本發明專利技術涉及骨科臨床上全長X線片拼接領域，公開了一種骨科全長X線片自動拼接方法，包括：對髖部X線圖像、膝部X線圖像和踝部X線圖像分別進行平滑處理，然后將圖像縮小，得到縮小圖像；使用CLAHE對比度限制自適應直方圖對縮小圖像進行均衡化處理，得到對比度增強的圖像；利用Canny算子提取骨骼邊緣信息；利用髖部骨骼邊緣圖像和膝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算髖部和膝部之間的配準參數；利用膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算膝部和踝部之間的配準參數；去除圖像重疊區域偽影，拼接得到全景圖像。解決了臨床上拼接全長X線片效率低，準確性仍存在不足的問題。存在不足的問題。存在不足的問題。
【技術實現步驟摘要】
一種骨科全長X線片自動拼接系統、方法、計算機設備及存儲介質
[0001]本專利技術涉及臨床中骨科全長X線片圖像的拼接領域，公開了一種骨科全長X線片自動拼接系統、方法、計算機設備及存儲介質。
技術介紹
[0002]目前，全長X線片在骨科臨床上已廣泛應用，是一些骨科疾病常見的影像學檢查手段。膝骨關節炎是一種以膝關節軟骨變性和丟失及關節邊緣和軟骨下骨骨質再生為特征的慢行關節疾病，臨床表現以膝關節疼痛、畸形、功能障礙為主，嚴重者則需要通過手術進行治療。脛骨高位截骨術(High Tibial Osteotomy,HTO)或全膝關節置換術(Total Knee Arthroplasty,TKA)是中晚期骨性關節炎常見的、有效的手術治療手段。目前臨床實際工作中，下肢站立位全長X線片是膝關節骨性關節炎診斷過程中常用的影像學檢查方法，對于膝關節手術術前規劃、預后評估以及術后隨訪至關重要。此外，對于先天性脊柱側彎等患者，需要拍攝脊柱全長X線片以輔助診斷與治療，這同樣需要X線片拼接技術。
[0003]但是由于目前臨床常用的數字化X線攝影(DR)范圍大小的限制，下肢站立位全長X線片往往需要首先分別曝光拍攝患者站立位骨盆、雙膝、雙踝X線片，然后通過后期人工計算機圖像拼接，來得到下肢站立位全長X線片。這使得臨床中獲取下肢站立位全長X線片工作量較大，以及現有拼接方法準確性有待提高，得到的下肢站立位全長X線片仍存在一定誤差，可能會影響到后期下肢各項參數的測量，加大工作量；同時，臨床上現有的在軟件內部的拼接方法，由于其設備要求較高，對經濟成本要求較高，因此在貧困地區及基層醫院推廣仍較困難。
[0004]為了解決上述問題，專利CN201510189166.7公開了一種數字化X線圖像的拼接方法及系統，采用了模板匹配方式實現圖像對齊，在一定程度上避免了采用特征點檢測及匹配的方式實現圖像對齊時存在的特征點提取困難和匹配計算量大、易匹配失敗的不足，減少了數字化X線圖像的拼接時間，但該方法準確度較傳統軟件拼接方法低。專利CN201810222957.9公開了一種基于幾何特征的數字化X線圖像的拼接方法及裝置，通過先確定匹配模板，提取匹配模板的幾何輪廓信息，得到該匹配模板在后一幅圖像中的準確位置和旋轉角度，根據生成仿射變換矩陣使圖像對齊進行圖像融合。該專利技術提供的拼接方法減少了醫學圖像的拼接時間，極大的提高了效率，但其準確性仍存在不足。
技術實現思路
[0005]本專利技術的目的在于提供一種骨科全長X線片自動拼接系統、方法、計算機設備及存儲介質，解決了臨床上拼接全長X線片效率低，準確性仍存在不足的問題。
[0006]本專利技術是通過以下技術方案來實現：
[0007]一種骨科全長X線片自動拼接方法，包括以下步驟：
[0008]S1、輸入髖部X線圖像、膝部X線圖像和踝部X線圖像；
[0009]S2、對三幅圖像分別進行平滑處理，得到平滑圖像；
[0010]S3、然后將平滑圖像縮小，得到縮小圖像；
[0011]S4、使用CLAHE對比度限制自適應直方圖對縮小圖像進行均衡化處理，得到對比度增強的圖像；
[0012]S5、針對對比度增強的圖像利用Canny算子提取骨骼邊緣信息，得到髖部骨骼邊緣圖像、膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像；
[0013]S6、利用髖部骨骼邊緣圖像和膝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算髖部和膝部之間的配準參數；
[0014]利用膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算膝部和踝部之間的配準參數；
[0015]S7、去除圖像重疊區域偽影，基于配準參數拼接得到全景圖像。
[0016]進一步，S2中，使用高斯模糊處理得到平滑圖像。
[0017]進一步，S3中，將平滑圖像縮小到原圖的1/10。
[0018]進一步，S5具體為：使用高斯模糊濾除噪聲，使用一階差分算子計算圖像梯度方向和強度，使用非極大值抑制處理梯度的強度值，使用雙閾值算法檢測和連接邊緣，得到邊緣圖像；
[0019]像素值為1表示該點在邊緣上，像素值為0表示該點不在邊緣。
[0020]進一步，S6中，在匹配過程中，利用兩張圖像的重疊區域進行評估，兩張圖像的重疊區域為兩個等大小的區域，假定它們的邊緣圖分別為E1，E2，距離圖分別為D1，D2，規定匹配距離A為：
[0021][0022]其中，表示第一幅圖像的邊緣圖，表示第一幅圖像的邊緣圖，表示第一幅圖像的距離圖，表示第二幅圖像的距離圖；
[0023]然后，尋找待匹配圖像的相對位置，使得圖像重疊區域匹配距離A最小，得到此時的相對位置關系，作為配準參數。
[0024]進一步，圖像配準時，計算圖像的x方向偏移和y方向偏移；
[0025]在利用Canny算子提取特征以后，計算每個線圖像的距離特征圖D，D
x，y
定義如下：
[0026][0027]D
x，y
表示距離(x，y)最近的邊緣的距離。
[0028]進一步，S7中，采用小波變換域的融合方法，去除圖像重疊區域偽影，具體為：
[0029]計算重疊區域小波系數W1，W2，根據每個小波系數的位置，使用線性過渡混疊W1和W2，得到W，實現圖像從上到下的平滑過渡；
[0030]由W進行小波變換的逆變換，得到融合完成的重疊區域圖像。
[0031]本專利技術還公開了一種骨科全長X線片自動拼接系統，包括：
[0032]圖像輸入模塊，用于輸入髖部X線圖像、膝部X線圖像和踝部X線圖像；
[0033]平滑處理模塊，用于對三幅圖像分別進行平滑處理，得到平滑圖像；
[0034]縮小模塊，用于將平滑圖像縮小，得到縮小圖像；
[0035]均衡化處理模塊，用于使用CLAHE對比度限制自適應直方圖對縮小圖像進行均衡化處理，得到對比度增強的圖像；
[0036]骨骼邊緣模塊，用于利用Canny算子提取骨骼邊緣信息，得到髖部骨骼邊緣圖像、膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像；
[0037]圖像配準模塊，用于利用髖部骨骼邊緣圖像和膝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算髖部和膝部之間的配準參數；
[0038]利用膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算膝部和踝部之間的配準參數；
[0039]拼接模塊，用于去除圖像重疊區域偽影，基于配準參數拼接得到全景圖像。
[0040]本專利技術還公開了一種計算機設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現所述骨科全長X線片自動拼接方法的步驟。
[0041]本專利技術還公開了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述骨科全長X線片自動拼接方法的步驟。
[0042]與現有技術相比，本專利技術具有以下有益的技術效果：
[0043]本專利技術提出的骨科全長X線片自動拼接方法本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種骨科全長X線片自動拼接方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、輸入髖部X線圖像、膝部X線圖像和踝部X線圖像；S2、對三幅圖像分別進行平滑處理，得到平滑圖像；S3、然后將平滑圖像縮小，得到縮小圖像；S4、使用CLAHE對比度限制自適應直方圖對縮小圖像進行均衡化處理，得到對比度增強的圖像；S5、針對對比度增強的圖像利用Canny算子提取骨骼邊緣信息，得到髖部骨骼邊緣圖像、膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像；S6、利用髖部骨骼邊緣圖像和膝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算髖部和膝部之間的配準參數；利用膝部骨骼邊緣圖像和踝部骨骼邊緣圖像的重疊區域進行評估，計算膝部和踝部之間的配準參數；S7、去除圖像重疊區域偽影，基于配準參數拼接得到全景圖像。2.根據權利要求1所述的一種骨科全長X線片自動拼接方法，其特征在于，S2中，使用高斯模糊處理得到平滑圖像。3.根據權利要求1所述的一種骨科全長X線片自動拼接方法，其特征在于，S3中，將平滑圖像縮小到原圖的1/10。4.根據權利要求1所述的一種骨科全長X線片自動拼接方法，其特征在于，S5具體為：使用高斯模糊濾除噪聲，使用一階差分算子計算圖像梯度方向和強度，使用非極大值抑制處理梯度的強度值，使用雙閾值算法檢測和連接邊緣，得到邊緣圖像；像素值為1表示該點在邊緣上，像素值為0表示該點不在邊緣。5.根據權利要求1所述的一種骨科全長X線片自動拼接方法，其特征在于，S6中，在匹配過程中，利用兩張圖像的重疊區域進行評估，兩張圖像的重疊區域為兩個等大小的區域，假定它們的邊緣圖分別為E1,E2，距離圖分別為D1,D2，規定匹配距離A為：其中，表示第一幅圖像的邊緣圖，表示第一幅圖像的邊緣圖，表示第一幅圖像的距離圖，表示第二幅圖像的距離圖；然后，尋找待匹配圖像的相對位置，使得圖像重疊區域匹配距離A最小，得到此時的相對位置關系，作為配準參數。6.根據權利要求5所述的一種骨科全長X線片自動拼接方法，其特征...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王偉，塔里克，
申請(專利權)人：西安交通大學，
類型：發明
國別省市：
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