技术领域
[0001] 本
发明涉及
图像处理技术领域，具体涉及一种基于连通区域分析的肺部图像分割方法及系统。
背景技术
[0002] 由于肺部和周围的脏器紧密邻接、灰度接近，且CT成像设备获取的图像具有内在的不确定性，往往导致超声图像中的肺部边缘较模糊。传统的手动分割超声图像不仅耗时间，并且它还包含大量的专家之间存在的或专家自身内在的差异。
[0003] 目前图像处理领域中，图像分割技术是
图像识别和
计算机视觉技术中至关重要的预处理，图像分割是把图像分割成若干个特定的且具有独特性质的区域，并提出感兴趣目标的过程。
[0004] 医学图像分割辅助医生识别病人的内部组织器官及病灶区域，在计算机
辅助治疗及手术规划中发挥至关重要的作用，临床医生迫切需要一种简单、快速、准确的肺部图像分割方法。
发明内容
[0005] 为解决上述问题，本发明提供一种基于连通区域分析的肺部图像分割方法及系统，旨在至少解决
现有技术中存在的技术问题之一。
[0006] 为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：
[0007] 根据本发明第一方面
实施例提供的一种基于连通区域分析的肺部图像分割方法，包括：
[0008] 获取肺部的超声图像，对超声图像进行预处理，得到灰度图像；
[0009] 采用图像
边缘检测算法从所述灰度图像中选取肺部特征区域；
[0010] 构建肺部特征区域的
亮度模型，确定所述肺部特征区域的亮度范围；
[0011] 根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，将灰度图像中符合概率模型的
像素集作为前景，标记灰度图像中的前景轮廓线；
[0012] 对灰度图像进行形态学图像处理，通过分
水岭算法确定肺部连通区域，提取肺部连通区域内的灰度图像作为肺部图像。
[0013] 进一步，所述对超声图像进行预处理，得到灰度图像，具体为：
[0014] 对包含肺部影像的超声图像进行高斯滤波，将其转化为灰度均值为0，方差为1的标准化数据，得到灰度图像。
[0015] 进一步，所述图像边缘检测算法采用Soble边缘检测算法、Canny算子中任一种。
[0016] 进一步，所述构建肺部特征区域的亮度模型，确定所述肺部特征区域的亮度范围，具体为：
[0017] 采用如下所列高斯函数拟合肺部区域的亮度分布：
[0018] 其中，x表示肺部特征区域的像素点，p(x)表示肺部特征区域的亮度函数，k表示高斯分布的峰值，m表示高斯分布的中心，n表示高斯分布的宽度；
[0019] 将肺部特征区域的亮度范围取为[Lmin,Lmax]，其中，Lmin＝m-n，Lmax＝m+n。
[0020] 进一步，所述根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，具体为：
[0021] 通过以下公式计算灰度图像中像素点为的前景概率：
[0022] 其中，L为图像亮度；
[0023] 将得到的亮度模型p(L)进行
各向异性滤波，并归一化至[0，1]的取值范围内；
[0025] 进一步，所述对灰度图像进行形态学图像处理，得到前景轮廓线的内部标记和外部标记，具体为：
[0026] 采用3x3的模板进行形态学
腐蚀操作，得到一个位于肺部内部的区域，作为前景轮廓线的内部标记；
[0027] 采用3x3的模板对原图像进行形态学膨胀操作获取外部标记，并通过边缘检测获取外部标记的边界，作为前景轮廓线的外部标记；
[0028] 将内部标记与外部标记的边界
叠加于形态学图像处理后的灰度图像上。
[0029] 根据本发明第二方面实施例提供的一种基于连通区域分析的肺部图像分割系统，所述系统包括：
存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的
计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的模
块中：
[0030] 预处理模块，用于获取肺部的超声图像，对超声图像进行预处理，得到灰度图像；
[0031] 肺部特征区域选取模块，用于采用图像边缘检测算法从所述灰度图像中选取肺部特征区域；
[0032] 亮度范围确定模块，用于构建肺部特征区域的亮度模型，确定所述肺部特征区域的亮度范围；
[0033] 前景轮廓线标记模块，用于根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，将灰度图像中符合概率模型的像素集作为前景，标记灰度图像中的前景轮廓线；
[0034] 肺部图像提取模块，用于对灰度图像进行形态学图像处理，通过分水岭算法确定肺部连通区域，提取肺部连通区域内的灰度图像作为肺部图像。
[0035] 本发明的有益效果是：本发明公开一种基于连通区域分析的肺部图像分割方法及系统，所述方法为：首先获取肺部的超声图像，对超声图像进行预处理，得到灰度图像；接着采用图像边缘检测算法从所述灰度图像中选取肺部特征区域；并构建肺部特征区域的亮度模型，确定所述肺部特征区域的亮度范围；根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，将灰度图像中符合概率模型的像素集作为前景，标记灰度图像中的前景轮廓线；最后对灰度图像进行形态学图像处理，通过分水岭算法确定肺部连通区域，提取肺部连通区域内的灰度图像作为肺部图像。本发明还相应的提供了基于连通区域分析的肺部图像分割系统，本发明能够提取准确度更高的肺部图像。
附图说明
[0036] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037] 图1是本发明实施例一种基于连通区域分析的肺部图像分割方法的流程示意图；
[0038] 图2是本发明实施例一种基于连通区域分析的肺部图像分割系统的结构示意图。
具体实施方式
[0039] 以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本
申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0040] 参考图1，如图1所示为一种基于连通区域分析的肺部图像分割方法，包括以下步骤：
[0041] 步骤S100、获取肺部的超声图像，对超声图像进行预处理，得到灰度图像。
[0042] 步骤S200、采用图像边缘检测算法从所述灰度图像中选取肺部特征区域。
[0043] 步骤S300、构建肺部特征区域的亮度模型，确定所述肺部特征区域的亮度范围。
[0044] 步骤S400、根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，将灰度图像中符合概率模型的像素集作为前景，标记灰度图像中的前景轮廓线。
[0045] 步骤S500、对灰度图像进行形态学图像处理，通过分水岭算法确定肺部连通区域，提取肺部连通区域内的灰度图像作为肺部图像。
[0046] 本实施例中，首先对超声图像进行预处理，得到灰度图像，便于后续图像的处理；接着采用图像边缘检测算法从所述灰度图像中选取肺部特征区域，初步确定肺部区域，进而根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，从而形成对肺部区域进行判定的优化策略，将灰度图像中符合概率模型的像素集作为前景，标记灰度图像中的前景轮廓线，重新界定肺部区域，接着对灰度图像进行形态学图像处理，通过分水岭算法确定肺部连通区域，对肺部区域进一步微调，得到高准确度的肺部边界，最后提取肺部连通区域内的灰度图像作为肺部图像。本发明提供的实施例通过上述流程，可以提取准确度更高的肺部图像。
[0047] 在一个改进的实施例中，所述步骤S100中，对超声图像进行预处理，得到灰度图像，具体为：对包含肺部影像的超声图像进行高斯滤波，将其转化为灰度均值为0，方差为1的标准化数据，得到灰度图像。
[0048] 本步骤中，通过对超声图像进行高斯滤波，消除超声图像中的噪音，去除不必要的干扰；通过对超声图像进行标准化处理，将其转化为灰度均值为0，方差为1的数据，便于对形成的灰度图像进行快速处理。
[0049] 在一个改进的实施例中，所述图像边缘检测算法采用Soble边缘检测算法、Canny算子中任一种。
[0050] 本步骤中，通过图像边缘检测算法初步确定肺部的大致区域，其目的在于后续提取肺部区域中像素点的亮度范围，因此，本步骤采用Soble边缘检测算法、Canny算子等常规的边缘检测算法，通过获取超声图像最大连通区域，作为肺部特征区域；从而快速提取肺部区域，提高算法速度。
[0051] 在一个改进的实施例中，所述步骤S300具体为：
[0052] 采用如下所列高斯函数拟合肺部区域的亮度分布：
[0053] 其中，x表示肺部特征区域的像素点，p(x)表示肺部特征区域的亮度函数，k表示高斯分布的峰值，m表示高斯分布的中心，n表示高斯分布的宽度。
[0054] 本实施例中，根据高斯分布的概率理论，将肺部特征区域的亮度范围取为[Lmin,Lmax]，其中，Lmin＝m-n，Lmax＝m+n。
[0055] 为了突出肺部区域、抑制非肺部区域，在一个改进的实施例中，所述步骤S400中，根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，具体为：
[0056] 通过以下公式计算灰度图像中像素点为的前景概率：
[0057] 其中，L为图像亮度；
[0058] 将得到的亮度模型p(L)进行各向异性滤波，并归一化至[0，1]的取值范围内。
[0059] 将大于设定阈值的像素点作为前景。
[0060] 可见，亮度L越接近亮度范围的中心，p(L)的取值越大，表明该像素点属于肺部的概率也越大。本实施例中，将所述设定阈值的取值范围为[0.7，0.95]。
[0061] 在一个改进的实施例中，所述步骤S500中，对灰度图像进行形态学图像处理，包括：
[0062] (1)采用3x3的模板进行形态学腐蚀操作，得到一个位于肺部内部的区域，作为前景轮廓线的内部标记。
[0063] 本实施例采用用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其
覆盖的二值图像做“与”操作如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。使二值图像减小一圈，改变大小。
[0064] (2)采用3x3的模板对原图像进行形态学膨胀操作获取外部标记，并通过边缘检测获取外部标记的边界，作为前景轮廓线的外部标记。
[0065] (3)将内部标记与外部标记的边界叠加于形态学图像处理后的灰度图像上。
[0066] 经处理后，可以去除灰度图上的局部极小值，并得到前景轮廓线的内部标记和外部标记，肺部连通区域处于内部标记与外部标记的边界间的区域范围内；
[0067] 接着，通过分水岭算法确定肺部连通区域，从而获取肺部的精确边界。
[0068] 分水岭计算中，首先对每个像素的灰度级进行从低到高排序，然后在从低到高实现淹没过程中，对每一个局部极小值在h阶高度的影响域采用先进先出(FIFO)结构进行判断及标注。分水岭变换得到的是输入图像的集水盆图像，集水盆之间的边界点，即为分水岭。显然，分水岭表示的是输入图像极大值点。本实施例中，为得到肺部图像的边缘信息，将灰度图像作为输入图像。
[0069] 参考图2，本发明实施例还提供一种基于连通区域分析的肺部图像分割系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的模块中：
[0070] 预处理模块100，用于获取肺部的超声图像，对超声图像进行预处理，得到灰度图像；
[0071] 肺部特征区域选取模块200，用于采用图像边缘检测算法从所述灰度图像中选取肺部特征区域；
[0072] 亮度范围确定模块300，用于构建肺部特征区域的亮度模型，确定所述肺部特征区域的亮度范围；
[0073] 前景轮廓线标记模块400，用于根据所述肺部特征区域的亮度范围构建前景概率模型，将灰度图像中符合概率模型的像素集作为前景，标记灰度图像中的前景轮廓线；
[0074] 肺部图像提取模块500，用于对灰度图像进行形态学图像处理，通过分水岭算法确定肺部连通区域，提取肺部连通区域内的灰度图像作为肺部图像。
[0075] 可见，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
[0076] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助
软件的实现方式，以软件的形式加载到处理器中，进行基于连通区域分析的肺部图像分割。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来。
[0077] 所述处理器可以是中央处理单元(Central-Processing-Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字
信号处理器(Digital-Signal-Processor，DSP)、专用集成
电路(Application-Specific-Integrated-Circuit，ASIC)、现场可编程
门阵列(Field-Programmable-Gate-Array，FPGA)或者其他
可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立
硬件组件等。通用处理器可以是
微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于连通区域分析的肺部图像分割系统的控制中心，利用各种
接口和线路连接整个基于连通区域分析的肺部图像分割系统的各个部分。
[0078] 所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述基于连通区域分析的肺部图像分割系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，存储器可以包括高速
随机存取存储器，还可以包括
非易失性存储器，例如
硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart-Media-Card，SMC)，安全数字(Secure-Digital，SD)卡，闪存卡(Flash-Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0079] 尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附
权利要求，考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以
发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。
