一種基于數學形態學的醫學圖像的分割算法制造技術

精確的圖像分割是醫學圖像定量分析的前提。在計算機舌像分析中，將舌體從臉部背景區域中分割出來是自動分析舌像指標的重要步驟。分割的質量直接影響后續分析算法的準確性。為了充分利用圖像目標的彩色信息和形態特征，提高分割的效果，從數學形態學的基本理論出發，利用數學形態學能描述圖像形態特征的特點，結合HIS模型，充分考慮圖像的彩色信息，提出了基于數學形態學和HIS模型的舌圖像分割算法，我們提出了一種采用數學形態學和HIS彩色模型相融合的醫學舌圖像分割方法，取得了良好的效果，本算法具有較好的分割性能。

A medical image segmentation algorithm based on mathematical morphology

Accurate image segmentation is the premise of quantitative analysis of medical images. In the analysis of computer tongue images, the segmentation of the tongue from the facial background is an important step for the automatic analysis of the tongue index. The quality of the segmentation directly affects the accuracy of the subsequent analysis algorithm. In order to make full use of color information and shape characteristics of the image, improve the segmentation results, starting from the basic theory of mathematical morphology, image features can describe the morphological characteristics using mathematical morphology, combined with the HIS model, considering the color information of the image segmentation algorithm of tongue image is proposed based on mathematical morphology and HIS model, we put forward the segmentation method based on mathematical morphology and HIS color model combining medical tongue image, and achieved good results, this algorithm has better segmentation performance.

【技術實現步驟摘要】
一種基于數學形態學的醫學圖像的分割算法(一)
本專利技術屬于醫學圖像信號與信息處理
近年來計算機技術在醫療領域已得到廣泛應用，多媒體技術的介入，圖像分析技術的應用為進一步研究人體自身，提供了更便利的條件，基于信號與信息處理技術的中醫舌診的現代化研究，已成為人們研究的熱點。(二)
技術介紹
舌診是中醫臨床辯證論治的的重要手段之一。傳統的舌診方法是通過目視觀察舌像，獲取的指標精確性較差。運用計算機視覺等技術，結合中醫專家的臨床經驗，實現舌診的定量化、客觀化，是發展中醫舌診的創新之路。在采集的舌圖像中，將舌體從臉部背景區域中分割出來是自動分析舌像指標的重要步驟，分割的質量直接影響后續分析算法的準確性。圖像的分割是數字圖像處理技術的一個經典課題，現有的算法可分為閾值法、邊緣檢測、聚類、馬爾科夫隨機場(MRF)模型法等。精確的分割是醫學圖像定量分析的前提。由于醫學圖像本身的模糊性，使得閾值分割很困難。邊緣檢測、模糊聚類的方法對噪聲敏感。馬爾科夫隨機場模型方法對先驗知識要求較少，且對噪聲圖像是魯棒的，但運算復雜度較高，并且均未考慮圖像的形態特征。對彩色圖像的分割可以采用將RGB轉換成YUV，再對Y分量進行處理，由于未考慮彩色信息而影響了分割效果。為了充分利用圖像目標的彩色信息和形態特征，提高分割的效果，我們提出了一種采用數學形態學和HIS彩色模型相融合的醫學舌圖像分割方法，取得了良好的效果。(三)
技術實現思路
本專利技術的目的：高質量的舌像采集是中醫舌像分析研究中的一個關鍵問題，在采集的舌圖像中，將被分析的舌體從臉部背景區域中分割提取出來，它是自動分析舌像指標的重要步驟，分割的質量直接影響后續分析算法的準確性。本專利技術的技術方案是這樣實現的：彩色舌圖像的分割中為了充分利用目標的彩色信息和形態特征，進一步提高分割效果，必須選擇合理的彩色空間和分割技術。我們將數學形態學引入基于HIS模型的彩色圖像分割算法中，算法框圖如圖1所示。一、彩色空間彩色空間是以數值方式描述色彩的模型，例如RGB、CMYK、HIS、HSV、YUV、XYZ、Luv、Lab等。雖然RGB使用最廣泛，但是RGB空間是與設備有關的加色空間，主要用于彩色監視器、掃描儀等設備。由于人眼不能直接感知紅綠蘭三色的比例，對某一個色調(如淡白色)就沒有唯一的R、G、B三基色的數值與之對應，直接在RGB空間分割物體往往不符合人眼視覺。而HIS空間能體現出人眼辨別顏色的特點，如人們會說一種顏色較暗、或較紅等。它定義了三個互不相關，容易預測的顏色屬性，色調(H)、亮度(I)和飽和度(S)，是從R、G、B立方體得出的，連接該立方體的三頂點構成HIS三角形平面(又稱Maxwell三角形)，三角形的中心對應零飽和度，色調是以三角形中心到紅色頂點連線為基準線的0～360°間的一個角度(逆時針)，它與人的視覺感知緊密相關。RGB到HIS的轉換公式如下：當(B/I)＞(G/I)時：H＝360-H(2)I＝(R+G+B)/3(3)S＝1-(3/(R+G+B)m)(4)其中：R≠G，R≠B，m是R、G、B的最小值。其中H表示彩色彼此相互區分的特性，不同波長的單色光具有不同的色調。利用公式(1)～(4)完成輸入彩色舌圖像由RGB到HIS色度空間的轉換。圖2為彩色空間轉換的原圖，圖3為H分量圖。二、H分量圖的二值化一般舌圖像中目標和背景的色彩有明顯的差別，H分量的直方圖呈現較好的雙峰性。例如圖3的直方圖如圖4所示，雙峰性非常明顯且雙峰間的距離較遠，所以二值化閾值的選取范圍較寬，具有較強的魯棒性。H分量的二值化圖如圖5所示。三、目標區域聚類由于設備、光源和個體差異的影響，二值化圖像中除舌目標區外，還存在一些非舌目標區域且非舌目標區的面積往往很小，考慮到非舌目標對分割的影響，我們采用如下目標區聚類的方法將其去除：1)在二值圖像中對各象素點從上到下，從左到右順序掃描，同時對目標區域中的各象素進行標號。標號的準則為：當前象素點的標號為目標區中已被掃描，且與其相鄰的四個象素點標號的最小值。若已被掃描的四個相鄰象素點都在非目標區，則當前點的標號為所有被標號的象素點的最大標號值加1。2)圖像中先從上到下、從左到右，然后從下到上、從右到左進行聚類掃描。聚類的準則為：目標區中當前象素點的標號值取為其八鄰域象素點(在目標區)的最小標號值。3)經過聚類掃描后，各目標區具有不同的標號，求出各區域的面積。由于舌目標區的面積在所有目標區中為最大，去除所有的小目標區，保留最大的目標區。四、形態學運算根據數學形態學的原理，當(0，0)∈B時，膨脹后的圖像與原圖之差或原圖像與腐蝕后的圖像之差可檢測圖像的邊界，其寬度和結構元素B有關。由于對噪聲較敏感而影響了檢測效果，因此，充分利用具有抗噪、平滑能力的開、閉運算，設計了抗噪性的數學形態學邊緣檢測算子。ED＝(f·B)οB-(f·B)ΘB(5)1)根據舌圖像的形狀，選擇圓形的結構元素B，B的半徑取為5。應用(5)式的檢測算子求出灰度圖像的邊界，對其進行細化得到舌圖像的邊界；2)由于在采集舌圖像時受設備和照明條件等的影響，有些圖像存在一些不可去除的噪聲和失真，不同的舌苔如焦黃苔、灰黃苔等，舌像上形成空洞或邊界出現尖峰，為平滑尖峰和得到閉合的邊界，選結構元素B1對其進行二值圖像的腐蝕，得到邊界；3)對邊界圖像細化并求所有邊界象素的連接數(8鄰域)，其中象素的右鄰值為x1，根據r8的大小消去短枝和分叉，選用結構元素B2對其進行二值圖像的膨脹運算減小凹坑；為了保證舌像的形狀不變，選用結構元素B3再進行腐蝕，將邊緣細化后得到邊緣細化圖如圖6所示；4)通過填充生成完整的二值舌圖像，如圖7所示；將二值舌圖像與原始彩色舌圖像作邏輯“與”運算后得到分割的舌像，通過掃描判斷找出感興趣的舌像的邊界，裁減縮小圖像的尺寸，生成最后分割結果，如圖8所示。(四)專利技術效果：本文提出的基于數學形態學和HIS模型的彩色圖像分割方法充分考慮了圖像目標的彩色信息和形態特征。由于數學形態學的運算簡單，從本質上講是并行的，因此該方法快速有效，且具有良好的抗噪性能。結合體現人眼視覺特征的HIS彩色模型，有效克服了由于照明引起的舌像陰影等干擾。實驗結果表明該方法對醫學舌圖像具有較好的的分割性能。但對于對比度很低的舌像分割的效果尚不能令人滿意，可考慮知識引導的處理技術，適度巧妙地運用人工交互的辦法以取得理想的分割結果。本文方法對彩色舌圖像進行分割的部分實驗結果如下，其中圖9、11、13、15、17為原始舌圖像，圖10、12、14、16、18為對應的分割結果。(五)附圖說明下面結合附圖，對本專利的技術方案做進一步的說明：圖1是舌圖像分割算法的流程圖，圖2是彩色舌圖像，圖3是彩色舌圖像的H分量圖，圖4是灰度直方圖，圖5是二值化圖，圖6是二值邊界細化圖，圖7是填充圖，圖8是分割結果圖，圖9、11、13、15、17為部分實驗結果中的原始舌圖像圖，圖10、12、14、16、18為部分實驗結果中的對應的分割結果圖。圖中：1、輸入圖像，2、RGB到HIS轉換，3、二值化，4、聚類目標區域，5、形態學運算，6、輸出分割結果(六)具體實施方式將數學形態學引入基于HIS模型的彩色圖像分割算法中，算法框圖如圖1所示。一、彩色空間RGB到H本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于數學形態學的醫學舌圖像分割算法。其特征是：1)將輸入彩色舌圖像進行由RGB到HIS色度空間的轉換得到H分量圖并做二值化處理，對二值化的圖像進行聚類掃描標號，求出不同標號的各區域的面積，由于舌目標區的面積在所有目標區中為最大，去除所有的小目標區，保留最大的目標區。2)根據數學形態學的原理，設計了抗噪性的數學形態學邊緣檢測算子，圓形的結構元素B，B的半徑取為5，求出灰度圖像的邊界，對其進行細化得到舌圖像的邊界。

【技術特征摘要】
1.一種基于數學形態學的醫學舌圖像分割算法。其特征是：1)將輸入彩色舌圖像進行由RGB到HIS色度空間的轉換得到H分量圖并做二值化處理，對二值化的圖像進行聚類掃描標號，求出不同標號的各區域的面積，由于舌目標區的面積在所有目標區中為最大，去除所有的小目標區，保留最大的目標區。2)根據數學形態學的原理，設計了抗噪性的數學形態學邊緣檢測算子，圓形的結構元素B，B的半徑取為5，求出灰度圖像的邊界，對其進行細化得到舌圖像的邊界。3)對邊界圖像細化并求所有邊...

【專利技術屬性】
技術研發人員：陸杰，趙忠旭，逯克思，張徐亮，趙倩，趙藝璇，
申請(專利權)人：陸杰，趙忠旭，
類型：發明
國別省市：上海,31