CN105701860A - 一种体绘制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种体绘制方法，将通过CT扫描获取二维断层图像，首先，通过平滑去噪处理，去除图像中的噪声点，然后，通过图像分割处理，滤除无关背景部分，保留图像中的有用部分，最后，采用改进的光线投射算法对三维体数据进行进行重建。本发明的体绘制方法，通过两次图像分割，大大减少了待处理的数据量；采用了改进的递推中值滤波器，提高了滤波速度，改善了图像的滤波效果，采用了基于层次包围盒的光线投射算法，仅对包围盒内的图像采样点进行处理，减少了投射光线的数量，提高了绘制速度。
Description
技术领域
本发明涉及一种体绘制方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
体绘制又称直接体绘制，不必生成中间几何图元，直接由三维数据场生成屏幕上二维图像的技术。
二维数字图像对应的是描述数据元素的颜色和光强的二维阵列，这些元素称为像素，同理，一个三维数据场可以用一个具有相应值的三维阵列来描述，这些值称为体素。类似于数字图像的二维光栅，可以把体数据场看为一个三维光栅。一个典型的三维数据场是医学图像三维数据场，由CT或MRI扫描获得一系列的医学图像切片数据，把这些切片数据按照位置和角度信息进行规则化处理，然后就形成一个三维空间中由均匀网格组成的规则的数据场，网格上的每个节点为一个体素，描述了对象的密度等属性信息。体绘制以这种体素为基本操作单位，计算出每个体素对显示图像的影响。
体绘制形成的图像一般是半透明的图像，颜色一般是人工指定的伪彩色。体绘制首先需要对数据进行分类处理，不同类别赋予不同的颜色和不透明度值，然后根据空间中视点和体数据的相对位置确定最终的成像效果。体绘制常用的算法有光线投射法，抛雪球法，错切变形法和基于三维纹理映射法等。
体绘制的优点是可以探索物体的内部结构，可以描述非常定形的物体，对人体内部病灶信息一目了然；缺点是数据存储量大，计算时间较长，目前对于体绘制的改进方法多是致力于优化算法，提高计算速度方法。
发明内容
本发明的主要目的在于，克服现有技术的缺陷，提供一种体绘制方法，处理的对象是医学图像，通过对CT获得的二维图像预处理，进行平滑去噪，图像分割，去除图像中无关的背景内容，大大减少数据量，提高有用图像部分质量，实现快速高质的三维图像重建。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种体绘制方法，其特征在于，包括如下步骤：
A，通过CT扫描获取二维断层图像；
B，对获得的二维断层图像进行平滑去噪处理，去除图像中的噪声点；
C，对去噪后的图像进分割处理，滤除无关背景部分，保留图像中的有用部分；
D，采用改进的光线投射算法对三维体数据进行重建。
前述的一种体绘制方法，其特征在于，所述步骤B中对二维断层图像进行平滑去噪处理的方法，包括如下步骤：
B1，使用改进的中值滤波算器对图像进行滤波处理，除去图像中的细小噪声点；
B2，通过开运算去除图像中的细小毛刺。
前述的一种体绘制方法，其特征在于，所述步骤C中对去噪后的图像进行分割处理的方法，包括如下步骤：
C1，使用Prewitt算子对图像边缘进行检测；
C2，根据步骤C1获得的图像边缘分割出图像中的有用部分；
C3，滤除图像中的无关的背景部分，减少待处理的数据量。
前述的一种体绘制方法，其特征在于，所述步骤D中改进的光线投射算法，具体过程为：
D1，对原始图像进行序列分割，得到分割后的二值图像；
D2，以分割后的二值图像为蒙板，对原始图像进行蒙板处理，得到需绘制部分的图像；
D3，构造层次包围盒；
D4，进行光线投射处理。
前述的一种体绘制方法，其特征在于，所述改进的中值滤波器为门限递推中值滤波器，过程为，对像素点f(x,y)在邻域窗口内求中值时，先对窗口内的像素求均值average，若像素点f(x,y)不大于均值average，则不进行滤波，若像素点f(x,y)大于均值average，则用递推法求中值g(x,y)，并用中值g(x,y)代替原来的像素点f(x,y)。
前述的一种体绘制方法，其特征在于，所述利用开运算去除图像中的细小毛刺，过程为，先对图像进行腐蚀处理，将细小毛刺清除，同时图像边缘内缩，然后对图像进行膨胀处理，将图像边缘进行复原。
本发明具有以下有益效果：本发明的体绘制方法，在对二维图像进行预处理时，通过门限递推中值滤波器进滤波，快速有效地除去图像中的噪声点，提高了图像质量，对去噪后的图像进行分割处理，滤除了图像中的无关背景，大大减少了需要处理的数据量，采用基于层次包围盒的光线投射算法进行三维重建，又进一步减少了原始图像数据量，而且只对包围盒内图像采样点进行处理，加快了图像的绘制速度，适用于医学上面三维图像重建。
附图说明
图1是本发明的体绘制方法的流程图。
图2是本发明的体绘制方法的改进的光线投射算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种体绘制方法，包括如下步骤：
A，通过CT扫描获取二维断层医学图像，作为原始图像；
B，对获得的原始图像进行平滑去噪处理，去除图像中的噪声点，具体步骤为：
B1，使用门限递推中值滤波器对图像进行滤波处理，过程为，对像素点f(x,y)在邻域窗口内求中值时，先对窗口内的像素求均值average，若像素点f(x,y)不大于均值average，则不进行滤波，若像素点f(x,y)大于均值average，则用递推法求中值g(x,y)，并用中值g(x,y)代替原来的像素点f(x,y)，重复操作，直至处理完整幅图像，这种方法，只在像素点f(x,y)大于均值average时，进行滤波，减少了排序的次数，加快运算速度，又可以改善滤波效果；
B2，通过开运算去除图像中的细小毛刺，过程为，先对图像进行腐蚀处理，将细小毛刺清除，同时图像边缘内缩，然后对图像进行膨胀处理，将图像边缘进行复原，既去除了图像中细小毛刺，又改善了图像边缘；
C，对去噪后的图像进分割处理，滤除无关背景部分，保留图像中的有用部分，包括如下步骤：
C1，使用Prewitt算子对图像边缘进行检测；
C2，根据步骤C1获得的图像边缘分割出图像中的有用部分；
C3，滤除图像中的无关的背景部分，减少待处理的数据量；
D，采用改进的光线投射算法对三维体数据进行重建，过程如图2所示，具体为：
D1，对原始图像进行序列分割，得到分割后的二值图像；
D2，以分割后的二值图像为蒙板，对原始图像进行蒙板处理，得到需绘制部分的图像；
D3，构造层次包围盒；
D4，进行光线投射处理。
通过D1，D2两步骤，分割出图像的需绘制部分，进一步减少了待处理的数据量，通过步骤D3构造层次包围盒，仅对包围盒内的图像采样点进行处理，减少了投射光线的数量，提高了绘制速度。
综上所述，本发明的体绘制方法，通过两次图像分割，大大减少了待处理的数据量；采用了改进的递推中值滤波器，提高了滤波速度，改善了图像的滤波效果，采用了基于层次包围盒的光线投射算法，仅对包围盒内的图像采样点进行处理，减少了投射光线的数量，提高了绘制速度。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种体绘制方法，其特征在于，包括如下步骤：
A，通过CT扫描获取二维断层图像；
B，对获得的二维断层图像进行平滑去噪处理，去除图像中的噪声点；
C，对去噪后的图像进分割处理，滤除无关背景部分，保留图像中的有用部分；
D，采用改进的光线投射算法对三维体数据进行重建。
2.根据权利要求1所述的一种体绘制方法，其特征在于，所述步骤B中对二维断层图像进行平滑去噪处理的方法，包括如下步骤：
B1，使用改进的中值滤波算器对图像进行滤波处理，除去图像中的细小噪声点；
B2，通过开运算去除图像中的细小毛刺。
3.根据权利要求1所述的一种体绘制方法，其特征在于，所述步骤C中对去噪后的图像进行分割处理的方法，包括如下步骤：
C1，使用Prewitt算子对图像边缘进行检测；
C2，根据步骤C1获得的图像边缘分割出图像中的有用部分；
C3，滤除图像中的无关的背景部分，减少待处理的数据量。
4.根据权利要求1所述的一种体绘制方法，其特征在于，所述步骤D中改进的光线投射算法，具体过程为：
D1，对原始图像进行序列分割，得到分割后的二值图像；
D2，以分割后的二值图像为蒙板，对原始图像进行蒙板处理，得到需绘制部分的图像；
D3，构造层次包围盒；
D4，进行光线投射处理。
5.根据权利要求2所述的一种体绘制方法，其特征在于，所述改进的中值滤波器为门限递推中值滤波器，过程为，对像素点f(x,y)在邻域窗口内求中值时，先对窗口内的像素求均值average，若像素点f(x,y)不大于均值average，则不进行滤波，若像素点f(x,y)大于均值average，则用递推法求中值g(x,y)，并用中值g(x,y)代替原来的像素点f(x,y)。
6.根据权利要求2所述的一种体绘制方法，其特征在于，所述利用开运算去除图像中的细小毛刺，过程为，先对图像进行腐蚀处理，将细小毛刺清除，同时图像边缘内缩，然后对图像进行膨胀处理，将图像边缘进行复原。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105701860A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107978015A (zh) * | 2016-10-25 | 2018-05-01 | 西安理邦科学仪器有限公司 | 一种自适应实时三维体绘制的加速方法和装置 |
| CN109598784A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-04-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种高效的脊柱断层扫描图像三维重建方法 |
| CN111462266A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-28 | 北京东软医疗设备有限公司 | 图像重建方法、装置、ct设备及ct*** |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103077557A (zh) * | 2013-02-07 | 2013-05-01 | 河北大学 | 一种自适应分层次胸部大数据显示的实现方法 |
| US8600125B2 (en) * | 2005-06-22 | 2013-12-03 | The Research Foundation Of State University Of New York | System and method for computer aided polyp detection |
| CN103714574A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-04-09 | 浙江大学 | 一种基于gpu加速的海中场景建模与实时交互绘制方法 |
| CN104361581A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-02-18 | 北京航空航天大学 | 基于用户交互和体绘制相结合的ct扫描数据分割方法 |
| US8995736B2 (en) * | 2010-01-22 | 2015-03-31 | The Research Foundation Of The State University Of New York | System and method for prostate visualization and cancer detection |
-
2016
- 2016-02-29 CN CN201610108464.3A patent/CN105701860A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8600125B2 (en) * | 2005-06-22 | 2013-12-03 | The Research Foundation Of State University Of New York | System and method for computer aided polyp detection |
| US8995736B2 (en) * | 2010-01-22 | 2015-03-31 | The Research Foundation Of The State University Of New York | System and method for prostate visualization and cancer detection |
| CN103077557A (zh) * | 2013-02-07 | 2013-05-01 | 河北大学 | 一种自适应分层次胸部大数据显示的实现方法 |
| CN103714574A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-04-09 | 浙江大学 | 一种基于gpu加速的海中场景建模与实时交互绘制方法 |
| CN104361581A (zh) * | 2014-10-22 | 2015-02-18 | 北京航空航天大学 | 基于用户交互和体绘制相结合的ct扫描数据分割方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 王召伟: "医学图像分割与三维重建", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库_信息科技辑》 * |
| 苏玉梅: "植物叶片图像分析方法的研究与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库_信息科技辑》 * |
| 赵芳: "一种医学图像体绘制的改进方法", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库_信息科技辑》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107978015A (zh) * | 2016-10-25 | 2018-05-01 | 西安理邦科学仪器有限公司 | 一种自适应实时三维体绘制的加速方法和装置 |
| CN107978015B (zh) * | 2016-10-25 | 2021-05-07 | 西安理邦科学仪器有限公司 | 一种自适应实时三维体绘制的加速方法和装置 |
| CN109598784A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-04-09 | 哈尔滨理工大学 | 一种高效的脊柱断层扫描图像三维重建方法 |
| CN111462266A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-07-28 | 北京东软医疗设备有限公司 | 图像重建方法、装置、ct设备及ct*** |
| CN111462266B (zh) * | 2020-03-20 | 2023-08-04 | 北京东软医疗设备有限公司 | 图像重建方法、装置、ct设备及ct*** |
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