CN113470054A - 一种基于边缘概率的口腔cbct超像素生成方法 - Google Patents

一种基于边缘概率的口腔cbct超像素生成方法 Download PDF

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Abstract

一种基于边缘概率的口腔CBCT超像素生成方法，包括以下步骤：1)CT值初始化；2)像素特征映射；3)计算像素密度；4)计算像素距离和决策值；5)生成超像素；6)合并不合理区域。本发明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口腔CBCT超像素生成方法，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。

Description

一种基于边缘概率的口腔CBCT超像素生成方法
技术领域
本发明涉及医学图像处理与机器学习领域，特别是指一种面向口腔CBCT图像的超像素生成方法。
背景技术
医学图像的分割是图像分割领域的一项重要研究任务，是病变区域跟踪和三维重建的基础。CT图像作为临床判断病理状况常用的医学图像之一，被广泛用于如肿瘤诊断、新冠肺炎检测与骨况检测等医学临床任务。使用超像素作为医学图像分割的基本单元，可以有效提升处理速度，加快病灶检测，具有广泛且实际的意义。
目前常用的超像素算法主要有简单线性迭代聚类SLIC算法和线性谱聚类LCS算法。SLIC算法使用K-means聚类对像素空间和颜色信息的五维特征表示(XY lab特征)进行迭代聚类，因其简单有效而被广泛使用。但迭代过程中，SLIC初始保留的一些边缘可能会丢失。LSC算法将像素的五维特征表示映射到十维特征空间，在特征空间上应用加权K-means对像素向量聚类，可以有效捕获全局图像属性，但计算复杂度相对于SLIC要高。SLIC算法和LCS算法虽然可以在三通道的自然图像上生成一定可达分割精度的超像素，但它们不能直接应用于口腔CBCT单通道图像的超像素分割。
发明内容
为了将灰度值相近、边缘强度相似的局部区域聚合成超像素，使超像素边缘能够更好地贴合不同器官和组织的边缘，本发明提出了一种基于边缘概率的口腔CBCT超像素生成方法，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：
一种基于边缘概率的口腔CBCT超像素生成方法，包括如下步骤：
步骤一：选择口腔CBCT影像的某一位面图，输入最近邻居数K和超像素目标数目k，根据感兴趣区域的窗宽WW、窗位WL对CBCT图像的像素值进行初始化，将窗口外的CT值l进行变换：
Figure BDA0003118398400000021
步骤二：对口腔图像各像素点p的CT值lp、边缘强度值ep、像素空间横坐标xp和纵坐标yp进行归一化映射到区间[0,1]，通过核函数φ(·)将基于边缘强度的像素点四维向量表示
Figure BDA0003118398400000022
进行映射得到八维空间表示
Figure BDA0003118398400000023
Figure BDA0003118398400000024
Figure BDA0003118398400000025
其中ep使用Canny边缘检测算法计算，α为像素的灰度权重，β为边缘强度权重，γ为空间相邻度权重，W(p,q)为像素点p和q的相似度度量，q＝[lq,eq,xq,yq]，V为所有像素点的集合；
步骤三：计算像素最近邻密度，对于口腔CBCT图像I中的任一八维向量表示的像素pi，计算pi到以pi为中心、半径为
Figure BDA0003118398400000026
的邻域内像素点pj的距离dij，从中选出最小的前K个值组成pi的最近邻邻域
Figure BDA0003118398400000027
计算pj的密度ρi
Figure BDA0003118398400000028
dij为像素pi与pj的欧式距离：
Figure BDA0003118398400000031
步骤四：计算像素距离和决策值，若像素pi在半径为
Figure BDA0003118398400000032
的邻域NL内为密度最大，则为局部密度极大值点，计算所有局部密度极大值点pi的距离δi为到局部密度极大值点集合NL中其他大密度点pj的最近距离
Figure BDA0003118398400000033
依据距离δi和密度ρi计算所有局部密度极大值点的决策值λi＝ρiδi；
步骤五：生成超像素，选择前k个大的决策值对应的像素为聚类中心点，将所有非聚类中心点pi归类到其加权距离d(pi,cj)最近的聚类中心点cj，归为同一类的像素点构成的集合即为一个超像素，
Figure BDA0003118398400000034
步骤六：合并不合理区域，对生成的超像素，存在过小或者孤立的区域，将这些区域合并到平均距离最近的相邻超像素中去，得到口腔CBCT图像的超像素分割结果。
本发明的技术构思为：为丰富口腔CBCT图像的像素特征表示，将像素的灰度特征与Canny算法检测出的边缘强度相结合，通过核函数映射到八维特征空间，计算每个像素的最近邻密度以及所有局部密度极大值点的距离和决策值，选择前k个大的决策值对应的像素为聚类中心点，将所有非聚类中心点归类到其加权距离最近的聚类中心点，合并过小或者孤立的不合理区域，得到口腔CBCT图像的超像素生成结果。
本发明的有益效果为：利用边缘强度和局部密度峰值聚类，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1，一种基于边缘概率的口腔CBCT超像素生成方法，包括如下步骤：
步骤一：选择口腔CBCT影像的某一位面图，输入最近邻居数K和超像素目标数目k，根据感兴趣区域的窗宽WW、窗位WL对CBCT图像的像素值进行初始化，将窗口外的CT值l进行变换：
Figure BDA0003118398400000041
步骤二：对口腔图像各像素点p的CT值lp、边缘强度值ep、像素空间横坐标xp和纵坐标yp进行归一化映射到区间[0,1]，通过核函数φ(·)将基于边缘强度的像素点四维向量表示
Figure BDA0003118398400000042
进行映射得到八维空间表示
Figure BDA0003118398400000043
Figure BDA0003118398400000044
Figure BDA0003118398400000045
其中ep使用Canny边缘检测算法计算，α为像素的灰度权重，β为边缘强度权重，γ为空间相邻度权重，W(p,q)为像素点p和q的相似度度量，q＝[lq,eq,xq,yq]，V为所有像素点的集合；
步骤三：计算像素最近邻密度，对于口腔CBCT图像I中的任一八维向量表示的像素pi，计算pi到以pi为中心、半径为
Figure BDA0003118398400000051
的邻域内像素点pj的距离dij，从中选出最小的前K个值组成pi的最近邻邻域
Figure BDA0003118398400000052
计算pj的密度ρi
Figure BDA0003118398400000053
dij为像素pi与pj的欧式距离：
Figure BDA0003118398400000054
步骤四：计算像素距离和决策值，若像素pi在半径为
Figure BDA0003118398400000055
的邻域NL内为密度最大，则为局部密度极大值点，计算所有局部密度极大值点pi的距离δi为到局部密度极大值点集合NL中其他大密度点pj的最近距离
Figure BDA0003118398400000056
依据距离δi和密度ρi计算所有局部密度极大值点的决策值λi＝ρiδi；
步骤五：生成超像素，选择前k个大的决策值对应的像素为聚类中心点，将所有非聚类中心点pi归类到其加权距离d(pi,cj)最近的聚类中心点cj，归为同一类的像素点构成的集合即为一个超像素，
Figure BDA0003118398400000057
步骤六：合并不合理区域，对生成的超像素，存在过小或者孤立的区域，将这些区域合并到平均距离最近的相邻超像素中去，得到口腔CBCT图像的超像素分割结果。
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)

1.一种基于边缘概率的口腔CBCT超像素生成方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：
步骤一：选择口腔CBCT影像的某一位面图，输入最近邻居数K和超像素目标数目k，根据感兴趣区域的窗宽WW、窗位WL对CBCT图像的像素值进行初始化，将窗口外的CT值l进行变换：
Figure FDA0003118398390000011
步骤二：对口腔图像各像素点p的CT值lp、边缘强度值ep、像素空间横坐标xp和纵坐标yp进行归一化映射到区间[0,1]，通过核函数φ(·)将基于边缘强度的像素点四维向量表示
Figure FDA0003118398390000017
进行映射得到八维空间表示
Figure FDA0003118398390000012
Figure FDA0003118398390000013
Figure FDA0003118398390000014
其中ep使用Canny边缘检测算法计算，α为像素的灰度权重，β为边缘强度权重，γ为空间相邻度权重，W(p,q)为像素点p和q的相似度度量，q＝[lq,eq,xq,yq]，V为所有像素点的集合；
步骤三：计算像素最近邻密度，对于口腔CBCT图像I中的任一八维向量表示的像素pi，计算pi到以pi为中心、半径为
Figure FDA0003118398390000015
的邻域内像素点pj的距离dij，从中选出最小的前K个值组成pi的最近邻邻域
Figure FDA0003118398390000016
计算pj的密度ρi
Figure FDA0003118398390000021
dij为像素pi与pj的欧式距离：
Figure FDA0003118398390000022
步骤四：计算像素距离和决策值，若像素pi在半径为
Figure FDA0003118398390000023
的邻域NL内为密度最大，则为局部密度极大值点，计算所有局部密度极大值点pi的距离δi为到局部密度极大值点集合NL中其他大密度点pj的最近距离
Figure FDA0003118398390000024
依据距离δi和密度ρi计算所有局部密度极大值点的决策值λi＝ρiδi；
步骤五：生成超像素，选择前k个大的决策值对应的像素为聚类中心点，将所有非聚类中心点pi归类到其加权距离d(pi,cj)最近的聚类中心点cj，归为同一类的像素点构成的集合即为一个超像素，
Figure FDA0003118398390000025
步骤六：合并不合理区域，对生成的超像素，存在过小或者孤立的区域，将这些区域合并到平均距离最近的相邻超像素中去，得到口腔CBCT图像的超像素分割结果。
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