CN106023200B - 一种基于泊松模型的x光胸片图像肋骨抑制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,首先对图像进行Contourlet变换,利用变换系数在不同尺度间的相关性,对图像的纹理进行增强处理;然后根据图像的海森矩阵特征值,设计条形检测滤波器,检测出肋骨所在的区域;最后结合增强后的纹理和肋骨区域信息,建立并求解肋骨抑制的泊松模型,进而实现图像中的肋骨抑制。本发明利用Contourlet变换的各向异性和多方向特点,结合系数的尺度和方向信息,提高了纹理和噪声之间的区分度,增强纹理,同时抑制了噪声;通过求解泊松模型实现抑制肋骨,不需要对肋骨进行精确分割,避免了显式抑制肋骨时造成的边缘过渡不自然问题,有效地抑制肋骨,提高X光胸片图像的观测效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法。
背景技术
X光胸片图像被广泛应用于肺部疾病的诊断,如肺炎、肺结核、肺癌等。其中肺癌死亡人数为所有癌症死亡人数之首,若能早期检测出肺部疾病,能够提高疾病的治疗效果,并降低肺癌的死亡率。尽管在检测性能上X光胸片不如CT,但是其具有的高经济性和低辐射剂量,X光胸片仍然是目前最主要的检测手段。
X光胸片成像是基于肺部中不同的组织在密度和厚度上存在差异,使得X射线穿透过程中被吸收的程度不同,从而在射线接收面上形成不同强度的影像。由于射线是投影到一个二维平面上,因此在射线方向上的不同组织会重叠显现在图像上,造成局部病变区域难以观测与识别。叠影是X光胸片所固有的问题,也是很多肺部疾病诊断决策失误的主要原因。研究表明,医生对胸片诊断的误诊率达30%,而其中82%-95%的漏诊是由于肋骨对肺部软组织的叠加或遮挡。获取仅含肺部软组织的图像的常规方法是双能量差技术,这种技术利用专用设备对被检者进行两次不同能量的曝光透视,将肋骨和软组织进行分离,且需要更大的辐射剂量,仅局限于医院等机构。
近年来,研究人员利用数字图像处理技术解决胸片图像中的叠影问题,提出了一些解决方法。如Giger等人提出通过一种图像差分技术,提高肺部结节的检测率(MedicalPhysics.,vol.17,pp.861–865,1990.)。Keserci等设计一种滤波器对图像进行滤波,抑制图像中长条形目标来消除肋骨的影响,并增强圆形目标以突出图像中的肺结节(MedicalImage Analysis.,vol.6,pp.431–447,2002)。Loog等提出一种基于回归的通用滤波器框架来抑制骨骼结构,这种方法依赖训练图像对滤波器进行学习,通过对测试图像的重建获取软组织图像(Computer Vision Approaches to Medical Image Analysis.,New York:Springer,2006,vol.4241,Lecture Notes in ComputerScience,pp.166–177.)。Suzuki等利用人工神经网络抑制肋骨并增强肺结节(IEEE Trans.Med.Imaging,2006,25(4):406-416.)。Lee等人通过分割出肋骨,并采用遗传算法优化一个对照模型,进而消除肋骨(Computers&Mathematics with Applications,,2012,64(5):1390-1399.)。概括起来,这些方法可以分为隐式和显式的肋骨抑制,显式方法定位出肋骨的位置后加以抑制,需要对肋骨进行精确分割,而隐式方法需要大量的样本进行训练,以建立回归模型,因此不易于临床应用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,解决数字胸片中肋骨对软组织的叠加遮挡而造成难以识别的问题,满足阅片人或是计算机对数字胸片中病灶检测识别的需要。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
一种基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,包括以下步骤:
步骤一、读取原始的胸片图像I,对胸片图像I进行Contourlet变换;
步骤二、对Contourlet变换后的低频系数进行对比度拉升;
步骤三、对Contourlet变换后的高频系数进行增益变换,重构出纹理增强后的胸片图像E;
步骤四、根据原始的胸片图像I,在多个尺度下进行高斯滤波,计算滤波后图像的海森矩阵及其特征值,进而建立条状检测滤波器,利用条状滤波器检测定位肋骨,获得肋骨区域的二值掩膜图像;
步骤五、根据步骤三得到的胸片图像E和步骤四得到的肋骨区域的二值掩膜图像,得到输出图像I*,即对胸片图像E采用拉普拉斯模板进行卷积运算,获得该图像梯度场的散度值建立泊松方程其中,Ex、Ey分别为图像E的梯度场在坐标轴x和坐标轴y方向上的分量,G是输出图像I*中肋骨区域内像素的灰度值,ΔG是拉普拉斯算子作用G的结果,I是原始的胸片图像,是肋骨区域边界,即步骤四的二值掩膜图像中的肋骨区域边界。
根据上述方案,所述步骤一中,在进行Contourlet变换之前,在原始的胸片图像I的行和列方向上分别进行一定量的平移,以克服伪吉布斯问题。
根据上述方案,所述对比度拉升采用的公式为其中,C0(m,n)为对原始图像I进行Contourlet变换后的低频系数,为调整后的系数,m、n为二维变换域中水平和垂直方向上的坐标值,h1,h2分别为高频和低频增益,M表示低频系数的均值,k∈[0,1]是对比度调节因子。
根据上述方案,所述增益变换公式为其中,Cj,k(m,n)为对原始图像I进行Contourlet变换后的尺度j、方向k上的变换域系数,为增强后的变换域系数,p∈(1,∞)为增益因子,Tg是增益阈值,Wk为增益系数;所述增益系数Wk具体表示为其中,Cj′,k为尺度j,方向k上的变换域系数矩阵Cj,k通过插值后得到的矩阵,m,n为行列索引,J为尺度分解级数,0<j≤J。
根据上述方案,步骤四中所述尺度为3个。
根据上述方案,所述条状检测滤波器其中,λ1,λ2为图像的海森矩阵的两个特征值,e为自然常数,根据滤波器F的输出结果,采用Otsu算法进行自适应阈值分割,获得肋骨区域的二值掩膜图像。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:采用Contourlet变换,结合系数的尺度和方向信息,提高了纹理和噪声之间的区分度,使得增强纹理的同时抑制噪声。通过求解泊松模型抑制肋骨,在检测得到的肋骨区域中进行抑制。本发明不需要精确分割出肋骨,仅根据肋骨所在的大致区域即可实现,降低了处理问题的复杂性,同时解决了直接减除肋骨灰度而形成的过渡不自然问题。本发明方法仅需要很少的经验参数,整个处理过程无需人工干预,方便实用,易于集成至专用的数字胸片阅片设备或图像处理***中。
附图说明
图1为本发明方法的实现流程示意图。
图2为本发明中原始图像与增强图像对比图。
图3为本发明中肋骨区域检测效果图。
图4为本发明中原始图像与肋骨抑制图像对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。如图1所示,一种基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,包括下述步骤:
步骤1,读取原始的胸片图像I,对原始的胸片图像I进行Contourlet变换。由于在Contourlet变换中,会对信号进行下采用和上采用处理,导致系数发生显著变化,这种情况称为伪吉布斯现象。也即是说,Contourlet变换不具备平移不变性,增强后重构图像中边缘点附近会产生较大的幅值振荡。为了克服伪吉布斯问题,在进行Contourlet变换前,在图像的行和列方向上分别进行一定量的平移。
步骤2,对Contourlet变换后的低频系数按照公式(1)进行对比度拉升,
其中,C0(m,n)为对原始图像I进行Contourlet变换后的低频系数,为调整后的系数,m、n为二维变换域中水平和垂直方向上的坐标值,h1,h2分别为高频和低频增益,M表示低频系数的均值,k∈[0,1]是对比度调节因子,在保持图像原貌的基础上增强局部对比度。
步骤3,对Contourlet变换后的高频系数按照公式(2)进行增益变换后,重构出纹理增强后的胸片图像E。
其中,Cj,k(m,n)为对原始图像I进行Contourlet变换后的尺度j、方向k上的变换域系数,为增强后的变换域系数,p∈(1,∞)为增益因子,Tg是增益阈值,Wk为增益系数。综合考虑信号和噪声在尺度间的相关性计算增益系数,先对每个分解方向上的系数模值,通过二次插值变换到最细尺度上,然后进行求和并归一化。
其中,Cj′,k为尺度j,方向k上的变换域系数矩阵Cj,k通过插值后得到的矩阵,m,n为行列索引,J为尺度分解级数,这里只考虑高频系数,因此0<j≤J。Wk是归一化后的系数矩阵,元素值范围为[0,1]。
步骤4,读取原始的胸片图像,在多个尺度下对图像进行高斯滤波得到Is。尺度数量越多算法精度越高,但是计算量也会增大,综合考虑,尺度的数量一般选择3个为宜。尺度大小由高斯核的标准差确定,可根据肋骨在图像中的比例进行估计。在尺度为s的图像Is中,计算所有像素点处的海森矩阵Hi。计算Hi的特征值λ1,λ2,构造条状检测滤波器F:
其中,λ1,λ2为图像的海森矩阵的两个特征值,e为自然常数,利用该滤波器增强多个尺度下的肋骨,取各个尺度下的最大值作为输出结果。对输出结果利用Otsu算法进行自适应阈值分割,获得肋骨区域的二值掩膜图像。
步骤5,根据纹理增强图像E的梯度信息和肋骨区域的边界信息,通过求解解泊松方程,获得最终的输出图像I*。先对步骤3得到的纹理增强图像E,利用拉普拉斯模板进行卷积运算,获得该图像梯度场的散度值建立泊松方程:
其中,Ex、Ey分别为图像E的梯度场在坐标轴x和坐标轴y方向上的分量,G是输出图像I*中肋骨区域内像素的灰度值,I是原始图像,是由步骤4得到的肋骨区域边界。
图2给出了原始图像与纹理增强图像对比图,在图中,原始图像局部给出了一例肺部局部图像,增强后的图像突出了边缘细节特征,图像对比度也有了提升。图3给出了肋骨检测得到的二值掩膜图像,其中掩膜包含了肋骨所在的大致区域。图4给出了原始图像与肋骨抑制图像在肺野区域中的对比图,可以看出在肋骨抑制后,其重叠区域的纹理更加清晰可见。
Claims (6)
1.一种基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、读取原始的胸片图像I,对胸片图像I进行Contourlet变换;
步骤二、对Contourlet变换后的低频系数进行对比度拉升;
步骤三、对Contourlet变换后的高频系数进行增益变换,重构出纹理增强后的胸片图像E;
步骤四、根据原始的胸片图像I,在多个尺度下进行高斯滤波,计算滤波后图像的海森矩阵及其特征值,进而建立条状检测滤波器,利用条状滤波器检测定位肋骨,获得肋骨区域的二值掩膜图像;
步骤五、根据步骤三得到的胸片图像E和步骤四得到的肋骨区域的二值掩膜图像,得到输出图像I*,即对胸片图像E采用拉普拉斯模板进行卷积运算,获得该图像梯度场的散度值建立泊松方程ΔG=DIV(E)s.t.其中,Ex、Ey分别为图像E的梯度场在坐标轴x和坐标轴y方向上的分量,G是输出图像I*中肋骨区域内像素的灰度值,ΔG是拉普拉斯算子作用G的结果,I是原始的胸片图像,是肋骨区域边界,即步骤四的二值掩膜图像中的肋骨区域边界。
2.如权利要求1所述的基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,其特征在于,所述步骤一中,在进行Contourlet变换之前,在原始的胸片图像I的行和列方向上分别进行一定量的平移,以克服伪吉布斯问题。
3.如权利要求1或2所述的基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,其特征在于,所述对比度拉升采用的公式为其中,C0(m,n)为对原始图像I进行Contourlet变换后的低频系数,为调整后的系数,m、n为二维变换域中水平和垂直方向上的坐标值,h1,h2分别为高频和低频增益,M表示低频系数的均值,k∈[0,1]是对比度调节因子。
4.如权利要求3所述的基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,其特征在于,所述增益变换公式为其中,Cj,k(m,n)为对原始图像I进行Contourlet变换后的尺度j、方向k上的变换域系数,为增强后的变换域系数,p∈(1,∞)为增益因子,Tg是增益阈值,Wk为增益系数;所述增益系数Wk具体表示为其中,C′j,k为尺度j,方向k上的变换域系数矩阵Cj,k通过插值后得到的矩阵,m,n为行列索引,J为尺度分解级数,0<j≤J。
5.如权利要求1所述的基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,其特征在于,步骤四中所述尺度为3个。
6.如权利要求1或5所述的基于泊松模型的X光胸片图像肋骨抑制方法,其特征在于,所述条状检测滤波器其中,λ1,λ2为图像的海森矩阵的两个特征值,e为自然常数,根据滤波器F的输出结果,采用Otsu算法进行自适应阈值分割,获得肋骨区域的二值掩膜图像。
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