CN117474822B - 一种心血管外科影像智能增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种心血管外科影像智能增强方法，通过获取待增强的影像图像的灰度图像，根据灰度图像中各个像素点的灰度值，确定灰度图像中的血管明显区域和血管明显区域的目标灰度值，对灰度图像中不属于血管明显区域的待分析像素点进行区域生长，确定各个待分析像素点的生长区域，进而确定灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值，并根据灰度图像中的血管明显区域以及各个待分析像素点的属于血管可能性值，对灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像。本发明通过对造影图像中像素点属于血管的可能性大小进行准确评估，有效提高了影像图像的图像增强效果。

Description

一种心血管外科影像智能增强方法

技术领域

本发明涉及图像增强技术领域，具体涉及一种心血管外科影像智能增强方法。

背景技术

冠状动脉造影属于心血管外科影像的一种，是指通过向冠状动脉血管注入造影剂来增强血管可见度从而得到影像的技术，可以辅助医生判断是否需要进行冠状动脉搭桥手术或其他介入性治疗。为了最终得到清晰的冠状动脉造影图像，通常需要对采集到的冠状动脉造影图像进行图像增强处理。

现有技术中，可采用区域生长算法对冠状动脉造影图像进行图像增强，但是由于冠状动脉造影图像中血管区域的整体灰度偏暗，导致血管区域与背景之间的灰度差异不明显，从而无法准确识别图像中的血管区域和背景区域，进而导致冠状动脉造影图像的增强效果较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种心血管外科影像智能增强方法，用于解决现有造影图像增强效果的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种心血管外科影像智能增强方法，包括以下步骤：

获取待增强的影像图像的灰度图像，根据所述灰度图像中各个像素点的灰度值，确定所述灰度图像中的血管明显区域和所述血管明显区域的目标灰度值；

确定所述灰度图像中不属于所述血管明显区域的待分析像素点，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域；

根据所述灰度图像中的所述血管明显区域、各个待分析像素点的灰度值与所述目标灰度值之间的差异、各个待分析像素点到所述血管明显区域的距离、各个待分析像素点的生长区域的灰度值分布、各个待分析像素点的灰度值与其生长区域的灰度值之间的差异、各个待分析像素点的生长区域的灰度值与所述血管明显区域的灰度值之间的差异，以及各个待分析像素点的生长区域与所述血管明显区域之间的距离，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值；

根据所述灰度图像中的所述血管明显区域以及各个待分析像素点的属于血管可能性值，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像。

进一步的，该方法还包括：

根据所述灰度图像中各个待分析像素点的灰度值与所述目标灰度值之间的差异，以及所述灰度图像中各个待分析像素点到所述血管明显区域的距离，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度；

按照所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度从大到小的顺序，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域。

进一步的，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值，对应的计算公式为：

其中，/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的属于血管可能性值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的区域生长优先程度；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的生长区域的平均灰度值；/>表示所述血管明显区域的平均灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的生长区域到所述血管明显区域的距离；/>表示以自然常数e为底数的指数函数；| |表示取绝对值符号；S表示所述血管明显区域；/>表示第一调节参数；/>表示第二调节参数；/>表示第三调节参数。

进一步的，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的区域生长优先程度；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>到所述血管明显区域的距离；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的坐标，/>表示所述血管明显区域中像素点/>的坐标；/>表示取最小值符号；/>表示属于符号；/>表示所述血管明显区域的目标灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的灰度值；S表示所述血管明显区域；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

进一步的，确定所述灰度图像中的血管明显区域和所述血管明显区域的目标灰度值，包括：

获取所述灰度图像的分割阈值；

利用所述分割阈值对灰度图像进行二值分割，确定二值图像；

根据所述二值图像和灰度图像，确定所述灰度图像中的血管明显区域，并将所述分割阈值确定为所述血管明显区域的目标灰度值。

进一步的，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域，包括：

对于所述灰度图像中的任意一个待分析像素点，将待分析像素点/>作为当前的种子点，并将待分析像素点/>所构成的区域作为当前的生长区域，选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点并入到当前的生长区域中，从而得到第一次生长后的生长区域；将第一次生长后的生长区域作为当前的生长区域，并以第一次生长后的生长区域中新并入的每个待生长像素点均作为当前的种子点，同样选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点均并入到当前的生长区域中，从而得到第二次生长后的生长区域；将第二次生长后的生长区域作为当前的生长区域，并以第二次生长后的生长区域中新并入的每个待生长像素点均作为当前的种子点，同样选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点均并入到当前的生长区域中，从而得到第三次生长后的生长区域；按照这种方式依次进行下去，直至满足区域生长停止条件，并将最后一次生长后的生长区域作为待分析像素点/>的最终的生长区域。

进一步的，所述生长条件是指：当前的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值与待生长像素点的差值小于或者等于设定灰度差值阈值；所述区域生长停止条件是指：当前的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值与待生长像素点的差值大于设定灰度差值阈值，或者每次生长后的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值大于所述血管明显区域中所有像素点的平均灰度值。

进一步的，在对待分析像素点a进行区域生长的过程中，若待分析像素点a的区域生长优先程度小于待分析像素点b的区域生长优先程度，且出现需要将待分析像素点b并入到当前的生长区域中时，是将待分析像素点b的生长区间并入到当前的生长区域中，并不再以待分析像素点b作为种子点进行下一次生长。

进一步的，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像，包括：

将所述灰度图像中的所述血管明显区域中各个像素点的属于血管可能性值设置为预设属于血管可能性阈值，所述预设属于血管可能性阈值大于或者等于所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值中的最大值；

根据所述灰度图像中各个像素点的属于血管可能性值，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像。

进一步的，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中像素点/>的增强调整后的灰度值；/>表示所述灰度图像中像素点/>的属于血管可能性值；/>表示所述灰度图像中所有像素点的属于血管可能性值的平均值；/>表示所述灰度图像中像素点/>的增强调整前的灰度值；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

本发明具有如下有益效果：本发明考虑到在影像图像中，血管越粗，其中的造影剂的相对含量就越多，因此对X射线的吸收也就越大，导致灰度值较小，这使得较粗的血管在造影图像中呈现出较暗的区域，从而对应的灰度值就较小。因此，通过图像中的灰度信息，首先可以确定灰度图像中的血管明显区域。考虑到血管具有延伸性，因此血管的灰度变化同样具有延伸性，因此对灰度图像中不属于血管明显区域的各个待分析像素点沿着血管延伸方向进行区域生长，从而得到灰度图像中各个待分析像素点的生长区域。通过对各个待分析像素点及其生长区域与血管明显区域之间的灰度和距离情况进行分析，以对各个待分析像素点属于血管的可能性大小进行分析，以确定准确评估出各个待分析像素点的属于血管可能性值，并基于该属于血管可能性值的大小，对灰度图像中的像素点灰度值进行增强调整，最终得到增强后的灰度图像。本发明通过对造影图像中血管明显区域外的各个像素点属于血管的可能性大小进行准确评估，有效提高了影像图像的图像增强效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明实施例的心血管外科影像智能增强方法的流程图；

图2为本发明实施例的采用心血管外科影像智能增强方法进行增强前的图像；

图3为本发明实施例的采用心血管外科影像智能增强方法进行增强后的图像。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的技术方案的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。另外，本文所涉及公式中的所有参数或者指标均为归一化之后的消除了量纲影响的数值。

为了解决现有造影图像增强效果的问题，本实施例提供了一种心血管外科影像智能增强方法，该方法对应的流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤S1：获取待增强的影像图像的灰度图像，根据所述灰度图像中各个像素点的灰度值，确定所述灰度图像中的血管明显区域和所述血管明显区域的目标灰度值。

由于不同的组织对X射线的吸收能力不同，利用造影剂对X射线具有较高的吸收能力，通过造影导管将造影剂注射到血管中，从而得到心脏冠状动脉造影图像，该心脏冠状动脉造影即为本实施中待增强的影像图像。由于血液的流动以及心脏的起伏影响，导致心脏冠状动脉造影中的噪声点特别多，因此利用现有的滤波算法对图像进行滤波，以完成对图像的预处理，从而得到预处理后的心脏冠状动脉造影。滤波算法可以根据需要进行合理选择，此处不做限定。对预处理后的心脏冠状动脉造影进行灰度化处理，从而得到灰度图像。

由于血管越粗，其内部包含的血液量相对就较多，而血液对X射线的吸收能力相对较低。因此，在心脏冠状动脉造影图像中，血管越粗，其中的造影剂的相对含量就越多，因此对X射线的吸收也就越大，导致灰度值较小，这使得较粗的血管在心脏冠状动脉造影图像中呈现出较暗的区域，从而对应的灰度值就较小。由于末梢血管的直径较小，周围组织与血管之间的灰度差异相对较大，从而使末梢血管在图像中呈现较大的灰度值。相比之下，冠状动脉等粗大血管周围的灰度差异较小，导致这些血管的灰度值较小。

基于上述特点，构建灰度图像的灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的最小灰度级，将该最小灰度级作为分割阈值，对灰度图像进行阈值分割，将灰度图像中灰度值大于该分割阈值的像素点的像素值置为0，并将灰度图像中灰度值不大于该分割阈值的像素点的像素值置为1，从而得到二值图像。当然，作为其他的实施方式，也可以根据经验确定一个灰度值较小的分割阈值/>，例如将该分割阈值/>设置为20，以对灰度图像进行阈值分割，从而得到二值图像。

由于在灰度图像中表现为血管最为明显的区域，为二值图像中像素值为1的像素点所形成的区域，因此根据二值图像中像素值为1的像素点所形成的区域，可以确定灰度图像中相同位置的区域，从而可以得到灰度图像中的血管明显区域S，该血管明显区域S即为冠状动脉区域。同时，将上述分割阈值作为血管明显区域S的目标灰度值。

步骤S2：确定所述灰度图像中不属于所述血管明显区域的待分析像素点，根据所述灰度图像中各个待分析像素点的灰度值与所述目标灰度值之间的差异，以及所述灰度图像中各个待分析像素点到所述血管明显区域的距离，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度。

由于心脏冠状动脉造影图像中的血管都是冠状动脉的分支，同时血管具有延伸性，因此血管的灰度变化同样具有延伸性，利用这种延伸性让像素点朝着动脉的方向进行区域生长时最终都会汇集到冠状动脉上，由此可以确定像素点为血管的可能性，并基于这种可能性大小实现图像的增强，最终提高图像的增强质量。考虑到在区域生长时会出现某个像素点属于另一个像素点的生长区域，这样会导致某些区域参与了多次且重复的计算，因此需要对灰度图像中的像素点的区域生长次序进行确定，以避免像素点区域生长过程中对某些区域的重复计算。

在确定灰度图像中像素点的区域生长次序时，利用区域生长的方向是向着冠状动脉的方向生长，即向着血管增粗的方向生长，在灰度图像上表现为向着灰度值减小的方向生长，因此灰度值与动脉的灰度值越接近，像素点参与重复计算的次数就越高，对应的进行区域生长的优先级就越高；且由于血管的灰度是连续变化的，因此离动脉越近，像素点参与重复计算的次数就越高，对应的进行区域生长的优先级就越高。

基于上述分析，将灰度图像中不属于血管明显区域的各个像素点作为待分析像素点，并根据灰度图像中的各个待分析像素点与血管明显区域之间的灰度差异和距离大小，可以确定灰度图像中的各个待分析像素点的区域生长优先程度。

优选的，在本实施例中，确定灰度图像中的各个待分析像素点的区域生长优先程度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的区域生长优先程度；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>到血管明显区域的距离；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的坐标，/>表示所述血管明显区域中像素点/>的坐标；/>表示取最小值符号；/>表示属于符号；/>表示所述血管明显区域S的目标灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的灰度值；S表示所述血管明显区域。

在上述计算公式中，通过计算灰度图像中待分析像素点到血管明显区域S中各个像素点之间的最小距离，并利用该最小距离表示待分析像素点/>到血管明显区域S的距离，距离越小表明后续在进行区域生长过程中待分析像素点/>参与重复计算的次数越多，对待分析像素点/>进行区域生长的优先级就应该越高。/>反映了待分析像素点/>的灰度值与血管明显区域S的目标灰度值/>之间的灰度差异，该灰度差异越小，即/>的取值越大，表明在进行区域生长过程中待分析像素点/>参与重复计算的次数越多，此时对待分析像素点/>进行区域生长的优先级就应该越高。

步骤S3：按照所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度从大到小的顺序，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域。

由于冠状动脉的血管具有明显的粗细变化，而血管粗细的不同导致X射线的穿透能力不同，在图像上表现为灰度值的变化。因此，可以利用图像中灰度值的变化关系确定区域生长的条件，使其向着冠状动脉的方向生长，并根据生长区域与动脉血管之间的差异确定像素点属于血管的可能性。

对于灰度图像中的各个待分析像素点，按照其区域生长优先程度从大到小的顺序，使其均沿着血管延伸方向进行区域生长，从而得到各个待分析像素点的生长区域。也就是说，对于灰度图像中区域生长优先程度最大的待分析像素点，首先令其沿着血管延伸方向进行区域生长，从而得到其对应的生长区域；然后对于灰度图像中区域生长优先程度第二大的待分析像素点，也令其沿着血管延伸方向进行区域生长，从而得到其对应的生长区域；按照这种区域生长优先程度从大到小的顺序，依次使灰度图像中的各个待分析像素点沿着血管延伸方向进行区域生长，从而得到各个待分析像素点的生长区域。

对于灰度图像中的任意一个待分析像素点，使其沿着血管延伸方向进行区域生长的步骤为：将待分析像素点/>作为当前的种子点，并将待分析像素点/>所构成的区域作为当前的生长区域，选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点并入到当前的生长区域中，从而得到第一次生长后的生长区域。将第一次生长后的生长区域作为当前的生长区域，并以第一次生长后的生长区域中新并入的每个待生长像素点均作为当前的种子点，同样选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点并入到当前的生长区域中，在所有的当前的种子点均完成判断和并入操作后，从而得到第二次生长后的生长区域。将第二次生长后的生长区域作为当前的生长区域，并以第二次生长后的生长区域中新并入的每个待生长像素点均作为当前的种子点，同样选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点并入到当前的生长区域中，在所有的当前的种子点均完成判断和并入操作后，从而得到第三次生长后的生长区域，按照这种方式依次进行下去，直至满足区域生长停止条件，并将最后一次生长后的生长区域作为待分析像素点/>的最终的生长区域。

其中，在本实施例中，该生长条件是指：当前的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值与待生长像素点的差值小于或者等于设定灰度差值阈值，本实施例设置该设定灰度差值阈值的取值为2。该区域生长停止条件是指：当前的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值与待生长像素点的差值大于设定灰度差值阈值，或者每次生长后的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值大于血管明显区域中所有像素点的平均灰度值。也就是说，当所有待生长像素点中不存在满足生长条件的像素点时，或者出现在某次生长后的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值大于血管明显区域中所有像素点的平均灰度值时，则区域生长停止，此后不再进行区域生长。

并且，对于区域生长优先程度较小的待分析像素点a，其在进行区域生长的过程中会与区域生长优先程度较大的待分析像素点b的生长区间有重叠，当出现重叠时，则将待分析像素点b的生长区间并入到待分析像素点a的生长区域中，同时不再以待分析像素点b作为种子点进行后续的区域生长。按照这种方式，可以有效避免对待分析像素点进行区域生长时出现重复计算的冗余问题，有效提高了方法执行效率。

步骤S4：根据所述灰度图像中的血管明显区域、各个待分析像素点的区域生长优先程度、各个待分析像素点的生长区域的灰度值分布、各个待分析像素点的灰度值与其生长区域的灰度值之间的差异、各个待分析像素点的生长区域的灰度值与所述血管明显区域的灰度值之间的差异，以及各个待分析像素点的生长区域与所述血管明显区域之间的距离，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值。

对于灰度图像中的各个待分析像素点，利用其进行区域生长前后之间的灰度值变化，灰度值变化差异越小，则说明该待分析像素点属于血管的可能性越大；利用其进行区域生长后的区域与动脉区域之间存在一定的相似性，相似性越大，则说明该待分析像素点属于血管的可能性越大。同时，结合各个待分析像素点的区域生长优先程度、生长区域的灰度值分布以及生长区域到血管明显区域的距离，可以确定灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值。

优选的，在本实施例中， 确定灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的属于血管可能性值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的区域生长优先程度；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的生长区域的平均灰度值；/>表示所述血管明显区域的平均灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的生长区域到血管明显区域的距离，即待分析像素点/>的生长区域的质心与血管明显区域的质心之间的欧氏距离；/>表示以自然常数e为底数的指数函数；| |表示取绝对值符号；/>表示第一调节参数，用于防止分母为零；/>表示第二调节参数，用于防止分母为零；/>表示第三调节参数，用于防止分母为零。本实施例设置/>。

在上述计算公式中，当待分析像素点区域生长优先程度越大时，表明待分析像素点/>与血管明显区域之间的距离和灰度差异越小，则表明分析像素点/>与动脉区域的相似性越高，从而反应了待分析像素点/>为血管的可能性越大。当待分析像素点/>的生长区域的平均灰度值越小，即待分析像素点/>进行区域生长后所得生长区域内像素点的平均灰度值越小时，表明生长区域越暗，生长区域属于血管的可能性越大，从而反应了分析像素点/>为血管的可能性越大。当待分析像素点/>的生长区域与动脉区域之间的距离越小时，表明血管相连的可能性越大，从而待分析像素点/>属于血管的可能性越大。

同时，由于血管具有连续性，灰度值呈现连续性变化而不会发生突变，所以在局部范围内灰度值具有相似性，因此可以利用待分析像素点在区域生长前后的灰度值变化大小来表示待分析像素点为血管的可能性，当灰度值变化越小时，表明待分析像素点/>为血管的可能性越大。由于像素点是向着冠状动脉的方向进行生长，而血管是动脉分叉而来，生长过程是向着动脉方向汇集，生长后的区域与动脉区域呈现出一定的相似性，因此可以利用待分析像素点/>的生长区域的平均灰度值与血管明显区域的平均灰度值的差异，来表示待分析像素点/>的生长区域与动脉区域的相似性，差异越小，表明相似性越大，从而待分析像素点/>表现为血管的可能性越大。

另外，对于灰度图像中的血管明显区域，由于其属于表现血管最为明显的区域，因此将该血管明显区域内的各个像素点表现为血管的可能性设置为100%，即将该血管明显区域内的各个像素点的属于血管可能性值设置为预设属于血管可能性阈值1，预设属于血管可能性阈值1为灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度的极限最大值，由此确定了灰度图像中所有像素点的属于血管可能性。

步骤S5：根据所述灰度图像中的所述血管明显区域以及各个待分析像素点的属于血管可能性值，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像。

由于血管的成像偏暗，灰度值偏小，为了增大血管和背景之间的差异，应当使得血管的灰度值更小，背景的灰度值更大，从而实现心脏冠状动脉造影的图像增强。因此，当灰度图像中像素点的属于血管可能性值的取值越大时，则其增强后的灰度值应当越小。

优选的，在本实施例中，对灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中像素点/>的增强调整后的灰度值；/>表示所述灰度图像中像素点/>的属于血管可能性值；/>表示所述灰度图像中所有像素点的属于血管可能性值的平均值；/>表示所述灰度图像中像素点/>的增强调整前的灰度值；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

在上述计算公式中，通过计算灰度图像中所有像素点的属于血管可能性值的平均值，并计算灰度图像中每个像素点的属于血管可能性值与该平均值的差值，当差值大于0时，表明对应像素点属于血管的可能性较大，则其对应的增强系数小于1，此时通过增强后该像素点的灰度值更小；反之，当差值小于0时，表明对应像素点属于血管的可能性较小，其可能属于背景区域，则其对应的增强系数/>大于1，此时通过增强后该像素点的灰度值更大，从而可以实现增大血管和背景之间的差异的目的，最终实现图像的可靠增强。

为了验证本发明实施例的心血管外科影像智能增强方法的有效性，针对图2中待增强的影像图像的灰度图像，采用上述的心血管外科影像智能增强方法对其进行增强，增强后的图像如图3所示。通过对比图2和图3可知，本发明实施例的心血管外科影像智能增强方法能够有效提高图像的亮度表现，并且能够突出图像中血管边缘的像素点与背景像素点之间的差异，可以有效提高影像图像的图像增强效果。

本发明过对心脏冠状动脉造影图像中各个像素点属于血管的可能性大小进行准确评估，并根据该评估结果对图像进行增强处理，以使血管区域更加明显，增加了图像中不同区域的对比度，有效提高了影像图像的图像增强效果。

需要说明的是：以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待增强的影像图像的灰度图像，根据所述灰度图像中各个像素点的灰度值，确定所述灰度图像中的血管明显区域和所述血管明显区域的目标灰度值；

确定所述灰度图像中不属于所述血管明显区域的待分析像素点，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域；

根据所述灰度图像中的所述血管明显区域、各个待分析像素点的灰度值与所述目标灰度值之间的差异、各个待分析像素点到所述血管明显区域的距离、各个待分析像素点的生长区域的灰度值分布、各个待分析像素点的灰度值与其生长区域的灰度值之间的差异、各个待分析像素点的生长区域的灰度值与所述血管明显区域的灰度值之间的差异，以及各个待分析像素点的生长区域与所述血管明显区域之间的距离，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值；

根据所述灰度图像中的所述血管明显区域以及各个待分析像素点的属于血管可能性值，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像；

确定所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的属于血管可能性值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的区域生长优先程度；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的生长区域的平均灰度值；/>表示所述血管明显区域的平均灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的生长区域到所述血管明显区域的距离；/>表示以自然常数e为底数的指数函数；| |表示取绝对值符号；S表示所述血管明显区域；/>表示第一调节参数；/>表示第二调节参数；/>表示第三调节参数。

2.根据权利要求1所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，该方法还包括：

根据所述灰度图像中各个待分析像素点的灰度值与所述目标灰度值之间的差异，以及所述灰度图像中各个待分析像素点到所述血管明显区域的距离，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度；

按照所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度从大到小的顺序，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域。

3.根据权利要求2所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，确定所述灰度图像中各个待分析像素点的区域生长优先程度，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的区域生长优先程度；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>到所述血管明显区域的距离；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的坐标，/>表示所述血管明显区域中像素点/>的坐标；/>表示取最小值符号；/>表示属于符号；/>表示所述血管明显区域的目标灰度值；/>表示所述灰度图像中待分析像素点/>的灰度值；S表示所述血管明显区域；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。

4.根据权利要求1所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，确定所述灰度图像中的血管明显区域和所述血管明显区域的目标灰度值，包括：

获取所述灰度图像的分割阈值；

利用所述分割阈值对灰度图像进行二值分割，确定二值图像；

根据所述二值图像和灰度图像，确定所述灰度图像中的血管明显区域，并将所述分割阈值确定为所述血管明显区域的目标灰度值。

5.根据权利要求2所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，依次对所述灰度图像中的各个待分析像素点进行区域生长，从而得到所述灰度图像中各个待分析像素点的生长区域，包括：

对于所述灰度图像中的任意一个待分析像素点，将待分析像素点/>作为当前的种子点，并将待分析像素点/>所构成的区域作为当前的生长区域，选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点并入到当前的生长区域中，从而得到第一次生长后的生长区域；将第一次生长后的生长区域作为当前的生长区域，并以第一次生长后的生长区域中新并入的每个待生长像素点均作为当前的种子点，同样选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点均并入到当前的生长区域中，从而得到第二次生长后的生长区域；将第二次生长后的生长区域作为当前的生长区域，并以第二次生长后的生长区域中新并入的每个待生长像素点均作为当前的种子点，同样选择将当前的种子点的四邻域像素点作为当前的种子点的待生长像素点，并将待生长像素点中满足生长条件的像素点均并入到当前的生长区域中，从而得到第三次生长后的生长区域；按照这种方式依次进行下去，直至满足区域生长停止条件，并将最后一次生长后的生长区域作为待分析像素点/>的最终的生长区域。

6.根据权利要求5所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，所述生长条件是指：当前的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值与待生长像素点的差值小于或者等于设定灰度差值阈值；所述区域生长停止条件是指：当前的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值与待生长像素点的差值大于设定灰度差值阈值，或者每次生长后的生长区域中所有边缘像素点的平均灰度值大于所述血管明显区域中所有像素点的平均灰度值。

7.根据权利要求5所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，在对待分析像素点a进行区域生长的过程中，若待分析像素点a的区域生长优先程度小于待分析像素点b的区域生长优先程度，且出现需要将待分析像素点b并入到当前的生长区域中时，是将待分析像素点b的生长区间并入到当前的生长区域中，并不再以待分析像素点b作为种子点进行下一次生长。

8.根据权利要求1所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像，包括：

将所述灰度图像中的所述血管明显区域中各个像素点的属于血管可能性值设置为预设属于血管可能性阈值，所述预设属于血管可能性阈值大于或者等于所述灰度图像中各个待分析像素点的属于血管可能性值中的最大值；

根据所述灰度图像中各个像素点的属于血管可能性值，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，从而得到增强后的灰度图像。

9.根据权利要求8所述的一种心血管外科影像智能增强方法，其特征在于，对所述灰度图像中各个像素点的灰度值进行增强调整，对应的计算公式为：

；其中，/>表示所述灰度图像中像素点/>的增强调整后的灰度值；/>表示所述灰度图像中像素点/>的属于血管可能性值；/>表示所述灰度图像中所有像素点的属于血管可能性值的平均值；/>表示所述灰度图像中像素点/>的增强调整前的灰度值；/>表示以自然常数e为底数的指数函数。