[發(fā)明專利]一種圖像感興趣區(qū)域劃分方法、圖像分割方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010096550.3
• 申請日: 2020-02-18
• 公開（公告）號: CN110929728B
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張玲玲;滕忠照;沈金花
• 申請（專利權(quán)）人: 南京景三醫(yī)療科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/34;G06T7/187
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 李博洋

1.一種圖像感興趣區(qū)域劃分方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取目標(biāo)圖像內(nèi)的所有像素點的信號強(qiáng)度值，得到信號強(qiáng)度集；

提取所述信號強(qiáng)度集中的若干個連續(xù)大小的信號強(qiáng)度值，形成所述信號強(qiáng)度集的一個子集；

提取所述信號強(qiáng)度集的若干個子集所對應(yīng)的像素點，形成若干個像素點集；所述若干個子集均為不同的子集；

對各個所述像素點集中的像素點進(jìn)行連通區(qū)域標(biāo)記，得到若干個連通像素點集；

根據(jù)各個所述連通像素點集的中心點之間的距離判斷所述連通像素點集是否為屬于同一區(qū)域的像素點集，并合并屬于同一區(qū)域的連通像素點集；將合并后的連通像素點集對應(yīng)的區(qū)域作為所述目標(biāo)圖像的感興趣區(qū)域；

其中，所述根據(jù)各個所述連通像素點集的中心點之間的距離判斷所述連通像素點集是否為屬于同一區(qū)域的像素點集，并合并屬于同一區(qū)域的連通像素點集，包括：

選取至少一個連通像素點集作為初始合并集，并依次計算各個其他連通像素點集與各個所述初始合并集的中心點之間的距離；任意兩個所述初始合并集的中心點的距離均大于或者等于預(yù)設(shè)距離；

當(dāng)一個所述其他連通像素點集與一個所述初始合并集的中心點之間的距離小于所述預(yù)設(shè)距離時，確定對應(yīng)的其他連通像素點集和初始合并集屬于同一區(qū)域，并將所述對應(yīng)的其他連通像素點集和初始合并集合并，對所述初始合并集進(jìn)行更新；

當(dāng)一個其他連通像素點集與所有初始合并集的中心點之間的距離均大于或者等于所述預(yù)設(shè)距離時，將所述其他連通像素點集也作為一個初始合并集；

重復(fù)上述步驟，直至完成所有連通像素點集的合并。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像感興趣區(qū)域劃分方法，其特征在于，所述若干個子集的最小值均為所述信號強(qiáng)度集的最小值，所述若干個子集的最大值按預(yù)設(shè)差值逐漸增大。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像感興趣區(qū)域劃分方法，其特征在于，在所述根據(jù)各個所述連通像素點集的中心點之間的距離判斷所述連通像素點集是否為屬于同一區(qū)域的像素點集，并合并屬于同一區(qū)域的連通像素點集的步驟之前，還包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)篩選規(guī)則對所述若干個連通像素點集進(jìn)行篩選；所述預(yù)設(shè)篩選規(guī)則包括預(yù)設(shè)大小篩選規(guī)則、預(yù)設(shè)位置篩選規(guī)則以及預(yù)設(shè)信號強(qiáng)度穩(wěn)定性篩選規(guī)則中的至少一種。

4.一種圖像分割方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取包含血管區(qū)域的待分割圖像，使用權(quán)利要求1-3任一項所述的圖像感興趣區(qū)域劃分方法對所述待分割圖像進(jìn)行劃分，得到所述待分割圖像的若干個感興趣區(qū)域；

使用預(yù)設(shè)分割算法對所述若干個感興趣區(qū)域進(jìn)行分割，得到若干個分割結(jié)果；

基于預(yù)設(shè)評價指標(biāo)對所述分割結(jié)果進(jìn)行評價，得到最優(yōu)圖像分割結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像分割方法，其特征在于，所述使用預(yù)設(shè)分割算法對所述若干個感興趣區(qū)域進(jìn)行分割，得到若干個分割結(jié)果的步驟，包括：

獲取所述預(yù)設(shè)分割算法中的向量參數(shù)的可取值范圍；

在所述可取值范圍內(nèi)進(jìn)行若干次取樣，得到若干個向量參數(shù)值；

依次將各個所述向量參數(shù)值作為所述預(yù)設(shè)分割算法的向量參數(shù)，對所述若干個感興趣區(qū)域進(jìn)行分割，得到所述若干個分割結(jié)果；所述分割結(jié)果的數(shù)量為所述向量參數(shù)值的個數(shù)與所述感興趣區(qū)域的個數(shù)的乘積。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像分割方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)評價指標(biāo)對所述分割結(jié)果進(jìn)行評價，得到最優(yōu)圖像分割結(jié)果的步驟，包括：

基于預(yù)設(shè)評價指標(biāo)對所述分割結(jié)果進(jìn)行評價，得到第一最優(yōu)分割結(jié)果；

根據(jù)所述第一最優(yōu)分割結(jié)果生成包含所述第一最優(yōu)分割結(jié)果對應(yīng)的第一最優(yōu)向量參數(shù)值的最優(yōu)向量參數(shù)范圍；所述最優(yōu)向量參數(shù)范圍小于所述可取值范圍；

在所述最優(yōu)向量參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行若干次取樣，得到若干個第二最優(yōu)向量參數(shù)值；

依次將各個所述第二最優(yōu)向量參數(shù)值作為所述預(yù)設(shè)分割算法的向量參數(shù)，對所述若干個感興趣區(qū)域進(jìn)行分割，得到若干個第二最優(yōu)分割結(jié)果；所述第二最優(yōu)分割結(jié)果的數(shù)量為所述第二最優(yōu)向量參數(shù)值的個數(shù)與所述感興趣區(qū)域的個數(shù)的乘積；

基于所述預(yù)設(shè)評價指標(biāo)對所述第二最優(yōu)分割結(jié)果進(jìn)行評價，得到所述最優(yōu)圖像分割結(jié)果。