圖像輪廓自動提取方法及系統技術方案

本發明專利技術公開了一種圖像輪廓自動提取方法及系統，方法包括：預設一二維斷層圖像種子點，獲取斷層圖像的目標圖像區域；根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像；然后對所述二值圖像進行第二次區域生長；對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹，并提取膨脹后的所述二值圖像的輪廓；計算所述輪廓的重心，將所述重心作為相鄰圖像層的種子點；根據所述相鄰圖像層的種子點獲取相鄰圖像層的目標圖像區域。本發明專利技術提供的一種圖像輪廓自動提取方法及系統，能夠快速并準確地對二維斷層圖像進行自動提取，尤其適用于醫學斷層圖像，例如脊髓輪廓的提取。

Method and system for automatic extraction of image contour

The invention discloses a method and a system for automatic image contour extraction method, including: the default seed point fault two-dimensional image, the target image region to obtain image pixels according to the preset threshold; the range of the target image region of the first regional growth, to two value image; then on the two value image second of the second regional growth; regional growth after the two value image expansion, and extract after the expansion of the two value image contour; center of gravity calculation the contour, the center of gravity as the seed point adjacent to the image layer; according to the seed points of the adjacent image layer of target image adjacent to the area of image layer. The invention provides a method and a system for automatically extracting an image contour, which can automatically extract two-dimensional tomographic images quickly and accurately, and is especially suitable for medical tomographic images, such as the extraction of the contour of a spinal cord.

【技術實現步驟摘要】
圖像輪廓自動提取方法及系統
本專利技術涉及圖像處理
，尤其涉及一種圖像輪廓自動提取方法及系統。
技術介紹
在CT和MR等斷層掃描圖像中，單個器官或目標靶區由一族輪廓線組成，所述輪廓線分布在多個二維斷層圖像上。為了確保精度和準確性，目前臨床上大多由放療醫師或其他訓練有素的醫務人員手動勾畫出各個二維斷層圖像上的輪廓線，這種手動勾畫操作繁瑣，極大地浪費了醫務人員的時間和精力，甚至很可能因人員疲勞出現失誤。目前，也有一些自動勾畫輪廓線的方法，例如基于灰度和梯度信息的方法，其中比較有代表性的是區域生長法，此類方法具有較高的勾畫速度，但是對噪聲敏感，且對軟組織等邊緣不明確的目標區域的自動勾畫效果不理想。還有一類是基于模板和配準的自動勾畫方法，一般需要將勾畫好的圖像數據作為先驗數據集，然后將待勾畫的目標區域與先驗數據集中最相似的模板進行配準，從而實現目標區域的自動勾畫。此種方法的缺點是：前期需要準備合適的先驗數據集，并且配準精度不佳、配準計算量大以及自動勾畫耗時長。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是：提供一種識別效率高且準確性好的圖像輪廓自動提取方法及系統。為了解決上述技術問題，本專利技術采用的技術方案為：一種圖像輪廓自動提取方法，包括：預設一二維斷層圖像種子點，根據所述種子點獲取所述一二維斷層圖像的目標圖像區域；根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像；基于所述二值圖像中像素值為255的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長；對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹，并提取膨脹后的所述二值圖像的輪廓；計算所述輪廓的重心，并將所述重心作為與所述一二維斷層圖像相鄰的二維斷層圖像的種子點；根據所述相鄰的圖像層的種子點獲取相鄰的圖像層的目標圖像區域；繼續執行所述根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像的步驟。本專利技術提供的另一技術方案為：一種圖像輪廓自動提取系統，包括：第一獲取模塊，用于預設一二維斷層圖像種子點，根據所述種子點獲取所述一二維斷層圖像的目標圖像區域；第一區域生長模塊，用于根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像；第二區域生長模塊，用于基于所述二值圖像中像素值為255的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長；提取模塊，用于對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹，然后提取膨脹后的所述二值圖像的輪廓；計算模塊，用于計算所述輪廓的重心，并將所述重心作為與所述一二維斷層圖像相鄰的二維斷層圖像的種子點；第二獲取模塊，用于根據所述相鄰的圖像層的種子點獲取相鄰的圖像層的目標圖像區域繼續執行模塊，用于繼續執行所述根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像的步驟。本專利技術的有益效果在于：對目標圖像區域進行第一次區域生長轉化為二值圖像，方便提取圖像信息，增加識別效率；對所述二值圖像進行第二次區域生長，能夠有效去除圖像中的噪聲點，對圖像區域進行有效的分割；通過膨脹操作可以使得提取出的圖像輪廓更加平滑；并且將提取出的輪廓的重心作為相鄰圖像層的種子點，可以實現對斷層圖像的連續自動提取。附圖說明圖1為本專利技術實施例一的圖像輪廓自動提取方法的流程圖；圖2為本專利技術實施例二的圖像輪廓自動提取方法的流程圖；圖3為本專利技術的圖像輪廓自動提取系統的結構示意圖；圖4為本專利技術實施例四的圖像輪廓自動提取系統的結構示意圖。標號說明：1、第一獲取模塊；2、第一區域生長模塊；3、第二區域生長模塊；4、提取模塊；5、計算模塊；6、第二獲取模塊；7、繼續執行模塊；8、放大模塊；21、判斷單元；22、第一重設單元；23、第二重設單元；31、操作單元；32、第一判斷單元；33、第二判斷單元；34、第三重設單元；35、減小單元；36、重新執行單元。具體實施方式為詳細說明本專利技術的
技術實現思路
、所實現目的及效果，以下結合實施方式并配合附圖予以說明。本專利技術最關鍵的構思在于:對目標圖像區域先后進行第一次區域生長和第二次區域生長，既可以增加識別效率又可以有效去除圖像中的噪聲點。請參照圖1，一種圖像輪廓自動提取方法，包括：預設一二維斷層圖像種子點，根據所述種子點獲取所述一二維斷層圖像的目標圖像區域；根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像；基于所述二值圖像中像素值為255的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長；對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹，并提取膨脹后的所述二值圖像的輪廓；計算所述輪廓的重心，并將所述重心作為與所述一二維斷層圖像相鄰的二維斷層圖像的種子點；根據所述相鄰的圖像層的種子點獲取相鄰的圖像層的目標圖像區域；繼續執行所述“根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像”的步驟。從上述描述可知，本專利技術的有益效果在于：對目標圖像區域先后進行第一次區域生長和第二次區域生長，能夠有效去除圖像中的噪聲點，對目標圖像區域進行有效的分割；本方法可連續對不同層的目標圖像區域進行處理，實現對斷層圖像的連續自動提取。進一步的，所述“根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像”具體為：判斷目標圖像區域內一像素點的像素值是否在預設的像素閾值范圍內；若是，則將所述一像素點的像素值重設為255；若否，則將所述一像素點的像素值重設為0。由上述描述可知，可根據要提取圖像的性質和實際需要設定像素閾值范圍，將目標圖像區域轉化為二值圖像，以增加識別效率。進一步的，所述“基于所述二值圖像中像素值為255的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長”具體包括：以二值圖像上像素值為255的像素點為圓心，以預設的半徑作圓；判斷所述圓內的其余像素點的像素值是否均為255；若否，則將作為圓心的像素點的像素值重設為0。由上述描述可知，對二值圖像進行第二次區域生長能夠有效去除圖像中的噪聲點，對圖像區域進行有效的分割。進一步的，所述“將作為圓心的像素點的像素值重設為0”之后還包括：判斷進行第二次區域生長后的二值圖像中的像素點的像素值是否均為0；若是，則減小所述預設的半徑；重新執行“以二值圖像上像素值為255的像素點為圓心，以預設的半徑作圓”的步驟。由上述描述可知，可根據需要選擇預設的半徑，但是要以進行第二次區域生長后的像素點的像素值不都為0為前提，以保證后續進行輪廓提取時存在有效的圖像輪廓。進一步的，所述“對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹”具體為：將所述圓作為結構算子，對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹。由上述描述可知，對二值圖像進行膨脹操作可以使得提取出的圖像輪廓更加平滑。進一步的，所述“基于圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長”之前還包括：根據預設的放大倍數，對所述二值圖像進行插值。由上述描述可知，對圖像進行插值放大方便后續進行第二次區域生長。請參照圖3，本專利技術涉及的另一技術方案為：一種圖像輪廓自動提取系統，包括：第一獲取模塊，用于預設一二維斷層圖像種子點，根據所述種子點獲取所述一二維斷層圖像的目標圖像區域；第一區域生長模本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，包括：預設一二維斷層圖像的種子點，根據所述種子點獲取所述一二維斷層圖像的目標圖像區域；根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像；基于所述二值圖像中像素值為255的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長；對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹，并提取膨脹后的所述二值圖像的輪廓；計算得到所述輪廓的重心，并將所述重心作為與所述一二維斷層圖像相鄰的二維斷層圖像的種子點；根據所述相鄰的二維斷層圖像的種子點，獲取所述相鄰的二維斷層圖像的目標圖像區域；繼續執行所述根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像的步驟。

【技術特征摘要】
1.一種圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，包括：預設一二維斷層圖像的種子點，根據所述種子點獲取所述一二維斷層圖像的目標圖像區域；根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像；基于所述二值圖像中像素值為255的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長；對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹，并提取膨脹后的所述二值圖像的輪廓；計算得到所述輪廓的重心，并將所述重心作為與所述一二維斷層圖像相鄰的二維斷層圖像的種子點；根據所述相鄰的二維斷層圖像的種子點，獲取所述相鄰的二維斷層圖像的目標圖像區域；繼續執行所述根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長，得到二值圖像的步驟。2.根據權利要求1所述的圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，所述“根據預設的像素閾值范圍對所述目標圖像區域進行第一次區域生長”具體為：判斷所述目標圖像區域內一像素點的像素值是否在預設的像素閾值范圍內；若是，則將所述一像素點的像素值重設為255；若否，則將所述一像素點的像素值重設為0。3.根據權利要求2所述的圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，所述“根據所述二值圖像的像素點預設一圓形目標區域，根據所述圓形目標區域對所述二值圖像進行第二次區域生長”具體包括：以二值圖像上像素值為255的像素點為圓心，以預設的半徑作圓；判斷所述圓內的其余像素點的像素值是否均為255；若否，則將作為圓心的像素點的像素值重設為0。4.根據權利要求3所述的圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，所述“將作為圓心的像素點的像素值重設為0”之后還包括：判斷進行第二次區域生長后的二值圖像中的像素點的像素值是否均為0；若是，則減小所述預設的半徑；重新執行所述以二值圖像上像素值為255的像素點為圓心，以預設的半徑作圓的步驟。5.根據權利要求4所述的圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，所述“對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹”具體為：將所述圓作為結構算子，對進行第二次區域生長后的二值圖像進行膨脹。6.根據權利要求1-5任意一項所述的圖像輪廓自動提取方法，其特征在于，所述“基...

【專利技術屬性】
技術研發人員：曲寶林，蔡博寧，戴相昆，徐壽平，楊濤，馬娜，黃玉榮，馮林春，馬林，陳子杰，
申請(專利權)人：深圳市醫諾智能科技發展有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44