论文研究-基于曲线演化的CT颅骨外轮廓提取.pdf

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准确有效地提取颅骨区域的单层外轮廓线是基于轮廓线颅骨三维模型重建的关键问题之一。针对颅骨复杂外形单层外轮廓提取困难, 提出了一种基于曲线演化的方法。首先对图像进行阈值分割获得颅骨区域, 然后初始化一条包括该区域的单层闭合曲线, 对该曲线应用一种新的微分方程进行演化, 最终获得颅骨区域的外轮廓线。实验结果表明, 该方法可自动处理颅骨CT图像, 准确获得颅骨的单层外轮廓, 有效解决了颅骨单层外轮廓提取问题。
第8期 尚鹏,等:基于曲线演化的CT颅骨外轮廓提取 3165 在方程中出现的C(pt)代表在t时刻的曲线。在方程左方法(图4(f)在提取闭合颅骨轮廓时具有同样的效果,都是 边,dC(p,t)/d代表曲线随时间的演化,其物理意义就是作用最外层轮廓。 在曲线上的合力。在方程的右边,g代表分割之后的二值图 像。g'(C(P,t)衡量是否有力作用在曲线的点上,给出了曲 线演化停止的条件。如果C(P,)在感兴趣区域上,那么这项 就为0,即当曲线上的点到达感兴趣区域就会撒销这个力,这 a)头盖骨断层CT (b)分割后图像 (c) Sobel算子提取结果 样曲线就被固定到感兴趣区域上,否则该项为1。N(1)代表曲 线在t时刻各点的内法向量,给出了在每个点处曲线演化的方 向,而演化的速度主要由方程的其他项决定的。 提取力是由p1来衡量,它也是一个常量。 (d)射线扫描法提取结果(e) Snakes与线结合法提取(本文方汯禔取结昊 dg'(C(p,t))/ds++dg'(C(p,t))/ds是附着力,dg'(C 图4头盖骨断层四种方法提取颅骨外轮廓的效果 (p,t))d和dg'(C(p,t))/d-分别表示在曲线点的右边和 图5(b)中的颅骨部分是从图5(a)中分割出来的。很明 左边分割后图像函数的导数。当曲线点的右边或者左边的邻显,图5(c)中 Sobel算子提取的轮廓拓扑很复杂,不符合单层 近点与该点有不同的值时,这个导数就不为0。如果是这种情外轮廓的要求;图5(d)中的轮廓是分段的有的轮廓段出现断 况,这项就会产生一个附着力,将它和提取力共同作用到曲线裂轮廓上明显地有两条线段伸向其内部,在轮廓上部的鼻尖 点的上;否则就没有附着力,即该项为0。P2是决定附着力权轮廓附近存在着可见的零星杂点;图5(e)中的轮廓也是分段 值的一个常量。 的,内部没有杂质,但是这是以牺牲效率为代价的,因为它需要 k°是调节力,k是曲线带符号的曲率,p、是一个权值手工去除杂点;从图5(f)的实验结果可知,本文提取的外轮廓 常量。 是一条封闭的由线将图5(e)中相邻的分段轮廓用光滑的曲 在实验中提取颅骨轮廓线时,常数参数是根据提取颅封轮线逼近表示,并且在该轮廓内部不存在任何杂点 廓的经验获得,P1在0.05~0.15之间选择,P2为0.7,P3等于 曲线达到的最大曲率 2实验结果 a尖断层CT (b)分割后图像 (c)Sobe算,提取结果 实验选用二维颅面CT作为处理数据,首先对图像进行分 割,然后利用本文的方法对80余套(每套250张左右)颅骨CT 进行处理,最后对具有代表性的结果加以说明。 木文方法提取轮廓的过程如图3所示。 (d)劇线扫法提取结果(e) Snakes与射线结合法提取(门忄文方法提取结果 图5鼻尖断层四种方法提取颅骨外轮廓的效果 图6(b)中的颅骨部分是从图6(a)中分割出来的;图6(c 的轮廓依然复杂而冗余;图6(d)中射线扫描法提取的外轮廓 (a)惊始CT图像()分刮后图像(ct=0s(d)t=1.8s(e)=3.5s(f提取结朱 出现了本来连接在一起却断开的曲线,导致没有反映出凹陷部 图3颅骨单层外轮廓提取过程 分的外轮廓;图6(c)中明显也存在该问题;而本文的方法却很 图3说明了利用本文方法提取颅骨单层外轮廓的过程 好地将两个凹陷部分的轮廓提取出来,如图6(f)。 其中,1=0.1,P2=0.7。图3(b)是对图3(a)利用阈值分割的 结果;图3(c)主要是初始化一个单像素宽的圆使其完全包围 颅骨区域;图3(d)是图3(c)中圆上的点经过1.8、之后演化 得到的曲线,此时已经有一些曲线上的点演化到颜骨边缘;没 有停靠在颅骨边界的点继续演化之后得到图3(e)中的曲线, (a)服断层CT (b)分割后图像(c) Sobel算子提取结果 此吋已经有大部分的点演化到颅骨区域边界上,这些点将停止 演化,但在一些凹陷和孔洞区域,曲线还没有靠近颅骨边缘或 还未得到一条很平滑的曲线段;曲线在这三个力的作用下继续 d)射线扫撵法提取结果(e) Snakes与射线结合法提旼(本文方法提取结果 逼近颅骨边界,最后得到颅骨的最外边缘轮廓,如图3(f)中的 图6眼暗所层四种方法提取颅骨外轮廓的效果 由线。 4结束语 3结果分析 本文针对传统边缘检测算子很难满足提取颅面CT颅骨区 实验将传统 Sobel算子、射线扫描法、 Snakes模型与射线域的单层最外轮廓,结合曲线演化和基木图像处理算法,提出了 扫描结合法以及本文方法提取的轮廓进行对比,如图4所示。一种基于新的曲线演化方程的颅骨轮廓提取方法。该方法将初 实验结果表明,图4(b)是从图4(a)中分割出来的颅骨部始曲线在该微分方程中给定的速度和方向上进行不断演化,从 分,sohe算」提取的颅骨轮廓(图4(c))至少有两层,而射线而提取颅骨外边界轮廓。应用该方法不仅可对有孔洞和凹陷的 扫描法(图4(d))以及 Snakes与射线结合法(图4(e))和本文颅骨可以尽可能地提取逼近其最外层 (下转第3194页) 3194· 计算机应用研究 第29卷 昒比其他算法更加清晰可见,摄影师以及摄影机视觉效果吏清 楚;对于 objection图,脊波和小波不能很好地滤除噪声,反而增4结束语 加了些伪边缘,而本文算法体现了更好的视觉效果;对于 本文结合小波变换和脊波变换各自优势,提出了基于小波 Gaus图,小波去噪出现严重的振铃效应,边缘处出现锯齿状 变換和脊波变换的自适应去噪方法。对图像在不同國值函数 脊波出现了一道很明显的裂痕,本文算法相比小波和脊波减弱下进行了去噪处理,并与小波去噪和脊波去噪算法进行了比 锯卤状伪边缘,削弱了裂痕(限于篇忻,图2~4仅给出了Le·较。实验结果表明,这种方法有较好的去噪效果,既保持了小 na、 objection、Gaus图的效果。第一列为加噪图像;第二列为小波具有点奇异性的优点,同时也保持脊波具有线奇异性特征的 波去噪图像;第三列为脊波去噪图像;第四列为本文去噪 优点。因而,本方法具有更好的应用前景。 无论是应用卞观评价还是采用客观评价,本文方法去噪性 能均优于单纯小波变换大嗓或脊波变换大噪,本文方法在有效 去噪同时具有很好的图像边缘和细节保扩能力。 图4半软阈值图像去噪比较 参考文献 [1 DONOIIO D L. Ridgelet function and orthonormal ridgelets [JI 图2硬阈值图像去噪比较 Journal of Approximation Theory, 2001, 111(2): 143-179 「2]焦李成,谭山.囚像的多处度儿何分析;回顾和进展「J.电子学 报,2003,31(12):1975-1981 [3ˉ项海杕,贾建,信李成基于小波和脊波的图像联合去噪方法[J 系统工程与电子技术,2007,29(5):680-682. 「4]单吴,杨慧珠.基于 Curvelet的 Stein无偏风险估计图像去嗓「J 凊华大学学报报:自然科学版,2010,50(8):1307-1310 [5 DONOHO D L. Orthonormal ridgelet and linear singularities[ J]. SI AM Journal on Mathematical Analysis, 2000, 31(5): 1062-1099 [6 CADDES E J. Ridgelets theory and applications[ D]. Stanford: Sta ford lniversity, 1998 [7 CANDES E J, DONOHO D L. Ridgelets: a key to higher-dimensional intermittency[ J]. Philosophical Trans of the Royal Society of 图3软阈值图像去噪比较 Lond on series a,l999,357(l760):2495-2509 (上接第3165页)轮廓的由线,而且可排除杂质的干扰。同时,[5]王大凯,侯榆青,彭进业.图像处理的偏微分方程方法[M].北京 提取的轮廓也是单层的,因为初始化的曲线就是单像素宽的。 科学出版社,208:497 该方法已经自动地提取了大量的颅骨轮廓,具有实用价值。 [6杨猛,汪国平,董士海基于 Level sel方法的曲线演化[J].软件 参考文献: 学报,2002,13(9):1858-1865 [1] KEPPEL E. Approximating complex surface by triangu [7 FARZINFAR M, ZHONG Xue, TEOH E K. A novel approach for lation of contour curve cvolution in scgmcntation of mcdical images[ J] lines[J]. IBM Joumal of Research and Development, 1975, 19 (1):2-11 Medical Imaging and Graphics, 2010, 34(5): 354-361 [2]王菲,耿国华,冯筠基于 Snake模型和射线法的颅面重建方法 [8 TANNENBALM A. Three snippets of curve evolution theory in com- [冂].计算机工程,2011,37(2):207-209. puter vision[ J]. Mathematical and Computer Modeling, 1996 [3]宋亮.基,CT教据的颅面信息提取及三维重建研究[D].西安: 24(5-6):103-119 西北大学,2009 「9原达,张彩明,李晋江,等.基于 Mumford-Shah模犁的高精庋MR 4 KASS M, WITHIN A, TERZOPOULOS D Snakes: active contour mod 图像轮廓提取算法[冂.计算杌学报,2009,32(2):268-274. els[J]. International Journal of Computer Vision, 1988, 1(4): 10] SCHLEI B R. A new computational framework for 2D shape-enclosin 321-331 contours[ J]. Image and Vision Computing, 2009, 27(6): 637-647

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