CN103679761B - 一种图像中心对称线提取方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像中心对称线提取方法，包括如下步骤：a)输入图像并确定该图像质心M₁；b)以经过图像质心M₁的直线为界，将所述图像分为两个子图像并计算任意一个子图像的当前质心M_A；c)以经过M₁且垂直于M₁‑M_A连线的直线为界，再次将图像分为两个子图像，并重新计算任意一个子图像的当前质心M_A；d)重复步骤c)直至当前质心M_A与前一次取得的变化小于预定误差阈值，M₁‑M_A连线即为所述图像的中心对称线。本发明提供的图像中心对称线提取方法，通过前后迭代计算得到的部分质心的位置作为判断参数，避免了对图像区域进行对称性判断，不但计算速度快，准确率高；而且对图像的对称线方向和区域都没有特殊限定，应用广泛。

Description

一种图像中心对称线提取方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其涉及一种图像中心对称线提取方法。

背景技术

解剖图像中心对称线的提取在医学图像处理领域中具有广泛的应用。比如脑部MRI断层图像的中心线提取在脑部定位图像的自动校准、脑部扩散张量成像、三维图像配准等均有应用。美国专利文献一：Hideya Takeo，Kanagawa-ken.U.S.Pat.No.5533143 Method for determining the orientation in which anobject was placed when the image of the object was recorded公开了一种检测图像是否对称的方法，其判断准则主要依靠图像两边像素值之差是否为0。但是此专利中假设前提是图像的对称轴是和通过图像中心的一条垂直的中心线一致的，在应用上比较狭隘。而且两边像素值之差为0也是很苛刻的条件，很容易受噪声、病变等影响。美国专利文献二：Piet Dewaele，Bercherm.U.S.Pat.No.6263097 Method of determiningsymmetry line in a radiation image公开了一种提取对称线的方法，该方法以图像两边像素灰度值的均方差为判断准则，不断优化对称线的角度来得到最后的对称线。美国专利文献三：Qingmao Hu，WieslawLucjanNowinski.U.S.Pat.No.7409085 Method andapparatus for determining symmetry in 2D and 3D images首先计算出图像质心(xc，yc)，选定一个搜索区域(-15mm＜＝[x-x_c]＜＝15mm，-2mm＜＝[y-y_c]＜＝2mm，-20°＜＝β＜＝20°)，计算此区域内可能性最大的一条对称线(x₀，y₀，β₀)，再重定义搜索区域(-3mm＜＝[x-x₀]＜＝3mm，-3mm＜＝[y-y₀]＜＝3mm，-3°＜＝[β-β₀]＜＝3°)，重复计算可能性最大的对称线。显然该方法是一种基于遍历寻找最优解的方法，与基于迭代的最优化方法相比，在速度和准确性等方面都有着明显的不足。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种图像中心对称线提取方法，不但计算速度快，准确率高；而且对图像的对称线方向和区域都没有特殊限定，应用广泛。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种图像中心对称线提取方法，包括如下步骤：a)输入图像并确定该图像质心M₁；b)在所述图像平面内，以经过所述图像质心M₁的直线为界，将所述图像分为两个子图像，并计算任意一个子图像的质心，作为所述图像的当前质心M_A；c)在所述图像平面内，以经过M₁且垂直于M₁-M_A连线的直线为界，再次将所述图像分为两个子图像，并重新计算任意一个子图像的质心，作为所述图像的当前质心M_A；d)重复步骤c)直至所述图像的当前质心M_A与前一次取得的变化小于预定误差阈值，M₁-M_A连线即为所述图像的中心对称线。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述步骤a)中图像质心M₁坐标(X_M1，Y_M1)计算如下：

$X_{M1}=\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}j\·I(j,i)/\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

$Y_{M1}=\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}i\·I\left(j,i\right)/\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I\left(j,i\right)$

其中，w为图像宽度，h为图像高度，I(j，i)为图像在位置(j，i)的像素值，i，j为自然数。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述步骤b)中图像质心M_A坐标(X_MA，Y_MA)计算如下：

$X_{MA}=\underset{i=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}j\·I\left(j,i\right)/\underset{i=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

$Y_{MA}=\underset{t=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}i\·I(j,i)/\underset{t=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

其中，w为图像的宽度，h为图像的高度，I(j，i)为图像在坐标位置(j，i)的像素值，i，j为自然数。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述步骤b)中经过图像质心M₁的直线为水平直线y＝Y_M1。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述步骤b)中经过图像质心M₁的直线为竖直直线x＝X_M1。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述步骤d)中的预定阈值为0.001。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述图像为具有形态学对称性的二值化图像。

上述的图像中心对称线提取方法，其中，所述图像为MRI图像、CT图像或X-ray图像。

本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的图像中心对称线提取方法，通过前后迭代计算得到的部分质心的位置作为判断参数，避免了对图像区域进行对称性判断，不但计算速度快，准确率高；而且对图像的对称线方向和区域都没有特殊限定，应用广泛。

附图说明

图1为本发明实施例中图像中心对称线提取流程示意图；

图2为本发明实施例中图像中心对称线示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

下面就以脑部MRI断层图像作为提取中心对称线算法的输入图像I，结合图1和图2a、2b、2c和2d来详细介绍本发明图像中心对称线提取流程。如图1所示：

Sa：输入图像I(可以是二值化的图像掩模)，其宽度为w，高度为h；如图2a所示，在图像I所在平面内，找到整幅图像的质心M₁，坐标为(X_M1，Y_M1)，记图像某个坐标位置(j，i)的像素值为I(j，i)，则图像质心M₁的坐标值X_M1和Y_M1分别为：

$X_{M1}=\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}j\·I(j,i)/\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

$Y_{M1}=\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}i\·I(j,i)/\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

其中，w为图像的宽度，h为图像的高度，I(j，i)为图像在坐标位置(j，i)的像素值，i，j为自然数。

Sb：在图像I所在平面内，以经过图像质心M₁的直线为界，优选直线y＝Y_M1(或x＝X_M1)为界，将图像分成上下两个子图像，并计算其中任何一个子图像的当前质心M_A，坐标为(X_MA，Y_MA)，则M_A的坐标值X_MA和Y_MA分别为：

$X_{MA}=\underset{i=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}j\·I\left(j,i\right)/\underset{i=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

$Y_{MA}=\underset{i=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}i\·I(j,i)/\underset{i=Y_{M1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

其中，w为图像宽度，h为图像高度，I(j，i)为图像在位置(j，i)的像素值，i，j为自然数。

在本实施例中，如图2b所示，在图像I所在平面内，以经过图像质心M₁的直线y＝Y_M1为界，即为直线l₁，将图像I分成上下两个子图像，并计算下面子图像的当前质心M_A1。

Sc：M₁，M_A1的连线为对称线的初始位置，以经过M₁并垂直于M₁-M_A1连线的直线为界，再次将图像分为两个子图像，并重新计算任意一个子集的当前质心M_A。如图2c所示，以经过图M₁并垂直于M₁-M_A1连线的直线为l₂；并重新计算下面子图像的当前质心M_A2。

Sd：若前后计算得到的两个当前质心M_A的变化大于预定误差阈值，则重复Sc，直到前后计算得到的两个当前质心M_A的变化小于预定误差阈值，则M₁，M_A的连线即为图像的中心对称线。在本实施中，若图2c中当前质心M_A1和M_A2的变化小于预定误差阈值0.001，则M₁，M_A2的连线即为图像的中心对称线。若当前质心M_A1和M_A2的变化大于预定误差阈值0.001，则重复步骤Sc，直至当前质心M_AN和M_A(N+1)(N为自然数)的变化小于预定误差阈值0.001，如图2d所示，则M₁，M_AN+1的连线即为图像的中心对称线。

以上展示的是脑部MRI断层图像的中心对称线提取，而实际应用中利用质心提取图像对称线的方法不局限在脑部MRI图像，还可应用于其他人体中对称的组织图像(如脊柱等)以及其他形态的医学图像，如CT图像、X-ray图像等。另外，本发明提供的方法不仅可应用于实际医学图像，还可应用于具有形态学对称性的二值化图像。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。

Claims (8)

1.一种图像中心对称线提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

a)输入图像并确定所述图像的质心M₁；

b)在所述图像平面内，以经过所述图像质心M₁的直线为界，将所述图像分为两个子图像，并计算任意一个子图像的质心，作为所述图像的当前质心M_A；

c)在所述图像平面内，以经过M₁且垂直于M₁-M_A连线的直线为界，重新将所述图像分为两个子图像，并重新计算任意一个子图像的质心，作为所述图像的当前质心M_A；

d)重复步骤c)直至所述图像的当前质心M_A与前一次取得的变化小于预定误差阈值，M₁-M_A连线即为所述图像的中心对称线。

2.如权利要求1所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述步骤a)中图像质心M₁坐标(X_M1，Y_M1)计算如下：

$X_{M1}=\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}j\·I(j,i)/\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

$Y_{M1}=\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}i\·I(j,i)/\underset{i=1}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

其中，w为所述图像的宽度，h为所述图像的高度，I(j，i)为所述图像在坐标位置(j，i)的像素值，i，j为自然数。

3.如权利要求1所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述步骤b)中以经过图像质心M_A的直线为界，将图像分成上下两个子图像，以经过图像质心M_A的水平直线为界，水平直线以上的子图像的当前质心M_A坐标(X_MA，Y_MA)计算如下：

$X_{MA}=\underset{i=Y_{M_1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}j\·I(j,i)/\underset{i=Y_{M_1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

$Y_{MA}=\underset{i=Y_{M_1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}i\·I(j,i)/\underset{i=Y_{M_1}}{\overset{h}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{w}{\Σ}}I(j,i)$

其中，w为所述图像的宽度，h为所述图像的高度，I(j，i)为所述图像在坐标位置(j，i)的像素值，i，j为自然数。

4.如权利要求1所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述步骤b)中在所述图像平面内，经过所述图像质心M₁的直线为水平直线y＝Y_M1。

5.如权利要求1所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述步骤b)中在所述图像平面内，经过所述图像质心M₁的直线为竖直直线x＝X_M1。

6.如权利要求1所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述步骤d)中的所述预定阈值为0.001。

7.如权利要求1～6任一项所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述图像为具有形态学对称性的二值化图像。

8.如权利要求7所述的图像中心对称线提取方法，其特征在于，所述图像为MRI图像、CT图像或X-ray图像。