CN112132189B - 一种面向cbct图像的密度峰值超像素预处理方法 - Google Patents

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Abstract

一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法，将CBCT图像的Hu值转化为像素亮度值，通过计算每个像素的局部密度和距离，得出每个像素的决策值，根据决策值确定出目标数目的聚类中心，然后计算每个像素和聚类中心的加权距离并为像素赋上标签生成超像素，再对不合理的超像素区域进行合并，得到CBCT区域级图像。本发明利用局部密度峰值聚类的超像素分割，提高了CBCT图像预处理的便捷性和有效性，降低了预处理的图像损失率。

Description

一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法
技术领域
本专利涉及医学图像处理与机器学习领域，特别是指一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法。
背景技术
随着计算机科学和医学图像的发展，利用计算机图像处理技术对CBCT二维切片图像进行分析和处理，实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析，从而提高医疗诊断的准确性和可靠性。
对图像的处理大多以像素为单位，用二维矩阵来表示一张图像，并未考虑像素之间的空间组织关系，这使得算法处理效率过低。2003年Ren等人提出了超像素，所谓超像素，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的图像块。它利用像素之间特征的相似程度将像素分组，可以获取图像的冗余信息，在很大程度上降低了后续图像处理任务的复杂度，是图像处理和计算机视觉中的重要预处理环节。
目前常用的超像素算法主要有SLIC算法和LCS算法。SLIC算法是一种比较快速的超像素分割算法，但边缘召回率不高且需要预先设定超像素的数目。LSC算法通过核函数将像素信息映射到特征空间，提高了超像素分割精度，但是仍需手动设定超像素的数目和空间相似度与颜色相似度的平衡参数。
发明内容
为了解决现有的一些超像素分割方法边缘召回率低、分割精度不足、鲁棒性差、处理速度缓慢等问题，受密度峰值聚类算法的启发，本发明提出了一种基于密度峰值超像素分割的图像损失小且处理更加便捷的CBCT图像预处理方法，可以快速、高效地生成高质量的CBCT预处理图像。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法，包括如下步骤：
步骤一：输入CBCT图像的超像素目标数目k和需凸显特定组织的Hu值范围，从原始的CBCT数据中的Hu值逐一转化为亮度值li,得到亮度图L＝{li|1≤i≤n},
li＝Hui+1024,
其中n为亮度图L的像素总数，CBCT亮度图的单个像素的向量表示为pi＝(xi,yi,li)，(xi,yi)为像素在亮度图中的坐标值；
步骤二：选取像素pi的K个最近邻居像素构成的集合P，根据每个邻居像素pj∈P和pi之间的欧式距离/>计算像素pi的局部密度ρi
步骤三：计算每个像素的距离即像素pi的距离为pi到最近的大密度像素点的距离；
步骤四：计算每个像素的决策值γi＝ρi×δi；
步骤五：根据决策值，取与前k个决策值对应的像素点为聚类中心集{c1,c2,...,ck}，并将cj对应的像素点标签labelcj标记为j；
步骤六：遍历像素点，对于未标签的像素点pi，计算pi与聚类中心cj的距离
d1(i,cj)＝β×dc+(1-β)×ds，0＜β＜1，
其中为pi与cj的亮度分量距离，/>为pi与cj的空间坐标分量距离，并将像素点pi的标签置为使距离d1(i,cj)最小所对应的聚类中心的标签,生成超像素分割像素集/>得到CBCT区域级图像；
步骤七：合并超像素，对于超像素Si，如果‖Si‖小于即超像素Si包含的像素数小于预期超像素的平均大小，则计算超像素Si和相邻超像素Sj的距离
其中/>和/>为对应超像素所有像素的平均亮度和平均坐标，把Si合并到使距离d2(Si,Sj)最小对应的超像素Sj中去，即把Si中所有像素的标签置为Sj中的像素标签，完善能有效表示图像特征的CBCT区域级图像。
本发明的技术构思为：将CBCT对应的CT值信息用像素亮度信息表示，通过计算每个像素的局部密度和距离，得出每个像素的决策值，根据决策值自动确定出聚类中心，然后计算像素和聚类中心的距离并为像素赋上标签生成超像素，并对超像素进行优化合并，得到CBCT区域级图像。
本发明的有益效果为：利用局部密度峰值聚类，提出了一种鲁棒性强、边缘召回率高、可达分割精度高且自动化的超像素分割方法，提高了CBCT图像预处理的便捷性和有效性，降低了预处理的图像损失率。
附图说明
图1为超像素分割后口腔CBCT图像示意图。
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
参照图1和图2，一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法，包括如下步骤：
步骤一：输入CBCT图像的超像素目标数目k和需凸显特定组织的Hu值范围，从原始的CBCT数据中的Hu值逐一转化为亮度值li,得到亮度图L＝{li|1≤i≤n},
li＝Hui+1024,
其中n为亮度图L的像素总数，CBCT亮度图的单个像素的向量表示为pi＝(xi,yi,li)，(xi,yi)为像素在亮度图中的坐标值；
步骤二：选取像素pi的K个最近邻居像素构成的集合P，根据每个邻居像素pj∈P和pi之间的欧式距离/>计算像素pi的局部密度ρi
步骤三：计算每个像素的距离即像素pi的距离为pi到最近的大密度像素点的距离；
步骤四：计算每个像素的决策值γi＝ρi×δi；
步骤五：根据决策值，取与前k个决策值对应的像素点为聚类中心集{c1,c2,...,ck}，并将cj对应的像素点标签labelcj标记为j；
步骤六：遍历像素点，对于未标签的像素点pi，计算pi与聚类中心cj的距离
d1(i,cj)＝β×dc+(1-β)×ds，0＜β＜1，
其中为pi与cj的亮度分量距离，/>为pi与cj的空间坐标分量距离，并将像素点pi的标签置为使距离d1(i,cj)最小所对应的聚类中心的标签,生成超像素分割像素集/>得到CBCT区域级图像；
步骤七：合并超像素，对于超像素Si，如果‖Si‖小于即超像素Si包含的像素数小于预期超像素的平均大小，则计算超像素Si和相邻超像素Sj的距离
其中/>和/>为对应超像素所有像素的平均亮度和平均坐标，把Si合并到使距离d2(Si,Sj)最小对应的超像素Sj中去，即把Si中所有像素的标签置为Sj中的像素标签，完善能有效表示图像特征的CBCT区域级图像。
如上所述，本专利实施的具体实现步骤使本发明更加清晰。在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤一：输入CBCT图像的超像素目标数目k和需凸显特定组织的Hu值范围，从原始的CBCT数据中的Hu值逐一转化为亮度值li,得到亮度图L＝{li|1≤i≤n},
li＝Hui+1024,
其中n为亮度图L的像素总数，CBCT亮度图的单个像素的向量表示为pi＝(xi,yi,li)，(xi,yi)为像素在亮度图中的坐标值；
步骤二：选取像素pi的K个最近邻居像素构成的集合P，根据每个邻居像素pj∈P和pi之间的欧式距离/>计算像素pi的局部密度ρi
步骤三：计算每个像素的距离即像素pi的距离为pi到最近的大密度像素点的距离；
步骤四：计算每个像素的决策值γi＝ρi×δi；
步骤五：根据决策值，取与前k个决策值对应的像素点为聚类中心集{c1,c2,...,ck}，并将cj对应的像素点标签标记为j；
步骤六：遍历像素点，对于未标签的像素点pi，计算pi与聚类中心cj的距离
d1(i,cj)＝β×dc+(1-β)×ds，0＜β＜1，
其中为pi与cj的亮度分量距离，/>为pi与cj的空间坐标分量距离，并将像素点pi的标签置为使距离d1(i,cj)最小所对应的聚类中心的标签,生成超像素分割像素集/>得到CBCT区域级图像；
步骤七：合并超像素，对于超像素Si，如果‖Si‖小于即超像素Si包含的像素数小于预期超像素的平均大小，则计算超像素Si和相邻超像素Sj的距离/>其中/>和/>为对应超像素所有像素的平均亮度和平均坐标，把Si合并到使距离d2(Si,Sj)最小对应的超像素Sj中去，即把Si中所有像素的标签置为Sj中的像素标签，完善能有效表示图像特征的CBCT区域级图像。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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