基于数学形态学的医学图像分割

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第25卷第1O期计算机应用V0l-25No．102005年10月ComputerApplicationsOct．2005文章编号：1001—9081(2005)l0—2381—02基于数学形态学的医学图像分割王蜀，李永宁，陈楷民，黄戈(四川大学计算机学院，四川成都610064)(yelin21@163．corn)摘要：采用分水岭算法对医学图像进行分割，并针对其容易产生过分割的缺点，作了两点改进：首先对原始图像进行自适应加权的多尺度形态滤波，然后引入浮点活动图像作为分水岭算法的输入。实验表明，该方法算法简单，

2、能有效地抑制过分割现象，得到较好的分割效果。关键词：数学形态学；分水岭算法；自适应加权的多尺度形态滤波；浮点活动图像中图分类号：TP75文献标识码：AMedicalimagesegmentationbasedonMathematicalMorphologyWANGShu，LIYong—ning，CHENKai—min，HUANGGe(SchoolofComputerScience，SichuanUniversity,ChengduSichuan610064，China)Abstract：Inthispaper，thewatershedalgorithmt

3、osegmentmedicalimageswasintroduced．Thetwoimprovedmethodsconsideringtheover．segmentationphenomenaofwatershedalgorithmwerepresented．First，gettheoriginalimagethroughmulti—scalemorphologicalfilterwithauto—adapteddeterminationsweights．andthen．introducedafloating—pointactiveimageasthei

4、nputofwatershedalgorithmExperimentsshowthatthealgorithmisverysimple，andcanrestraintheover—segmentationphenomenaefectively，SOcanobtaingoodresults．K呵words：mathematicalmorphology；watershedalgorithm：multi—scalemorphologicalfilterwithauto—adapteddeterminationsweights；floating—pointact

5、iveimage当相邻两个盆地的水即将合并时，在两个盆地间建坝拦截。0引言此过程将图像划分为许多个山谷盆地，分水岭就是分隔这些医学图像处理是数字图像处理技术的一个重要应用领盆地的堤坝，而这些“集水盆地”则分别对应于待分割图像中域。但是，由于医学图像的特点，复杂的人体解剖组织结构和的均匀一致区域。形状，以及个体之间的差别，导致医学图像分割成为一项经典基于分水岭变换的图像分割方法具有计算负担轻、分割的难题。精度高的优点J，但是其性能在很大程度上依赖于用来计算目前，从医学应用的角度来看，常用的分割算法有⋯：基待分割图像梯度的算法。传统的形态梯度算法会受噪声和量

6、于阈值的分割、基于模糊连接度的分割、交互式的分割、基于化误差的影响，在均匀一致的区域内部产生过多的局部“谷底”，而梯度图像的每个“谷底”在分水岭变换中将引入一个形态学和多尺度理论的分割方法等等。随着数学形态学在图“集水盆地”，因此最终将导致“过分割”，即生成大量的小区像处理中的应用日渐受到重视，更多的系统都采用形态学算域，使得目标物体的轮廓线掩埋在杂乱的分水线中。克服这子对图像进行预处理或后处理。本文针对医学图像的特点，一缺点的方法有两种：一种是在分水岭变换之前，对图像在现有分水岭算法的基础上作了改进，得到了较好的效果。滤波，进行标记提取，另一种是在分水

7、岭变换以后，进行区域1分水岭算法合并。但是，传统的滤波算子无法在去除局部”谷底”的同时，保留模糊边界上的“谷底”，对感兴趣区域的标记需要有数学形态学理论在图像分关待分割对象和背景的先验知识，而且执行区域合并或松弛割的应用中比较有代表性的是标号等步骤的计算负担比分水岭变换本身还重，这就大大降分水岭(watershed)算法J。低了整个分割过程的速度。因此，本文采用自适应加权的多该算法的思想来源于地理学尺度形态滤波对图像进行预处理，并引人浮点活动图像作为(如图1所示)，它将梯度幅值分水岭变换的输入，这样可以更好地保持轮廓，经过分水岭变图像看成一幅地形图，而梯

8、度换后，也能有效地抑制过分割现象。在此基础上，针对医学图幅值对应海拔高度，图像中