[發明專利]基于用戶交互和體繪制相結合的CT掃描數據分割方法有效
| 申請號: | 201410568890.6 | 申請日: | 2014-10-22 |
| 公開(公告)號: | CN104361581B | 公開(公告)日: | 2017-07-21 |
| 發明(設計)人: | 李帥;李向陽;郝愛民;秦洪 | 申請(專利權)人: | 北京航空航天大學 |
| 主分類號: | G06T7/136 | 分類號: | G06T7/136 |
| 代理公司: | 北京科迪生專利代理有限責任公司11251 | 代理人: | 楊學明,李新華 |
| 地址: | 100191*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 用戶 交互 繪制 相結合 ct 掃描 數據 分割 方法 | ||
技術領域
本發明涉及一種基于用戶交互和體繪制相結合的CT掃描數據分割方法。
背景技術
工業計算機層析成像技術(Industrial Computerized Tomography),簡稱工業CT或ICT,是計算機技術與放射學相結合而產生的一門新的成像技術。它利用射線穿過物體發生衰減這一性質,將傳感器獲得的數據進行重建從而獲得被檢測物體的三維灰度圖像,清晰、準確、直觀地反映物體的內部結構、材料密度和缺損狀況。利用這一技術可以高效地檢測現代公路的質量,也可以有效避免人的主觀因素帶來的檢測和分析誤差。
傳統的檢測方法中,技術人員需要通過高分辨率的CT設備,獲取采樣路面的大量CT切片,進一步對每張CT切片進行處理。然而路面多由瀝青和石料混合而成,不僅得到的切片中灰度接近,難以區分,而且由于噪聲的存在,加大了分辨的難度,同時單一枯燥的讀片工作不僅大量占用技術人員的時間而且極易導致遺漏和誤判。
為了解決上述問題,本發明基于用戶交互和體繪制相結合的CT掃描數據分割方法,從對CT切片直接體繪制出發,將分割建立在繪制和用戶交互的基礎上,具有步驟清晰、操作簡單、算法高效、結果準確的特點,極大地提高了技術人員的工作效率,并且提高了檢測的質量。
發明內容
本發明解決的技術問題是:在對CT切片數據的分割處理中,克服了傳統方法中對單一切片進行處理存在的效率底下,誤差較大等問題,提出了一種基于體繪制和交互的分割方法,大大提高了效率。并通過結構提取,雙邊濾波等技術對圖像進行增強,改善了分割結果。
本發明采用的技術方案為:一種基于用戶交互和體繪制相結合的CT掃描數據分割方法,包括以下五個步驟:
步驟(1)、圖像平滑:針對CT掃描數據噪音大,邊界模糊的缺點,采用了基于相對總變差的從紋理中提取結構的方法,對圖像細節進行了模糊,但是增強了圖像的結構,使邊界更加清晰;
步驟(2)、重構體數據:為了便于后續處理,將步驟(1)中增強后的圖像,按照一定的規則,組成體數據,并進行體數據的雙邊濾波增強邊界;
步驟(3)、體數據的處理:體繪制顯示步驟(2)中得到的體數據,調整繪制參數,根據繪制效果,調整所需的繪制參數,最終去除掉體數據中多余的數據;
步驟(4)、SuperVoxel劃分:為了便于操作并加快處理速度,將步驟(3)得到的體數據進行SuperVoxel劃分,然后根據繪制效果,提取出表示物體的SuperVoxel,并對其進行編號,便于后續處理;
步驟(5)、合并:在SuperVoxel的基礎上,設計兩個參數a、b,a表示當前塊與周圍某種塊的鄰接程度,b表示當前塊與某種塊共有的邊界占自身總邊界的比例??梢詫崟r通過合并效果,調整這兩個參數,從而得到較好的結果。
本發明的原理在于:
(1)通過應用CT數據直接體繪制技術,將單一切片分割轉變為體分割,從數量上來說,大大減少了工作量,有效地減少了人工因素所引起的誤差;
(2)根據體繪制結果,通過交互調整體繪制中的Transfer Fuction參數,可以有效去除體數據中的多余數據,不僅減少了計算量,而且消除了這部分數據對最終結果的影響,提高了分割效果;
(3)將體數據進行SuperVoxel劃分,用SuperVoxel聚類的形式,去實現分割;通過調整參數實時影響聚類的趨勢,確保了最終效果的正確性。
本發明與現有技術相比的優點在于:
1、對CT斷層直接體繪制,相比單一切片處理,大大節省時間;
2、通過調整繪制參數Transfer Function來選取目標數據塊,操作更加直觀;
3、采用SuperVoxel聚類的方式實現分割,操作簡單,且可以通過參數實時影響合并趨勢,使得結果可控,更加準確。
附圖說明
圖1為基于用戶交互和體繪制相結合的CT掃描數據分割方法的總體處理流程;
圖2為圖像增強之后對比圖;其中,a是原始的,b是增強之后的。
圖3為交互前后體數據對比示意圖;其中,a是原始數據,b是交互之后的。
圖4為SLIC算法搜索范圍示意圖;a表示普通方法的搜索范圍是整張圖,b表示SLIC的搜索范圍為2S*2S鄰域。
圖5為Supervoxel示意圖;其中a是原始數據的示意圖,b是交互之后,盡可能保持目標中心的數據示意圖。
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