要全局边缘检测的医学X射线图像;

    2)对给定范围的医学X射线图像,先采用基于均值操作的快速自适应滤波器,将医
    学X射线图像的噪声滤除;

    若步骤1)采集的是大尺度医学X线图像(如全尺寸的器官图像),则进入步骤3);若
    步骤1)采集的是小尺度医学X线图像图像(如局部组织图像),则进入步骤4);

    3)对全局边缘检测采用快速小波模板:

    针对步骤1)采集的大尺度医学X线图像,设X线图像中的像素点为(x,y),对每个像
    素点通过小波模板进行的卷积运算,选取适当的阈值,大于这个阈值时置为白,否则置为
    黑,得到二值图像,并跳转到步骤6);所述小波模板为

    4):对局部边缘检测,采用基于Morlet小波基的三向小波模板;设定0°、45°、90°三
    个方向上的模板分别为:



    其中,i虚数单位。

    5)针对步骤1)采集的小尺度医学X线图像,设X线图像中的像素点为(x,y),围绕医
    学X线图像中的像素点(x,y)选取一个3×3的邻域;并将所选取的邻域分别和所述的0°、
    45°、90°三个方向的小波模板进行卷积运算;然后对运算值取模极大值,即选取一个阈值t,
    如果某个方向上卷积结果的模值大于阈值t,则置为白;否则置为黑;若三个方向的卷积的
    结果均为白,则置像素点(x,y)的灰度为白,否则置为黑;在对图像区域中所有像素点都进
    行上述处理后,得到边缘二值图像,并进入步骤6;

    6)利用Roberts算子,将二值图像的特征边缘线准确的提取,即得到边缘图像。

    本发明的有益效果是可以成功地提取医学X线图像的边缘,并提高精度、缩短图像
    处理时间、减少传统小波算法计算的工作量。

    附图说明

    图1快速小波模板处理像素位置示意图;

    图2本发明提供的用于滤除图像噪声的基于均值操作的快速自适应滤波器方法流
    程图;

    图3本发明提供的用于处理医学X线图像边缘的快速小波模板方法流程图;

    图4本发明提供的用于处理小尺度医学X线图像边缘的三向小波模板方法流程图。

    具体实施方式

    下面结合实施例对本发明作进一步说明,但不应该理解为本发明上述主题范围仅
    限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下,根据本领域普通技术知识和惯
    用手段,做出各种替换和变更,均应包括在本发明的?;し段?。

    一种基于小波模板算法的医学X线图像边缘提取的方法,包括以下步骤:

    1)采集需要全局边缘检测的医学X射线图像;

    2)对给定范围的医学X射线图像,先采用基于均值操作的快速自适应滤波器,将医
    学X射线图像的噪声滤除;

    参见图2,在本实施例中,在噪声滤除方面,可以采用基于均值操作的快速自适应
    滤波器。这种处理就是滤波器首先对脉冲噪声予以识别和滤除。先计算处理窗口W内,除去
    中心点外其余点的灰度均值AVRG1(邻点均值),再将其与中心象素点的灰度值比较,若其差
    值的绝对值大于某一门限T1,则被判为脉冲噪声,并可直接将此排除,脉冲噪声点的窗口均
    值AVRG1作为滤波器的输出,如果脉冲噪声的密度不是太高,则AVRG1受到窗口内其它脉冲噪
    声点的影响不会很大,这种对脉冲噪声的线性处理方法,在快速的同时,可以达到比较理想
    的效果。

    若步骤1)采集的是大尺度医学X线图像(如全尺寸的器官图像),则进入步骤3);若
    步骤1)采集的是小尺度医学X线图像图像(如局部组织图像),则进入步骤4);

    3)对全局边缘检测采用快速小波模板:

    针对步骤1)采集的大尺度医学X线图像,设X线图像中的像素点(x,y),

    值得说明的是,对需要全局边缘检测的大尺度医学X线图像,要求速度快、精度高
    是其主要目标。

    采用的小波基函数为此时定义
    其中则可得到两个小波函数:及

    在尺度s上的变换定义则为:


    为了适应全局边缘检测,取s=2,简化后得到的快速小波模板为:


    对每个像素点通过小波模板进行的卷积运算,选取适当的阈值,大于这
    个阈值时置为白,否则置为黑,得到二值图像,并跳转到步骤6)。

    值得说明的是,在图像坐标上的示意图如图1所示。也就是说对每个像素点(图中
    白点)进行处理时,通过小波模板进行的卷积运算中,白点像素值和黑点值(小波模板值)的
    乘积只和6个点有关,并且这6个值的大小预先计算并保存,在计算过程中直接调用,省去了
    反复调用函数的开销,这样便可极大地提高计算速度。如对一N×N大小的图像总的计算次
    数是14N2+1次乘法和13N2加法(S=2),复杂度为O(N2)。又由于本身具有抗噪性和多分辩分
    析的特点,使得在边缘提取中和一般的算子(如CANNY算子)相比,计算速度和质量都有大幅
    度提高,较Mallat快速小波算法的O(N2logN)也快。

    4):对局部边缘检测,采用基于Morlet小波基的三向小波模板;

    对需局部边缘检测的小尺度医学X线图像利用小波检测图像边缘时,其探测边缘
    的方向性、精度及速度最重要。小波基函数的表达式为:


    其中ψm的性质由k0,ε参数决定,其方向探测能力由的大小决定。经过优选,取
    k0=6,ε=1,对上式在0°、45°、90°三个方向上分别进行离散化处理,就能构造出一个适合
    于卷积处理的三向小波模板,能够精细探测图像的边缘。

    计算得到的0°、45°、90°三个方向上的模板分别为:



    5)围绕医学X线图像中的像素点(x,y)选取一个3×3的邻域;并将所选取的邻域分
    别和所述的0°、45°、90°三个方向的小波模板进行卷积运算;然后对运算值取模极大值,即
    选取一个阈值t,如果某个方向上卷积结果的模值大于阈值t,则置为白;否则置为黑;若三
    个方向的卷积的结果均为白,则置像素点(x,y)的灰度为白,否则置为黑;在对图像区域中
    所有像素点都进行上述处理后,得到边缘二值图像,并进入步骤6;

    本步骤即针对选定的医学X线图像f(x,y),对其利用三向小波模板变换,并离散化
    为:


    该公式表示:离散化后,设坐标为(i,j)的图像像素值为f(i,j),经θ方向小波模板
    变换得到的值为g*(p,q)。其中(i,j)、(p,q)均为坐标,N为选取的邻域的大小。

    6)利用Roberts算子,将二值图像的特征边缘线准确的提取,即得到边缘图像。

    本发明具有实质性特点和显著进步,基于小波模板的图像边缘提取方法是在性能
    良好的基于均值操作的快速自适应滤波器噪声滤除技术、基于局部支撑的无限光滑小波基
    和Morlet小波基的基础上开发的。与已有的传统小波计算算法相比,该小波模板算法具有
    快速、精确的边缘检测能力和很强的抗噪声能力;提取出的边界清晰、光滑,能对不同的区
    域进行理想的分割;适应性强,选取不同的阈值,能得到不同的边界,可以满足不同的需要;
    失真度小,能够获取更多的数据信息,将处理过程中的信息损失大大地降低;运算量小,处
    理时间短、速度快。为医学X线图像的后续操作打下良好的基础。

    实施例1:

    基于本发明方法开发了原型系统,该系统包括用户提供目标对象图像和返回结果
    的接口、图像的噪声的预处理???、基于小波模板方法的快速图像边缘提取???、Roberts
    算子边缘处理???。

    首先,由用户通过人机接口提供需要处理的图像,在实验系统中是人体的某些部
    位的X线图像。

    第二步,如图2所示步骤方法,由图像噪声的预处理??槎酝枷窠性肷顺?。在
    实验系统中,我们对基于均值操作的快速自适应滤波器设置如下参数:

    T1=65,T2=-0.3×AVRG2+160

    然后,对滤波后的图像选用选用小波模板,包括确定模板类型和大小的选取。如果
    是大尺度医学X线图像,则选取的是局部支撑的无限光滑小波模板。在实验系统中,考虑速
    度与精度问题,当尺度s=2时,根据小波基函数:


    此时计算得到的小波模板是一个3×2的模板,也就是说对每一个像素点进行处理
    时,所进行的卷积中,像素值和小波模板的乘积只和6个相邻像素点的位置有关,这样便可
    极大地提高计算速度。

    如果是小尺度医学X线图像,则选取的是Morlet小波基。在实验系统中,当尺度大
    小取N=2时,依据Morlet小波基函数得到三个方向上离散化后构造出的一个适合于卷积处
    理的三向小波模板:

    从而得到0°、45°、90°三个方向上的模板分别为:



    如图4所示,利用上述三向小波模板对X线图像进行模板卷积处理,取模极大值,即
    选取一个阈值t,如果某个方向上卷积结果的模值大于阈值t,则置为白;否则置为黑;若三
    个方向的卷积的结果均为白,则置像素点(x,y)的灰度为白,否则置为黑;在对图像区域中
    所有像素点都进行上述处理后,得到边缘二值图像,并结合阈值t处理,选取不同的阈值可
    以抽取图像中的不同位置的边缘,即取不同的阈值t,可得到不同的边缘二值图像(如软组
    织边缘、骨骼边缘等),从而得到满意的边缘二值图像。

    之后,为了从该步处理得到的边缘二值图像得到清晰连续的边缘线,以便进一步
    进行后续处理,提取最后的清晰边缘,选用了Roberts算子,再次对图像进行处理。

    最后,将提取边缘后得到的图像返回给用户。

    整个流程如图2所示。

    本方法经过系统原型的具体实施,效果较好,小波模板算法的使用使得边缘提取
    既利用了小波算法对边缘等突变信号敏感的特性及良好的抑制噪声特性,又避免了小波算
    法的复杂性,同时在运算上又具有传统模板算子方法速度快的特点。此外,前端基于均值操
    作的快速自适应滤波器的使用也对图像的噪声起了很大的抑制作用,减少了边缘提取的干
    扰信号。

    以上所述仅是对本发明的较佳实施方式而已,并非对本发明作任何形式上的限
    制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均
    属于本发明技术方案的范围内。

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    一种 基于 模板 算法 医学 线图 边缘 提取 方法
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