[發明專利]基于元胞自動機模型的結腸息肉圖像分割方法

有效

• 申請號: 201710217480.0
• 申請日: 2017-04-05
• 公開（公告）號: CN107146229B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 王俊平;盧宇飛;王保保;禹舟
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

1.一種基于元胞自動機模型的結腸息肉圖像分割方法，包括如下步驟：

(1)讀入一幅待處理的含有息肉的結腸鏡彩色圖像；

(2)修復含有息肉的結腸鏡彩色圖像中的高光區域：

(2a)利用雙閾值法，從含有息肉的結腸鏡彩色圖像中檢測高光區域；

(2b)利用基于樣本的圖像修復方法，對含有息肉的結腸鏡彩色圖像中的高光區域，進行修復；

(3)初步檢測含有息肉的結腸鏡彩色圖像中的息肉區域：

(3a)利用gPb-owt-ucm算法，對修復后的含有息肉的結腸鏡彩色圖像進行層級分割，得到多層級區域樹；

所述gPb-owt-ucm算法的具體步驟如下：

第一步，對含有息肉的結腸鏡彩色圖像進行特征分解操作，得到明度通道、顏色A通道、顏色B通道和紋理通道；

第二步，按照下式，計算含有息肉的結腸鏡彩色圖像中每個像素的邊界局部信號，得到邊界局部信號矩陣：

其中，mPb(z)表示對含有息肉的結腸鏡彩色圖像中第z個像素計算邊界局部信號后，由所有像素的邊界局部信號組成的邊界局部信號矩陣，max{·}表示取最大值操作，∑表示求和操作，s表示尺度值，i表示特征通道，α_i,s表示直方圖權重，表示以含有息肉的結腸鏡彩色圖像中第z個像素為中心以θ為傾斜角以σ_i,s為直徑的兩個半圓的直方圖；

第三步，按照下式，計算每一個元素的稀疏值，由所有稀疏值組成稀疏對稱相似矩陣：

其中，W_i,j表示稀疏對稱相似矩陣中第i行第j列的元素的稀疏值，0≤i＜m，0≤j＜n，m表示含有息肉的結腸鏡彩色圖像的長度，n表示含有息肉的結腸鏡彩色圖像的寬度，max{·}表示取最大值操作，exp表示以自然常數e為底的指數操作，a表示含有息肉的結腸鏡彩色圖像中第m個像素與第n個像素相連的直線l(u,v)上的任意一點，∈表示屬于符號，u的取值與i相等，v的取值與j相等，mPb(z)表示對含有息肉的結腸鏡彩色圖像中第z個像素計算邊界局部信號后，由所有像素的邊界局部信號組成的邊界局部信號矩陣，ρ為0.1的常數；

第四步，按照下式，計算每個元素的邊界全局信號，將所有元素的邊界全局信號組成邊界全局信號矩陣：

其中，sPb(z)表示對含有息肉的結腸鏡彩色圖像中第z個像素計算邊界全局信號后，由所有像素的邊界全局信號組成的邊界全局信號矩陣，n取值為16，表示開根號操作，λ_k表示稀疏對稱相似矩陣的第k個特征值，▽表示求梯度操作，V(k)表示稀疏對稱相似矩陣的第k個特征向量；

第五步，按照下式，計算含有息肉的結腸鏡彩色圖像中每個像素的邊界概率，得到邊界概率矩陣：

其中，gPb(z)表示對含有息肉的結腸鏡彩色圖像中第z個像素計算邊界概率后，由所有像素的邊界概率組成的邊界概率矩陣，β表示邊界局部信號權重，mPb(z)表示邊界局部信號矩陣，γ表示邊界全局信號權重，sPb(z)表示邊界全局信號矩陣；

第六步，對邊界概率矩陣做方向分水嶺變換，得到最大細節圖像；

第七步，按照下式，將最大細節圖像映射到圖數據結構：

G＝(R,E,W)

其中，G表示由最大細節圖像映射得到的圖數據結構，R表示最大細節圖像中所有區域的集合，E表示最大細節圖像中所有邊緣的集合，W表示邊緣度；

第八步，按照邊緣度從小到大的順序，依次將圖數據結構中的每個邊緣去除，每次去除操作產生一個層級區域，當圖數據結構中的所有邊緣都被去除時，得到多層級區域樹；

(3b)對多層級區域樹中的每一個區域進行橢圓擬合操作，得到擬合橢圓；

(3c)計算多層級區域樹中每一個區域與其擬合橢圓的重疊度；

(3d)從多層級區域樹中的所有區域中選取重疊度最大的區域，作為初級息肉區域；

(4)在初級息肉區域上隨機選取5％的像素作為種子像素；

(5)構建元胞自動機模型：

(5a)按照每行從左到右，依次逐行將含有息肉的結腸鏡彩色圖像中的每個像素映射為元胞自動機模型中的每個元胞；

(5b)將摩爾鄰域作為元胞自動機模型的鄰域；

(5c)將由標號、力量、強度向量三個狀態分量組成的狀態，作為元胞自動機模型中元胞的狀態；

(6)初始化元胞自動機模型：

(6a)對元胞自動機模型中每個種子元胞的狀態進行初始化；

(6b)對元胞自動機模型中每個非種子元胞的狀態進行初始化：

(7)對修復后的含有息肉的結腸鏡彩色圖像進行分割：

(7a)按照下式，計算元胞自動機模型中每個元胞屬于擬分割息肉區域的概率：

其中，μ(p)表示元胞自動機模型中第p個元胞屬于擬分割息肉區域的概率，H表示元胞自動機模型中第p個元胞在多層級區域樹中所屬的區域，K表示初級息肉區域，D表示H與K取并操作后的區域的擬合橢圓；

(7b)按照下式，計算元胞自動機模型中每個元胞屬于非擬分割息肉區域的概率：

δ(p)＝1-μ(p)

其中，δ(p)表示元胞自動機模型中第p個元胞屬于非擬分割息肉區域的概率，μ(p)表示元胞自動機模型中第p個元胞屬于擬分割息肉區域的概率；

(7c)按照下式，計算元胞自動機模型中每個元胞的模糊力量：

其中，表示元胞自動機模型中第p個元胞在第t時刻的模糊力量，δ'(p)表示元胞自動機模型中第p個元胞屬于非感興趣區域的概率，μ'(p)表示元胞自動機模型中第p個元胞屬于感興趣區域的概率，表示元胞自動機模型中第p個元胞在第t時刻的力量；

(7d)按照下式，計算元胞自動機模型中每個元胞的每個鄰居元胞的模糊標號：

其中，表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞在第t時刻的模糊標號，表示元胞自動機模型中第p個元胞在第t時刻的標號，δ(p,q)表元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞屬于非感興趣區域的概率，μ(p,q)表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞屬于感興趣區域的概率，表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞在第t時刻的標號；

(7e)按照下式，計算元胞自動機模型中每個元胞的每個鄰居元胞的攻擊力量：

其中，表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞在第t時刻的攻擊力量，C_p表示元胞自動機模型中第p個元胞的強度向量，C_p,q表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞的強度向量，||·||₂表示求歐拉距離操作，表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞在第t時刻的模糊力量；

(7f)按照下式，計算元胞自動機模型中每個元胞被其每個鄰居元胞攻擊的結果：

其中，r表示元胞自動機模型中第p個元胞被其第q個鄰居元胞攻擊的結果，表示元胞自動機模型中第p個元胞的第q個鄰居元胞在第t時刻的攻擊力量，表示元胞自動機模型中第p個元胞在第t時刻的模糊力量；

(7g)將元胞自動機模型中滿足r＞0的每個元胞中，第t時刻的模糊標號賦值為第t+1時刻的標號，將第t時刻的攻擊力量賦值為其第t+1時刻的力量；

(7h)將元胞自動機模型中不滿足r＞0的每個元胞中，第t時刻的標號賦值為第t+1時刻的標號，將第t時刻的力量賦值為第t+1時刻的力量；

(7i)判斷元胞自動機模型中是否存在r＞0的元胞，若是，則將時刻t加1后執行步驟(7c)，否則，執行步驟(8)；

(8)輸出分割后的圖像。