基于level set方法的医学图像分割

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1、维普资讯http://www.cqvip.com1000．9825／2002／13(09)1866．07@2002JournalofSoftware软件学报Vo1．13，No．9基于LevelSet方法的医学图像分割朱付平，田捷，林瑶，葛行飞(中国科学院自动化研究所人工智能实验室，北京100080)E·mail：zhufuping@sina．tom；tian@doctor．comhttp：／／www．3dmed．net摘要：对图像分割进行了研究，这是医学图像处理中的关键问题之一．提出了一种结合FastMarching算法和Watershed变换的医学图像

2、分割方法．首先用非线性扩散滤波对原始图像进行平滑，然后利用Watershed算法对图像进行过度分割，最后用改进的FastMarching方法对图像进行分割．除此之外，根据区域之间的统计特性的相似度重新定义了FastMarching方法的速度函数．实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果．关键词：水平集；FastMarching方法；图像分割；医学图像；Watershed变换中图法分类号：TP391文献标识码：A图像分割是医学图像处理中的重要研究内容之一．从医学图像中准确地提取目标物体是三维重建的基础，也是医学图像处理系统在临床上得到实用

3、的基础，同时又是一个经典难题．由于问题的重要性和困难性，从20世纪70年代起，图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出巨大的努力．水平集(1evelset)方法主要是从界面传播等研究领域中逐步发展起来的．它是处理封闭运动界面随时间演化过程中几何拓扑变化的有效的计算工具．Osher和SethiantI]首先提出依赖于时间的运动界面的水平集描述．其主要思想是将移动的界面作为零水平集嵌入高一维的水平集函数中，这样，由闭超曲面的演化方程可以得到水平集函数的演化方程，而嵌入的闭超曲面总是其零水平集，最终只要确定零水平集即可确定移动界面演化的结果、LevelSet方

4、法自提出以来，已在图像处理和计算机视觉等领域得到了广泛的应用．比如：Sethiant等人用LevelSet去除图像噪声；Malladi【2】将其应用于图像分割，特别是医学图像的分割和重建中；Bertalmiot等人将LevelSet应用于图像变形和破损图像的修复中；Masourit】将LevelSet用于运动目标跟踪领域；Parogios和Denche用LevelSet方法进行纹理分割以及运动目标分割和跟踪；Samsont6J等人用LevelSet方法实现图像分类等等．本文给出了一种结合FastMarching算法和Watershed变换的医学图像的分割

5、方法．该方法首先用非线性扩散滤波对原图像进行平滑，以滤掉图像噪声；然后利用Watershed算法对图像进行过度分割(分割的区域数目超过图像中包含的实际对象数)，最后用改进的FastMarching方法对图像进行分割．由于引入了过度分割。该方法只需计算种子点到其所在的区域边界的到达时间，对于区域内部的其他像素点，由于其区域的一致性，种子点跨越内部像素点的到达时间无须计算，这样，算法的运算速度大为改善．而且，我们还根据相邻区域之间的统计特性相似度重新定义了FastMarching方法的速度函数．本文第1节简单介绍了Watershed变换．第2节对LevelS

6、et方法进行了简单的概述．第3节给出了改进的收稿日期：2002—03—04；修改日期：2002—07—24基金项目：国家自然科学基金资助项目(60071002；60072007；69931010；60172057)作者简介：朱付平(1974一)1男，安徽枞阳人，博士生，主要研究领域为模式识别与图像处理，医学图像分割；田捷(1960一)，男，安徽芜湖人，博士，研究员，博士生导师，主要研究领域为模式识别与智能系统，计算机网络与多媒体；林瑶(1972一)，女，重庆人，博士，主要研究领域为模式识别与图像处理；葛行"1~(1976-)，男，山东鱼台人，博士生，主要

7、研究领域为模式识别与图像处理。计算机网络．维普资讯http://www.cqvip.com朱付平等：基于LevelSet方法的医学图像分割1867FastMarching方法．第4节进行了实验．最后进行了总结与讨论1Watershed变换Watershed(分水岭)算法是一种基于数学形态学的方法，最早由L．Vincent和ESoille用于图像处理中．Watershed算法也可以分类为基于区域的分割方法．Watershed方法【8】的思想来源于地理学：它将梯度幅值图像看成一幅地形图，而梯度幅值对应于海拔高度，图像中不同梯度值的区域就对应于山峰和山谷间盆地

8、．设想在各个局部极小值点的位置打一个洞，然后将地形图逐渐浸入一个湖中，全局极小值