[發明專利]一種基于圖像分割的衰減校正方法有效
| 申請號: | 201610064820.6 | 申請日: | 2016-01-29 |
| 公開(公告)號: | CN105678711B | 公開(公告)日: | 2018-08-21 |
| 發明(設計)人: | 馬波;柴培;章志明;魏龍;劉雙全;李默涵;朱錦霞;顧笑悅;李道武 | 申請(專利權)人: | 中國科學院高能物理研究所 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00;G06T5/10;G06T7/136;G06T15/10;G06T11/00 |
| 代理公司: | 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200 | 代理人: | 司立彬 |
| 地址: | 100049 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 圖像 分割 衰減 校正 方法 | ||
1.一種基于圖像分割的衰減校正方法,其步驟為:
1)對核成像系統的原始發射數據進行重建;
2)對步驟1)得到的重建圖像進行濾波和去噪處理;
3)對步驟2)處理后的重建圖像進行閾值分割處理,得到重建圖像的背景區和感興趣區;
4)對步驟3)處理后的重建圖像進行非線性尺度變換;
5)對步驟4)處理后的圖像進行差分處理,得到梯度圖像;
6)根據梯度圖像的梯度分布,對梯度圖像進行分割;
7)對分割后的梯度圖像進行區域合并,得到最終的分割圖像;
8)將每一分割圖像分別賦予一對應的線性衰減系數,得到對應的衰減圖像;
9)將衰減圖像進行正投影,得到其投影數據;
10)利用步驟9)得到的投影數據對步驟1)的原始發射數據進行修正,得到衰減校正后的原始發射數據;
11)對步驟10)得到的校正后的原始發射數據進行重建,得到衰減校正后的圖像;
其中,對分割的梯度圖像進行區域合并,得到最終的分割圖像的方法為:
(1)計算分割的每個區域的像素數目;
(2)計算每個區域的累加像素數目;
(3)將所有的圖像像素按區域編號加入到一區域標記數組中;
(4)初始化區域的基本信息,包括每個區域包含的像素數目、區域像素的平均值以及是否被合并;
(5)建立一區域查找表,用于記錄每一區域A與其它區域是否互為相鄰區域;
(6)建立區域合并信息表,用于記錄一區域A被其相鄰區域B合并的信息;
(7)對每一區域進行合并處理:
a)處理當前區域R,如果區域R沒有被合并,則初始化該區域查找表,將該區域查找表中的元素初始化為false,兩個區域不相鄰;
b)遍歷當前區域R中每一像素a的鄰域b所屬的區域R’,如果鄰域b所屬區域與當前區域編號不同,則將區域查找表中對應的區域編號為R’的值設置為true,即兩區域相鄰;
c)對當前區域R的相鄰區域進行合并:先遍歷區域R的所有相鄰區域,找出與區域R的像素平均值差別最小的區域,如果該像素平均值滿足設定的合并條件,則對區域R、區域R’進行合并,同時更新區域合并信息表;循環遍歷,一直到所有滿足合并條件的區域都被合并為止;
(8)根據區域合并信息表,確定每個像素的最終合并區域,并將各待合并區域的像素平均值賦予該像素。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,對步驟2)處理后的重建圖像進行閾值分割處理的方法為:首先初始化一閾值h,利用該閾值h將重建圖像分成兩個區間C1:[Min,h]、C2:[h,Max];其中C1為背景區域,C2為感興趣區域,重建圖像的灰度范圍為[Min,Max];然后計算當前兩區間C1、C2發生的累積概率密度F1和F2、兩區間C1、C2的像素平均值M1和M2;然后根據F1,F2,M1和M2計算兩區間C1、C2的組內方差和組間方差;當滿足C1和C2組內方差最小、組間方差最大時的灰度值確定為最終的閾值h;最后將小于最終確定的閾值h的像素值全部置零作為背景區,剩余部分為感興趣區。
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