CN108830875A - 一种基于残差最小的电阻抗层析成像图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于残差最小的电阻抗层析成像图像分割方法，该方法将电阻抗层析成像获得的电阻抗分布值降序排列用作阈值候选向量，通过顺序选取阈值向量中的阈值进行图像二值化分割，计算分割图像边界正向电压与测量电压的残差，若残差小于预设值，选取最小残差所对应的分割图像作为最优阈值分割图像。本发明可以提高图像对比度，得到目标物边界更加清晰。
Description
技术领域
本发明属于电学层析成像技术领域，涉及一种图像阈值分割方法。
背景技术
电学层析成像(ElectricalTomography，ET)技术兴起于上世纪80年代后期，是一种新的基于电学敏感机理的过程层析成像技术，它的物理基础是不同的媒质具有不同的电学特性(电导率/介电系数/复导纳/磁导率)，通过判断敏感场内物体的电特性分布便可推知该场中媒质的分布情况。电学层析成像技术主要包括电阻层析成像(ElectricalResistance Tomography,ERT)、电容层析成像(Electrical CapacitanceTomography,ECT)、电阻抗层析成像(Electrical ImpedanceTomography,EIT)和电磁层析成像(Magnetic Induction Tomography,MIT)。电学层析成像由于具有非侵入、无辐射、无扰动、低成本和响应快速等特点，受到广大研究者的关注，已成为多相流流型监测、地质勘探、医学成像以及建筑结构损伤检测等领域的研究热门。但由于电学层析成像自身存在的病态性和非线性特点，其重建图像的空间分辨率通常较低。图像重建结果常常伴随着伪影的存在，特别是基于有限元的图像重建算法，获得的重建图像边界通常比较模糊，在实际应用中不利于图像可视化显示与定量评估。因此，提高图像对比度，获得一个边界清晰的电学重建图像对于其实际应用具有重要作用。
图像分割技术是计算机图像处理领域内常见的问题，主要基于同类像素点具有相同特性对图像像素点进行分类。比如基于像素点像素值大小，选择适当阈值对图像进行阈值分割，将具有相同或相近像素值的像素点归为一类。最常用到的阈值分割技术是基于全局最优阈值的图像分割技术，通过全局最佳阈值的选择实现图像最优化的分割。在最优化图像分割中，最佳阈值的选择是图像分割的关键所在。2001年，S.Y.Hu等人发表于《IEEETransactions on Medical Imaging(美国电子与电气工程师协会医学成像会刊)》第20卷，第490-498页，题为《Automatic Lung Segmentation forAccurate QuantitationofVolumetric X-Ray CT Images(基于精确定量的体积X射线CT图像的肺部组织自动分割)》，提出了一种基于数据集特征的最优化阈值选择方法，能够实现肺部组织CT图像的自动分割。2009年，M.Arnaldo等人发表于《IEEE Transactions onMedical Imaging(美国电子与电气工程师协会医学成像会刊)》第28卷，第1238-1250页，题为《An Adaptive Mean-Shift Framework for MRI Brain Segmentation(应用于脑核磁共振图像分割的自适应平均移位框架)》，提出了一种自适应平均移位算法，通过对图像联合空间-强度特征空间进行聚类，进而提取特征空间内高密度特征点来实现脑核磁共振图像的分割，对三种组织进行区分，通过仿真与实际MRI数据测试结果表明，所提出的方法与当前最有效的基于预配准的统计脑图集法相比具有更高的对比度和精度。上述研究是图像分割技术在硬场层析成像中的应用，图像分割技术已广泛应用于医学图像处理中，为医学诊断与治疗提供了重要的依据。在电学层析成像中，关于图像分割技术的研究报道较少，这与电学成像本身病态性、非线性导致的图像分辨率较低有关。2010年，B.Grychtol等人发表于《PhysiologicalMeasurement(生理学测量)》第31卷，第31-43页，题为《Towards lung EIT imagesegmentation:automatic classification oflung tissue state from analysis ofEITmonitoredrecruitmentmanoeuvres(关于肺部EIT图像分割：通过分析EIT监控状态进行肺部组织自动分类)》，提出了一种基于模糊逻辑算法的肺部EIT图像分割技术，通过肺部膨胀或收缩过程中气道平均压力变化方向一致来跟踪肺部组织变化。2013年，A.Zifan等人发表于《Physiological Measurement(生理学测量)》第34，第671-694页，题为《The use oftheKalman filter in the automated segmentation ofEIT lung images(基于卡尔曼滤波的EIT肺部图像自动分割)》，提出了一种快速、鲁棒的EIT肺部图像分割算法，结合卡尔曼滤波与自适应网格分组预处理，能够实现EIT肺部图像快速分割，并有望应用于临床监护中。图像分割技术在电学成像图像重建中的应用潜力较大，对于提高图像分辨率具有重要意义，也是电学成像技术解决实际问题的关键所在。当然，关于电学成像图像分割技术仍是一个开放性问题，对于高效的图像分割算法的研究仍是一个具有前景的工作。
发明内容
本发明的目的是提供一种可以提高图像对比度，得到目标物边界更加清晰的用于电阻抗层析成像的图像阈值分割方法，技术方案如下：
一种基于残差最小的电阻抗层析成像图像分割方法，该方法将电阻抗层析成像获得的电阻抗分布值降序排列用作阈值候选向量，通过顺序选取阈值向量中的阈值进行图像二值化分割，计算分割图像边界正向电压与测量电压的残差，若残差小于预设值，选取最小残差所对应的分割图像作为最优阈值分割图像，步骤如下：
(1)将被测对象置于电阻抗层析成像测量系统中，对电极实施激励，获取电极的边界测量值p；
(2)将被测场域内电阻抗分布离散化表征为n个像素点的电阻抗分布图像，并计算边界测量值p关于成像区域内离散分布的电阻抗值的灵敏度矩阵J；
(3)利用某种图像重建算法获取电阻抗层析成像重建图像x；
(4)将图像x的像素值进行降序排列，并保存到向量L中，作为图像分割的候选阈值向量；
(5)选取L的第k个元素作为图像分割阈值，设k的初值为1，对x进行分割，获得x的二值化图像bk，计算投影矩阵
(6)利用投影矩阵计算二值图像bk所对应的最优电导率估计gk，并计算残差d(k)；
(7)若残差小于预设值τ，停止迭代，选取bk作为x的最优二值图像，否则，设k＝k+1，并返回步骤5继续迭代。
本发明中所提出的方法，可以提高电阻抗层析成像的图像对比度，能够明显改善电阻抗层析成像中图像边界伪影较多，边界不清晰的问题。
附图说明
图1为所发明电阻抗层析成像图像分割方法流程图；
图2为发明中所涉及电阻抗层析成像传感器示意图；
图3为所发明电阻抗层析成像图像分割方法的仿真结果；
图4为所发明电阻抗层析成像图像分割方法的实验结果。
具体实施方式
下面以气液两相流中泡状流作为测试对象为例，介绍所提出的电阻抗层析成像图像分割方法的具体实施方案。方案中传感器直径为100mm，16个电极均匀分布在传感器周围，被测场域内电导率分布离散化表征为812个像素点的电导率分布图像，该实施案例的具体实现流程图见图1所示，主要包含以下几个步骤：
(1)针对泡状流的三个典型模型，分别获取各自重建所需的边界测量值：
边界测量值是将被测对象置于电阻抗层析成像测量系统中，被测场域外均匀分布16个电极(如图2所示)，采用电流激励电压测量且激励电极不测量的模式，采集循环激励循环测量下的边界电压，共获得208个测量值，用向量p来表示(p为不含内含物的空场边界电压p1和含有内含物的目标场边界测量电压p2之差)；
(2)基于互易定理，计算空场下的灵敏度矩阵：
其中，Jij是第i个测量值关于第j个像素点上电导率变化的灵敏度系数，φi和φj分别为电流激励Ii和Ij时的场域电势分布；
(3)采用吉洪诺夫正则化方法获得电阻抗层析成像重建图像x：
x＝(JTJ+λI)-1JTp
上式中，λ是正则化参数，一般采用经验法选取，这里选为0.001；
(4)将图像x的像素值进行降序排列，并保存到向量L中，作为图像分割的候选阈值向量；
(5)选取L的第k个元素作为图像分割阈值，设k的初值为1，对x进行分割，获得x的二值化图像bk，计算投影矩阵
(6)采用牛顿一步误差重建算法计算二值图像bk所对应的最优电导率估计gk＝(MTM+α·diag(diag(MTM)))-1MTp，α为阻尼参数，依据经验选取，这里选为0.0001，并计算残差d(k)＝||Mgk-p||2；
(7)若残差小于预设值τ，停止迭代，选取bk作为x的最优二值图像，否则，设k＝k+1，并返回步骤5继续迭代。
实施结果：对上述方案进行仿真和实验测试。仿真测试中，四种典型的泡状流的流动型态作为测试目标，实施效果如图3所示，图中低电导率区域用红色表示，高电导率区域用蓝色表示，测试中对比了真实电导率图像、吉洪诺夫正则化重建图像，以及所提出的基于残差最小的分割图像。可以看出，分割后图像中目标物具有较清晰的边界，图像对比度明显高于吉洪诺夫正则化重建图像。实验测试为静态测试，将四组不同数目的尼龙棒置于水中模拟上述四种典型的泡状流分布，实验结果见图4所示。与吉洪诺夫正则化重建图像相比，所提出的方法对于实际测试对象同样能获得对比度高，边界更清晰的目标物分布图像。
Claims (1)
1.一种基于残差最小的电阻抗层析成像图像分割方法，该方法将电阻抗层析成像获得的电阻抗分布值降序排列用作阈值候选向量，通过顺序选取阈值向量中的阈值进行图像二值化分割，计算分割图像边界正向电压与测量电压的残差，若残差小于预设值，选取最小残差所对应的分割图像作为最优阈值分割图像，步骤如下：
(1)将被测对象置于电阻抗层析成像测量系统中，对电极实施激励，获取电极的边界测量值p；
(2)将被测场域内电阻抗分布离散化表征为n个像素点的电阻抗分布图像，并计算边界测量值p关于成像区域内离散分布的电阻抗值的灵敏度矩阵J；
(3)利用某种图像重建算法获取电阻抗层析成像重建图像x；
(4)将图像x的像素值进行降序排列，并保存到向量L中，作为图像分割的候选阈值向量；
(5)选取L的第k个元素作为图像分割阈值，设k的初值为1，对x进行分割，获得x的二值化图像bk，计算投影矩阵
(6)利用投影矩阵计算二值图像bk所对应的最优电导率估计gk，并计算残差d(k)；
(7)若残差小于预设值τ，停止迭代，选取bk作为x的最优二值图像，否则，设k＝k+1，并返回步骤5继续迭代。
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| CN108830875B (zh) | 2021-04-27 |
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