[發(fā)明專利]一種基于圖像各向異性邊緣檢測的CT稀疏角度重建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310618206.6
• 申請日: 2013-11-26
• 公開（公告）號: CN103679706B
• 公開（公告）日: 2018-02-02
• 發(fā)明（設計）人: 戎軍艷;盧虹冰;廖琪梅;劉文磊;高鵬
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第四軍醫(yī)大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T11/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司61200
• 代理人: 蔡和平

1.一種基于圖像各向異性邊緣檢測的CT稀疏角度重建方法，其特征在于：該CT稀疏角度重建方法包括以下步驟：將CT圖像特征與CT圖像重建相結(jié)合，利用圖像各向異性邊緣檢測的邊緣信息改變圖像總變差計算中各分量的加權權重，并采用圖像總變差最小化的方法重建圖像；總變差最小化問題：p為CT稀疏角度投影數(shù)據(jù)，H為CT投影系統(tǒng)矩陣；

所述圖像總變差的計算方法為：

其中，表示各向異性加權的圖像總變差，g_{(i,j)_(s,t)}表示中各個分量的權重，(s,t)為像素點(i,j)的鄰域像素，計算中分量的個數(shù)由像素點的鄰域α決定，u_i,j表示圖像u中像素點(i,j)處的像素值，u_s,t表示圖像u中像素點(s,t)處的像素值，表示圖像u沿像素的鄰域方向的導數(shù)的絕對值；

所述CT稀疏角度重建方法具體包括以下步驟：

1)設置初始迭代次數(shù)k＝0，初始化重建圖像u(0)，圖像大小為L×L；同時，初始化圖像總變差計算中用于各向異性加權的權重矩陣g；

2)增加迭代次數(shù)k＝k+1，利用代數(shù)迭代法重建得到更新的重建圖像；

3)根據(jù)步驟2)中得到的更新的重建圖像，求解滿足圖像總變差最小化的圖像u(k)；總變差最小化問題：

4)對圖像u(k)進行各向異性的邊緣檢測，得到x和y兩個方向的邊緣圖像EdgeX以及EdgeY；

所述邊緣檢測的具體步驟為：

a)對圖像進行高斯濾波；

b)對濾波后的圖像分別沿x、y方向求導，得到對應的梯度分量圖像Dx與Dy；

c)根據(jù)梯度分量圖像Dx與Dy將圖像像素點(i,j)按照其梯度矢量(Dx_ij,Dy_ij)所屬區(qū)域分為x向邊緣點以及y向邊緣點；x向邊緣指邊緣切線方向偏向x軸，y向邊緣指邊緣切線方向偏向y軸；

d)對步驟c)分類后的邊緣點沿梯度方向進行梯度模的非極大值抑制，選擇梯度模的局部最大值點位置；

e)對步驟d)找到的梯度模的局部最大值點的梯度模進行高、低雙閾值約束，從而找到大于等于高閾值的點域Ω和位于高、低閾值之間的點域Ψ；

f)對Ω中的點以Ψ中的點作為連通 鄰域補充進行形態(tài)學連接和邊緣細化；

5)根據(jù)邊緣圖像EdgeX與EdgeY更新權重矩陣為g_new；

權重矩陣g_new根據(jù)邊緣圖像EdgeX與EdgeY得到，當EdgeX中像素點(i,j)的值為邏輯真時，更新權重g_{(i,j)_(i+1,j)}以及g_{(i+1,j)_(i,j)}為零，否則保持原值不變；同樣，當EdgeY中像素點(i,j)的值為邏輯真時，更新權重g_{(i,j)_(i,j+1)}以及g_{(i,j+1)_(i,j)}為零，否則保持原值不變；

6)使用更新后的權重矩陣g_new計算圖像u(k)的圖像總變差；

重復步驟2)至步驟6)直至滿足迭代截止條件，并輸出圖像u(k)。

2.根據(jù)權利要求1所述一種基于圖像各向異性邊緣檢測的CT稀疏角度重建方法，其特征在于：所述權重矩陣g對于四鄰域時為L×L*4的三維矩陣，每個像素點在圖像總變差計算中對應有四個權重，權重初始值均設為π/4。