DE4328915C1

DE4328915C1 - Method for the extraction of features of linear structures in digital images

Info

Publication number: DE4328915C1
Application number: DE4328915A
Authority: DE
Inventors: Robert Dr Kutka
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 1993-08-27
Filing date: 1993-08-27
Publication date: 1994-12-01
Anticipated expiration: 2013-08-28

Abstract

The method is based on a directional field which is discontinuous at the edges of linear structures but is continuous inside and outside the linear structures. By this means, even very narrow lines which are barely visible in the original image can be amplified in terms of their intensity. The method is largely independent of the setting of external parameters. It is particularly suitable for the the three-dimensional reconstruction of blood vessels to support the doctor in the diagnosis, radiation therapy and planning of operations. <IMAGE>

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Extraktion von Merkmalen linienhafter Strukturen in digitalen Bildern, insbesondere in Röntgenbildern oder anderen Bildern in der Medizintechnik. Die Erfindung ist jedoch nicht auf Anwendun gen in der medizinischen Bildverarbeitung beschränkt, sondern kann überall dort nutzbringend eingesetzt werden, wo Merkmale linienhafter Strukturen in digitalen Bildern, wie z. B. Liniendurchmesser, Mittellinien, etc. unter ungünstigen Bedingungen extrahiert werden sollen. Solche ungünstigen Bedingungen sind häufig das Ergebnis störender Einflüsse bei der Bildgewinnung. Ein wichtiges Beispiel hierfür ist das Rauschen in Röntgenbildern.The invention relates to a method for extracting Features of linear structures in digital images, especially in x-rays or other images in the Medical technology. However, the invention is not applicable limited in medical image processing, but can be used wherever features linear structures in digital images, such as B. Line diameters, center lines, etc. under unfavorable Conditions should be extracted. Such unfavorable Conditions are often the result of disruptive influences the image acquisition. This is an important example Noise in x-rays.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Extraktion von Merkmalen linienhafter Strukturen in digitalen Bildern anzugeben, das geeignet ist, Merkmale auch kleinster Linienstrukturen, wie z. B. von Blutgefäßen in Bildern der di gitalen Angiographie, möglichst ohne Verfälschungen zu extrahieren. Dabei soll dieses Verfahren möglichst schnell auf einem herkömmlichen Datenverarbeitungssystem, wie z. B. einer Workstation zur medizinischen Bildverarbeitung, aus führbar sein.The invention has for its object a method for Extraction of features of linear structures in digital Specify images that are suitable, features even the smallest Line structures, such as B. of blood vessels in images of the di gital angiography, if possible without adulteration extract. This process should be as quick as possible on a conventional data processing system, such as. B. a workstation for medical image processing be feasible.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Extraktion von Merkmalen linienhafter Strukturen in digitalen Bildern mit Merkmalen nach Anspruch 1 gelöst.This object is achieved by a method for Extraction of features of linear structures in digital Images with features according to claim 1 solved.

Bei diesem Verfahren laufen die folgenden Schritte ab:This process involves the following steps:

a) each pixel (p) of a first digital image (B), the is not the edge point of this image, a direction d (p) assigned; direction O is assigned to the boundary points;
b) in a search area S (p) in this direction within an environment U (p) of this pixel (p) be neighboring pixels (q) with similar directional values d (q) searched in the sense of a directional distance measure;
c) starting from each pixel (p) are all pixels (qw) with a similar direction, which from the pixel (p) via pixels with a similar direction while observing a Contextual criterion can be reached to a pixel follow {q ′} summarized from (p);
d) a line dimension L (p) is assigned to each pixel (p), which of the image values of the pixels (q ′ ′) in one Neighborhood N (p) of the pixel sequence {q ′} of (p) of the image point (p) depends;
e) the direction d (p) is determined with the help of a pixel (p) centered, star-shaped filter mask (FM) with k direction strip determined that the directional sum si all Image values of pixels on the directional strip i ermit and d (p) with the number of the direction strip with the highest directional sum is identified.

Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.Advantageous developments of the invention result from the subclaims.

Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung einer sternförmi gen Filtermaske, wie sie im Zusammenhang mit einer bevorzug ten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens verwen det wird. Fig. 1 shows a schematic representation of a star-shaped filter mask, as used in connection with a preferred embodiment of the inventive method.

Die Fig. 2a, 2b und 2c zeigen schematische Darstellungen von Suchbereichen, wie sie im Zusammenhang mit dem erfin dungsgemäßen Verfahren bevorzugt verwendet werden.The Fig. 2a, 2b and 2c show schematic representations of search areas, as they are preferably used in connection with the method to the invention OF INVENTION.

Fig. 3 zeit die geometrischen Verhältnisse in der Bildebene bei der Linienverfolgung in schematischer Weise. Fig. 3 shows the geometric relationships in the image plane in the line tracking in a schematic manner.

Im folgenden wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausfüh rungsbeispiele und mit Hilfe der Figuren näher beschrieben. In the following the invention is based on a preferred embodiment Example and described in more detail with the help of the figures.

In der medizinischen Bildverarbeitung, aber auch in anderen Bereichen der digitalen Bildverarbeitung, müssen häufig Merkmale linienhafter Strukturen, z. B. Durchmesser und Mittellinien von Blutgefäßen oder anderen sehr feinen Linien, die meist nur wenige Bildpunkte breit sind, in Grauwertbil dern ermittelt werden. Dabei ist der Liniendurchmesser für die 3D-Rekonstruktion von Blutgefäßen aus Stereoprojektionen ein hilfreiches Merkmal, das mögliche Vielfachheiten oder Mehrdeutigkeiten bei der Zuordnung korrespondierender Blutge fäße verringert. Die Kenntnis der Mittellinien gibt Aufschluß über topologische Eigenschaften von Linienstrukturen, wie z. B. Abzweigungen von Blutgefäßen oder Merkmale von Schrift zeichen in digitalen Bildern von optisch abgetasteten Doku menten.In medical image processing, but also in others Areas of digital image processing are common Characteristics of linear structures, e.g. B. diameter and Center lines of blood vessels or other very fine lines, which are usually only a few pixels wide, in grayscale be determined. The line diameter is for 3D reconstruction of blood vessels from stereo projections a helpful feature, the possible multiplicities or Ambiguities in the assignment of corresponding blood barrels reduced. Knowing the center lines provides information about topological properties of line structures, such as e.g. B. branches of blood vessels or characteristics of writing characters in digital images of optically scanned documentation ment.

Bisher wurde versucht, Linien mit Hilfe von Filtertechniken z. B. mit Hilfe des Canny-Operators (J.F. Canny, Finding edges and lines in images, MIT Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA, TR-720, 1983), zu verstärken und über eine Schwelle ein binäres Bild zu erzeugen. Aus einem derartigen binären Bild läßt sich dann die Breite durch Zählen der segmentierten Bildpunkte in Querrichtung bestimmen. Ein Problem ist aber dabei, daß sich bei Variation der Filter breite der resultierende Liniendurchmesser ändert. Es ist be kannt, daß sich bei Anwendung des Canny-Operators die gefun denen Kanten in Abhängigkeit des Filterparameters verschie ben.So far, attempts have been made to use lines using filtering techniques e.g. B. with the help of the Canny operator (J.F. Canny, Finding edges and lines in images, MIT Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA, TR-720, 1983), and to reinforce one Threshold to produce a binary image. From such binary image can then be the width by counting the Determine segmented pixels in the transverse direction. A The problem is that when the filter is varied width of the resulting line diameter changes. It's be knows that when using the Canny operator, the which edges differ depending on the filter parameter ben.

Dem gegenüber definiert das erfindungsgemäße Verfahren ein Maß für den Liniendurchmesser unabhängig von Parametern oder von einer Skalierung. Sie baut auf einem Richtungsfeld auf, daß z. B. mit Hilfe eines sternförmigen Richtungsfilters erzeugt werden kann. Dabei werden Unstetigkeitsstellen des Richtungsfeldes ausgenützt, die an den Linienrändern auftre ten. Die Breite kann anschließend durch Auszählen der Bild punkte quer zur Linienrichtung ermittelt werden. Mit diesem Verfahren ist die Vermessung äußerst schmaler Linien, deren Durchmesser kleiner ist als der Durchmesser der Filtermaske, möglich. Beim Auszählen von Bildpunkten in verschiedenen Richtungen erhält man wegen der nichteuklidischen Topologie der Bildebene verfälschte Durchmesser, welche deshalb nach der Auszählung in eine euklidische Metrik umgerechnet werden müssen. Diese Umrechnung wird weiter unten beschrieben.In contrast, the method according to the invention defines one Measure for the line diameter regardless of parameters or from a scaling. It builds on a directional field, that z. B. with the help of a star-shaped directional filter can be generated. Discontinuities of the Directional field exploited, which appear on the line edges The width can then be counted by counting the image points across the line direction are determined. With this The method is the measurement of extremely narrow lines, their Diameter is smaller than the diameter of the filter mask, possible. When counting pixels in different Directions are obtained because of the non-Euclidean topology falsified diameter in the image plane, which therefore the count can be converted into a Euclidean metric have to. This conversion is described below.

Ebenso wie die Breiten lassen sich auch Mittellinien von Linienstrukturen einfach berechnen. Wenn für einen Bildpunkt beide Entfernungen zu den Rändern gleich sind oder sich nur um 1 unterscheiden, wird dieser Punkt als Mittellinienpunkt markiert. Die Differenz um 1 ist deshalb notwendig, um bei einem geradzahligen Durchmesser die Existenz einer Mittelli nie zu garantieren. Auf diese Weise konstruierte Mittellinien können 1 bis 2 Bildpunkte breit sein, je nach dem ob der Durchmesser der Linie, gemessen in der Anzahl von Bildpunk ten, gerade oder ungerade ist.Like the latitudes, centerlines can also be drawn from Easily calculate line structures. If for a pixel both distances to the edges are the same or just different Distinguish by 1, this point is called the centerline point marked. The difference by 1 is therefore necessary in order to an even number, the existence of a Mittelli never guaranteed. Centerlines constructed in this way can be 1 to 2 pixels wide, depending on whether the Diameter of the line, measured in the number of pixels ten, even or odd.

Das erfindungsgemäße Verfahren arbeitet äußerst schnell. Bei gegebenem Richtungsfeld, welches häufig für andere Verarbei tungsschritte ohnehin benötigt wird, werden zur Ermittlung von Liniendurchmessern in einem digitalen Rasterbild der Größe 512 × 512 lediglich 2 Sekunden auf einer Sun Worksta tion benötigt. Für die gleiche Aufgabe werden bei Verwendung des Canny-Operators 11 Sekunden benötigt.The method according to the invention works extremely quickly. At given directional field, which is often used for other processing steps that are required anyway are used for the determination of line diameters in a digital raster image of the Size 512 × 512 only 2 seconds on a Sun Worksta tion needed. Be used for the same task of the Canny operator takes 11 seconds.

Die Grundidee des erfindungsgemäßen Verfahrens besteht darin für jeden Bildpunkt ein Maß für die Linienintensität zu ermitteln. Dieses Maß soll dort hohe Werte annehmen, wo an entsprechenden Stellen des Originalbildes Linien zu finden sind, dagegen sehr niedrige Werte im Bildhintergrund, selbst dann, wenn dieser Röntgenrauschen enthält. Das Verfahren wird in dieser Beschreibung für den Fall heller Linien auf dunklem Untergrund dargestellt. Dem Fachmann ist geläufig, wie er die hier beschriebenen Verfahrensschritte zu modifizieren hat, um den gegenteiligen Fall dunkler Linien auf hellem Hintergrund zu behandeln. Eine Möglichkeit dazu bietet die Inversion des Bildmaterials vor Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens.The basic idea of the method according to the invention is a measure of the line intensity for each pixel determine. This measure should assume high values wherever corresponding lines of the original image to be found are, on the other hand, very low values in the background, themselves when it contains x-ray noise. The procedure will in this description for the case of light lines on dark Shown underground. The specialist is familiar with how he process steps described here has to be modified in order to the opposite case of dark lines on a light background to treat. The inversion of the Images before using the method according to the invention.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird auf jeden Punkt des ursprünglichen Bildes au ßer an bestimmten Randpunkten, eine sternförmige Filtermaske (FM), welche vorzugsweise aus 8 Richtungsstreifen besteht an gewendet. Die Richtungsstreifen sind in Fig. 1 von 1 bis 8 numeriert.In a preferred embodiment of the method according to the invention, a star-shaped filter mask (FM), which preferably consists of 8 directional strips, is applied to every point of the original image except at certain edge points. The directional strips are numbered 1 to 8 in FIG. 1.

Entlang jedes Richtungsstreifens i wird die Summe si der Bildwerte aller auf diesem Richtungsstreifen liegenden Bildpunkte bestimmt. Für jeden Bildpunkt wird die Richtung als Nummer desjenigen Richtungsstreifens mit der höchsten Richtungssumme definiert. Sind keine Richtungen zugeordnet wie an Randpunkten, werden Nullen in das Richtungsbild eingetragen.The sum si becomes along each directional strip i Image values of all lying on this directional strip Pixels determined. For each pixel, the direction as the number of the direction strip with the highest Directional sum defined. No directions are assigned like at edge points, zeros are in the directional image registered.

Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens wird ein Mittelwert aller Richtungssummen des sternförmigen Filters berechnet. Weiterhin werden die Abweichungen der Richtungssummen zum Mittelwert, ai = si - m, berechnet. Diese Werte bilden ein Maß für die Linienhöhe der jeweiligen Richtung.In a further preferred embodiment of the method becomes an average of all directional sums of the star-shaped Filters calculated. Furthermore, the deviations of the Direction sums for the mean, ai = si - m, calculated. This Values form a measure of the line height of the respective Direction.

In einem weiteren Schritt wird für jeden Bildpunkt jedes Richtungsstreifens i die Differenz ai, falls diese positiv ist, auf eine mit Nullen gefüllte Bildmatrix addiert. Das re sultierende Amplitudenbild a(p) zeigt bereits dort hohe Ausschläge, wo an entsprechenden Stellen des Originalbildes Linien zu finden sind. In diesem Bild sind keine Überschwin ger an Blutgefäßen sichtbar, wie sie bei linearen Filtern auftreten, da die Linienprofile durch Addition von Streifen in Längsrichtung angehoben, durch Streifen in Querrichtung jedoch nicht geändert werden. In a further step, each for each pixel Directional strip i the difference ai if this is positive is added to an image matrix filled with zeros. The right the resulting amplitude image a (p) already shows high ones there Rashes where appropriate in the original image Lines can be found. There are no overshoots in this picture visible on blood vessels, as with linear filters occur because the line profiles by adding stripes raised in the longitudinal direction by stripes in the transverse direction however not be changed.

In einem nachfolgenden Schritt wird ein Bildpunkt des Bildes mit einem anderen aus seiner Nachbarschaft durch einen Vektor (V) verbunden, falls die Linieneigenschaften beider Bild punkte ähnlich sind. Dazu wird für jede Richtung zunächst ein Bereich definiert, in dem nach geeigneten Nachbarn gesucht werden soll (Fig. 2). Zu jeder der 8 Richtungen existieren zwei Suchbereiche entgegengesetzter Orientierung. Die übrigen 16 Suchbereiche folgen aus den ersten drei in den Figuren ge zeigten Suchbereichen mit Hilfe einer Symmetrieüberlegung.In a subsequent step, a pixel of the image is connected to another from its neighborhood by a vector (V) if the line properties of the two pixels are similar. For this purpose, an area is first defined for each direction in which suitable neighbors are to be searched for ( FIG. 2). There are two search areas of opposite orientation for each of the 8 directions. The remaining 16 search areas follow from the first three search areas shown in the figures with the aid of symmetry considerations.

Nun wird ein Ähnlichkeitsmaß für Richtungen ausgewählt, das von der Linienrichtung des aktuellen Bildpunktes und der Richtung sowie dem Ort eines Bildpunktes aus dem zugehörigen Suchbereich abhängt. Damit ist es möglich zu jedem Punkt aus dem Suchbereich einen Satz von Richtungen anzugeben, die als ähnlich zur Richtung des aktuellen Bildpunkts angesehen werden. Diese Mengen werden heuristisch so gewählt, daß die verfolgten Pfade möglichst glatt sind. Aus Symmetriegründen genügt es wiederum, nur die Richtungsmengen für die ersten drei Suchbereiche festzulegen.Now a similarity measure for directions is selected, the from the line direction of the current pixel and the Direction and the location of a pixel from the associated Search area depends. It is possible to go to any point give the search area a set of directions that are as similar to the direction of the current pixel become. These sets are chosen heuristically so that the traced paths are as smooth as possible. For reasons of symmetry Again, it is enough only the direction sets for the first three search areas.

Ein geeignetes Kriterium für den Zusammenhang von benachbar ten Bildpunkten ist z. B. die minimale Amplitudendifferenz. Sie trägt der Tatsache Rechnung, daß sich die Intensität, d. h. die Bildluminanz der Blutgefäße von Punkt zu Punkt nur langsam ändert. Aus den Punkten des betreffenden Suchbereichs werden daher diejenigen Bildpunkte ausgewählt, welche ähnli che Richtungen aufweisen und zum aktuellen Bildpunkt eine möglichst ähnliche Amplitude aufweisen. Diese Bildpunkte aus dem Suchbereich werden mit dem aktuellen Bildpunkt durch einen Vektor verbunden.A suitable criterion for the relationship between neighboring th pixels is z. B. the minimum amplitude difference. It takes into account the fact that the intensity, i. H. the image luminance of the blood vessels from point to point only slowly changes. From the points of the relevant search area therefore those pixels are selected which are similar have directions and a to the current pixel have as similar an amplitude as possible. These pixels out the search area will be through with the current pixel connected a vector.

Durch Anwendung einer Schwelle wird vermieden, daß zwei Bildpunkte verbunden werden, falls sich die Amplitude zwi schen ihnen zu sehr ändert. Durch diese Maßnahme werden Abzweigungen des verfolgten Pfades in Strukturen mit anderer Luminanz unterbunden und sogenannte "Haarartefakte" unter drückt.Applying one threshold prevents two Pixels are connected if the amplitude is between changes them too much. Through this measure Branches of the tracked path in structures with others Luminance prevented and so-called "hair artifacts" under presses.

Zur Verfolgung von Linien in dem digitalen Bild wird ein Algorithmus verwendet, welcher ausgehend von einem beliebigen Bildpunkt von Vektor zu Vektor springt, solange bestimmte Verfolgungskriterien erfüllt sind. Dieser Algorithmus wird nacheinander auf alle Bildpunkte angewendet. Während der Verfolgung wird ein Linienmaß berechnet und dem Startpunkt zugeordnet. Diese Kriterien sollen - im Gegensatz zu den Zusammenhangskriterien - von zwei Vektoren abhängen und können daher erst während der Verfolgung abgefragt werden. In erster Linie handelt es sich dabei um Beschränkungen des Krümmungs- und Abzweigewinkels. Zu einem während der Verfol gung durchlaufenen Vektor gibt es an seinem Endpunkt bis zu zwei weiterführende Vektoren. Der Krümmungs- und der Abzwei gewinkel seien gemäß Fig. 3 definiert.An algorithm is used to track lines in the digital image, which jumps from any pixel from vector to vector as long as certain tracking criteria are met. This algorithm is applied successively to all pixels. A line dimension is calculated during the tracking and assigned to the starting point. In contrast to the context criteria, these criteria should depend on two vectors and can therefore only be queried during the tracking. Primarily, these are restrictions on the angle of curvature and branch. There are up to two further vectors at the end point of a vector traversed during the trace. The curvature and the Abzwei angles are defined according to FIG. 3.

Eine Schwelle, angewandt auf den Krümmungswinkel, beschränkt die Krümmung des verfolgten Pfades. Eine Beschränkung des Ab zweigewinkels jedoch vermeidet, daß der verfolgte Pfad in ei nen anderen hineinläuft. Damit werden Rauschartefakte, wie "Haare" an Linien unterdrückt.A threshold applied to the angle of curvature is limited the curvature of the path being followed. A limitation of the Ab However, two-angle avoids that the tracked path in egg another runs into it. This causes noise artifacts such as "Hair" suppressed on lines.

Der Verfolgungsprozeß läuft solange, wie die Schwellwertbe dingungen eingehalten werden oder eine gegebene maximale Länge erreicht ist. Verschiedene Linienmaße sind getestet worden, die in erster Linie die Amplitude des aktuellen und der Nachbarbildpunkte und die Verfolgungslänge berücksichti gen. Eine andere Möglichkeit ist die Verwertung der Konstanz der Liniendurchmesser. Deshalb ist folgende Definition für das Linienmaß besonders geeignet:The tracking process runs as long as the threshold value conditions are met or a given maximum Length is reached. Different line dimensions have been tested been primarily the amplitude of the current and the neighboring pixels and the tracking length are taken into account Another possibility is the utilization of the constancy the line diameter. Therefore the following definition is for the line dimension is particularly suitable:

Das Linienmaß L(p) an einem Bildpunkt p ist gleich der Amplitude a(p), falls die Verfolgungslänge eine Schwelle überschreitet.The line dimension L (p) at a pixel p is equal to that Amplitude a (p) if the chase length is a threshold exceeds.

L (p) = max (Länge1 (p), Länge2 (p))*a (p).L (p) = max (length1 (p), length2 (p)) * a (p).

Dabei bedeuten Länge1(p) und Länge2(p) die Anzahl der Verfol gungsschritte, von p aus gestartet in den beiden entgegenge setzten Orientierungen. Das Linienmaß ergibt dort hohe Werte, wo im Originalbild an entsprechenden Punkten Linien zu finden sind. Es unterdrückt Rauschstrukturen, da diese im allgemei nen kleine Amplituden oder kurze Verfolgungslängen aufweisen. Es ist geeignet um über eine Schwelle ein binäres Bild der segmentierten Blutgefäße zu gewinnen.Length1 (p) and length2 (p) mean the number of chases steps, started from p in the two opposite set orientations. The line dimension gives high values there, where lines can be found at corresponding points in the original image are. It suppresses noise structures, since these are generally have small amplitudes or short tracking lengths. It is suitable to get a binary image of the threshold segmented blood vessels.

Um noch verbleibendes Rauschen der vorigen Verarbeitungs schritte weiter zu vermindern, wird ein Algorithmus ange wandt, der Linienstrukturen innerhalb ihrer Ränder glättet (parallel Glättung). Diese Algorithmus baut ebenfalls auf dem Richtungsfeld d(p) auf und benötigt keinen Ableitungsopera tor, um Ränder zu finden.To the remaining noise of the previous processing an algorithm is used to further reduce steps that smoothes line structures within their edges (parallel smoothing). This algorithm is also based on the Direction field d (p) and does not require a derivative opera gate to find edges.

Er benutzt die Tatsache, daß das Richtungsfeld das durch das Vorfilter (FM) erzeugt wird, in einer schmalen Umgebung der Linien auf diesen senkrecht oder zumindest transversal steht. Dies folgt unmittelbar aus der Definition der Richtungen. Ein außerhalb eines Blutgefäßes gelegener Bildpunkt dessen Richtungsmaske teilweise in die Linie hineinragt, erhält eine Richtung zugewiesen, die quer zum Blutgefäß verläuft, da die hineinragende Richtungsmaske die höchste Summe besitzt. Die Aderränder sind also Unstetigkeiten des Richtungsfeldes. Der Glättungsprozeß wird deshalb an diesen Unstetigkeitsstellen gestoppt. Zunächst wird ein Maß für die Parallelität von zwei Richtungen definiert. Es hat sich in Experimenten gezeigt, daß es sinnvoll ist zwei Richtungen d1 bzw. d2 dann parallel bzw. näherungsweise parallel zu nennen, wenn sie höchstens um einen Richtungsschritt abweichen. Diese Abweichung um eine Einheit soll erlaubt sein, um ein leichtes Rauschen des Richtungsbildes zu vernachlässigen.He uses the fact that the directional field is that of the Prefilter (FM) is generated in a narrow environment Lines on this stands vertically or at least transversely. This follows directly from the definition of the directions. A image point of it located outside a blood vessel Direction mask partially protrudes into the line receives one Direction assigned that runs across the blood vessel because the protruding direction mask has the highest sum. The Core edges are therefore discontinuities in the directional field. Of the Smoothing process is therefore at these discontinuities stopped. First, a measure of the parallelism of two Directions defined. It has been shown in experiments that it makes sense two directions d1 and d2 then parallel or approximately parallel, if at most around deviate one direction step. This deviation by one Unit should be allowed to get a slight noise from the To neglect the directional image.

Zur Glättung der Linienstrukturen sind zwei Varianten geeig net: Two variants are suitable for smoothing the line structures net:

In einer ersten Variante mittelt man das Linienmaß über alle Werte des Linienmaßes in einer Umgebung des aktuellen Bild punktes und bezieht dabei solche Punkte der Umgebung ein, de ren Richtung näherungsweise parallel zur Richtung des aktuel len Bildpunktes sind. Dieses Kriterium führt zwar zu einer deutlichen Hervorhebung und Glättung von Blutgefäßen gegen über dem Linienmaß, es hat jedoch den Nachteil, daß das Luminanzprofil also die Luminanzfunktion in Querrichtung zu den Adern geebnet wurde, anstatt ein ausgeprägtes Maximum in der Linienmitte zu behalten. Dadurch entsteht der Eindruck der Linienverbreiterung.In a first variant, the line dimension is averaged over all Line dimension values in a neighborhood of the current image point and includes such points of the environment, de Ren direction approximately parallel to the direction of the current len pixels. This criterion leads to one clear highlighting and smoothing of blood vessels against above the line dimension, but it has the disadvantage that the Luminance profile so the luminance function in the transverse direction too veins has been leveled rather than a pronounced maximum in to keep the middle of the line. This creates the impression the line broadening.

Aus diesem Grunde ist der folgende Ansatz geeigneter:For this reason, the following approach is more appropriate:

Bei diesem Ansatz wird die Summe aller Linienmaße nicht wie beim Mittelwertkriterium durch die Anzahl der Summationspunk te sondern durch eine von dieser Anzahl unabhängige Normie rungskonstante dividiert. Daher wichtet dieser Operator das Resultat mit der Anzahl der parallelen Punkte. Das hat den Vorteil, daß Ränder von Blutgefäßen abgesenkt und Haararte fakte weiter unterdrückt werden.With this approach, the sum of all line measures is not like for the mean value criterion by the number of summation points but through a standard that is independent of this number dividing constant. This is why this operator takes this into account Result with the number of parallel points. That has the Advantage that edges of blood vessels are lowered and hair type facts can be further suppressed.

Zur Ermittlung von Liniendurchmessern und Mittellinien wird wiederum das Richtungsfeld verwendet das in einer Umgebung der Linien transversal zum Linienrand verläuft. Bei diesem Verfahrensschritt soll zu jedem Linienpunkt der Durchmesser derjenigen Linie ermittelt werden zu dem er gehört. Um zu verhindern, daß Hintergrundpunkte dabei störend berücksich tigt werden könnten, wird diese Breiten- bzw. Durchmesserbe rechnung nur innerhalb des segmentierten Binärbildes des Linienmaßes durchgeführt. Es werden also nur solche Bild punkte berücksichtigt, welche auf Liniensegmenten liegen.To determine line diameters and center lines again the directional field uses that in an environment the lines run transversely to the line edge. With this Process step should be the diameter of each line point of the line to which it belongs. In order to prevent background points from being disruptive This width or diameter could be used calculation only within the segmented binary image of the Line measure carried out. So there are only such pictures points taken into account which lie on line segments.

Dieser Algorithmus beginnt an einem Aderpunkt und schreitet bildpunktweise senkrecht zur Richtung des Startpunktes, solange bis die Richtungen der überprüften Punkte nicht mehr parallel zu der des Startbildpunktes sind, wobei die Schritte gezählt werden. Hierzu wird wieder das weiter oben definierte Maß für die näherungsweise Parallelität bzw. Ähnlichkeit zweier Richtungen verwendet. Der gesamte Vorgang wird in Gegenrichtung wiederholt und beide Richtungen werden addiert. Den ermittelten Schrittweiten entsprechen jedoch aufgrund des Bildpunktrasters verschiedene Gefäßdurchmesser, je nach dem, ob in senkrechter, waagerechter, diagonaler oder schräger Richtung gemessen wurde. Deshalb muß in eine euklidische Metrik umgerechnet werden. Dazu wird zu jeder der acht Richtungen i ein Skalierungsfaktor e(i) so gewählt, daß durch Multiplikation ein euklidischer, also unter Rotation des Eingangsbildes invarianter Durchmesser entsteht:This algorithm starts at a vein point and proceeds pixel by pixel perpendicular to the direction of the starting point, until the directions of the checked points no longer are parallel to that of the starting pixel, the steps be counted. For this, the one defined above is again used Measure of the approximate parallelism or similarity used in two directions. The whole process is in Repeat opposite direction and both directions are added. However, the determined step sizes correspond to the Pixel grid different vessel diameters, depending on the whether in vertical, horizontal, diagonal or oblique Direction was measured. Therefore must be in a Euclidean Metric to be converted. To do this, each of the eight Directions i selected a scaling factor e (i) so that by Multiplication a Euclidean, i.e. with rotation of the Input image of invariant diameter is created:

Durchmesser in Richtung i = e(i) * Schrittweite in Richtung i.Diameter in direction i = e (i) * increment in direction i.

Mit dieser Definition können extrem schmale Linien im Größen bereich eines Bildpunktes erfaßt werden, da diese durch das Richtungsfeld vorgegeben sind. Die berechnete Breite ist unabhängig von Parametern, im Gegensatz zu Linienbreiten die mit Hilfe des Canny-Operators ermittelt wurden, welcher bei Veränderung der Filterbreite und der Schwelle zu unterschied lichen Linienbreiten führt. Zur Verbesserung der Breiten schätzung können Breitenschwankungen, die durch unregelmäßig erfaßte Aderränder entstehen können durch eine parallele Glättung nach dem Mittelwertkriterium ausgeglichen werden.With this definition, extremely narrow lines can be sized area of a pixel can be detected, since this is due to the Direction field are specified. The calculated width is regardless of parameters, in contrast to line widths were determined with the help of the Canny operator, which at Change in filter width and threshold too different line widths. To improve latitude Estimation can vary in width caused by irregular detected wire edges can arise from a parallel Smoothing can be compensated according to the mean value criterion.

Die Mittellinien von Linienstrukturen lassen sich in einem Schritt mit den Breiten berechnen. Wenn für einen Startpunkt beide ermittelten Schrittweiten gleich sind oder sich nur um 1 unterscheiden, wird dieser Punkt als Mittellinienpunkt markiert. Die Differenz um 1 ist notwendig, um bei geradzah ligem Durchmesser die Mittellinie zu garantieren. Die auf diese Weise konstruierten Mittellinien können 1 bis 2 Bild punkte breit sein je nach geradem oder ungeradem Durchmesser. The center lines of line structures can be combined in one Calculate the step with the widths. If for a starting point both determined step sizes are the same or just around 1, this point is called the centerline point marked. The difference by 1 is necessary to even at to guarantee the center line. The on centerlines constructed this way can 1 to 2 image dots wide depending on the even or odd diameter.

Das beschriebene erfindungsgemäße Verfahren wurde auf ver schiedenes Bildmaterial vorzugsweise auf medizinische Bilder aus der digitalen Subtraktionsangiographie angewendet. Es zeigt sich, daß die optimalen Parameter und Regeln weitgehend unabhängig vom Bildmaterial sind. Es wird daher dem Benutzer nur ein Parameter zur Wahl überlassen, nämlich eine Schwelle über das Amplitudenbild, um die Feinheit der Auflösung vorzugeben.The described method according to the invention was based on ver various images preferably on medical images applied from digital subtraction angiography. It shows that the optimal parameters and rules largely are independent of the images. It is therefore the user leave only one parameter to choose from, namely a threshold over the amplitude image to the fineness of the resolution to specify.

In dieser Patentanmeldung wurden die folgenden Veröffentli chungen zitiert:
J. F. Canny, Finding edges and lines in images, MIT Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA, TR-720, 1983The following publications were cited in this patent application:
JF Canny, Finding edges and lines in images, MIT Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA, TR-720, 1983

Claims

1. Method for extracting features of linear structures in digital images with the following steps:

a) a direction d (p) is assigned to each pixel (p) of a first digital image (B) which is not the edge point of this image; direction 0 is assigned to the boundary points;
b) in a search area 5 (p) lying in this direction within an environment U (p) of this pixel (p), neighboring pixels (q) with similar directional values d (q) are searched for in the sense of a directional distance measure;
c) starting from each pixel (p), all pixels (q ′) with a similar direction, which can be reached from the pixel (p) via pixels with a similar direction while observing a correlation criterion, become a pixel sequence {q ′} from (p) summarized;
d) each pixel (p) is assigned a line dimension L (p) which is derived from the image values of the pixels (q ′ ′) in a neighborhood N (p) of the pixel sequence {q ′} of (p) the pixel (p) depends;
e) the direction d (p) is determined with the aid of a star-shaped filter mask (FM) centered in the pixels (p) with k directional stripes in that the directional sum si of all image values of pixels on the directional stripe i is determined and d (p) is identified with the number of the direction strip with the highest total direction.

2. The method according to claim 1, wherein the line dimension L (p) with Is binarized using a predetermined threshold (S); this creates pixels that are on a line structure are from pixels that belong to the image background, segmented; each pixel (p) that is on a line structure a line segment LS (p) is assigned.

3. The method of claim 2, wherein the line width in egg a pixel (p) which is on a line segment LS (p) lies with the width measured perpendicular to the direction d (p) this line segment LS (p) is identified.

4. The method according to any one of the preceding claims, wherein the line dimension L (p) in each pixel (p) is smoothed by the line dimensions L (q) of all pixels (q) from an environment U (p), whose directions d ( q) are approximately parallel to the direction d (p), added, and that a smoothed line measure LG (p) from this sum according to the formula is formed, where X is a normalization factor.

5. The method according to any one of claims 1 to 3, wherein the line dimension L (p) of a pixel (p) is calculated from an amplitude a (p) this pixel (p) and the length of the pixel sequence {q ′} of (p), the amplitude a (p) being a function of the Rich sums of the image point (p).