专利汇可以提供动态影像序列分割方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种动态影像序列分割方法,属于 图像处理 领域。方法如下:确定处理对象的边界,得到区分处理对象与图像背景的模板;将动态序列中所有图像的背景分割掉,避免背景因素干扰;构造处理对象区域中所有 像素 点的灰度平均值序列为基准时间强度曲线;利用线性相关系数构造动态序列的综合特征图像;分割综合特征图像得到分割结果图像;从分割结果图像选择感兴趣区域;对分割结果图像中的感兴趣区域的每一 块 划分,以动态序列的第一 帧 图像灰度信息进行填充,然后,该划分的范围内分割该部分图像,得到该划分内的加细分割结果;将加细分割结果进行拼装,得到最终结果图像。本 发明 充分利用动态影像序列中的有效信息,从而实现对动态影像序列准确分割的目的。,下面是动态影像序列分割方法专利的具体信息内容。
1、一种动态影像序列分割方法,其特征在于,方法步骤如下:
步骤一:利用动态序列的第一帧图像的灰度信息,确定处理对象的边界,从 而得到区分处理对象与图像背景的模板;
步骤二:根据步骤一确定的处理对象与背景的位置模板,将动态序列中所有 图像的背景分割掉,避免背景因素在下面的步骤中的干扰;
步骤三:构造步骤二中所确定的处理对象区域中所有像素点的灰度平均值序 列为基准时间强度曲线;
步骤四:利用线性相关系数构造动态序列的综合特征图像;
步骤五:分割步骤四中的所得综合特征图像得到分割结果图像;
步骤六:从步骤五得到的分割结果图像选择感兴趣区域;
步骤七:对分割结果图像中的感兴趣区域的每一块划分,以动态序列的第一 帧图像灰度信息进行填充,然后,该划分的范围内分割该部分图像,得到该划分 内的加细分割结果;
步骤八:将步骤七所得的所有划分的加细分割结果按照步骤六中所在区域的 位置进行拼装,得到最终结果图像。
2、根据权利要求1所述的动态影像序列分割方法,其特征是,所述的步骤四, 利用线性相关系数构造动态序列的综合特征图像具体为:
(1)构造处理对象区域中所有像素点的时间强度曲线与步骤三中构造的基准 时间强度曲线之间的线性相关系数矩阵;
(2)由(1)所得的线性相关系数矩阵构造综合特征图像,该图像综合了动 态序列中有效位置的所有时间强度曲线的特征。
3、根据权利要求1所述的动态影像序列分割方法,其特征是,所述的步骤五, 分割步骤四中的所得综合特征图像得到分割结果图像具体为:
(1)对分割结果图像进行对比度增强操作,获得对应的对比度增强图像
(2)利用分水岭算法分割(1)中所得的对比度增强图像。
4、根据权利要求1所述的动态影像序列分割方法,其特征是,步骤六中,兴 趣区域默认为处理对象所在的整个区域,或者是实际选择的感兴趣区域。
本发明涉及一种动态影像序列分割方法,特别是一种利用线性相关系数对动 态影像序列进行分割的方法。属于图像处理领域。
技术背景
动态影像序列是指对于同一功能位置连续采集一段时间段内不同时刻的影像 构成的序列,如核磁共振设备采集的动态增强序列和血管灌注序列。动态影像序 列反映了处理对象在时间段内的影像变化情况。动态序列的基本构成单位是每一 像素点在不同时刻的灰度值构成的时间强度变化曲线。因此,对动态影像序列的 分割有别于对普通图像的分割。动态影像序列的最后分割结果应该不仅反映处理 对象的影像灰度信息,也要能够综合时间反映动态影像序列中全部时间强度变化 曲线中隐藏的功能信息。
经文献检索发现,J.Rogowska,K.Preston,and G.Hunter.在IEEE Transactions on Medical Imaging,(《IEEE医学影像汇刊》)14(3):480-486, September 1995上发表的“Applications of similarity mapping in dynamic mri” (相似性映射在动态MRI序列中的应用)一文,该文提出利用线性相关系数对动 态MRI序列进行分析,即计算动态影像序列相关感兴趣区域内各点的时间强度变 化曲线与基准时间强度变化曲线之间的线性相关系数,从而产生该区域所有位置 的相关系数值构成的结果图像。但是该项技术有以下两个缺点:(1)线性相关 系数计算结果可用于衡量两支曲线的线性相似程度,但在相关系数计算结果值为 极小的时候,比如,计算A、B时间强度曲线与基准曲线所得线性相关系数的结 果数值均小,表示A、B时间强度曲线均与基准曲线的线性相似度低,但不能说 明A、B时间强度曲线之间的线性相似程度就高。而该方法的结果图像中这种差 异性被忽略了。(2)结果图像综合反映了动态影像序列的时间强度曲线特征,但 忽略了该动态影像序列的原始影像特征,造成有效信息的缺失。
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