一种提取医疗图像中血管轮廓的简单方法

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1、第13卷增刊系统仿真学报V01．13Suppl．!!!!篁!!星!竺些些坠竺至!兰!堡坠!些坚兰垒!!竺型些!：：!竺!：文章■号：11304—731X(2001)OB一0561—03一种提取医疗图像中血管轮廓的简单方法，一I李健，庞云阶Hl肖j(吉林大学计算机科学与技术学院，长春130012)摘宴：艘出了一种检测血管轮廓的简-or-方法．试验结果表n／l，它可以较准确、完整地检测出图像中的大部分血管轮廓．关健词：图像处理；去除噪声；=值图像中图分类号：TP391；R322．123ff_t标识码：AASimpleMeth

2、odofExtractingBloodVesselOutlinesfromMedicalImagesL／Jian,PANGYu—J／e(1)eptofComputcrScienceandTechnology,JiOnUniv．．Changchun130012．China)Abstract：Asimplemethodofextractingbloodvesseloutlinesisproposedinthispaper．Theootcomeofalotofexperimentsshewsthatthemethodcarta

3、chievedesirableeffectsinextractingbloodvesseloutlinesfrommedicalimagesKeywords：imageprocessing；noiseremoving；binaryimage引言特征信息的提取是计算机图像处理中的一项重要技术，而在医学图像处理中往往会遇到的问题是血管轮廓的提取。本文针对血管状物体的特殊形状，提出了一种特征信息提取的新方法，它可以较准确、完整地检测出图像中的血管轮廓，这是进一步的图像分析与处理的基础。l血管轮廓的提取算法一幅医疗图像用f(x，

4、y)表示(其中化圳为图像像素点的坐标)，其函数值，“y)Efo’255】，是该点的灰度值。现在的目标是从这样的图像中检测出血管的轮廓，也就是得到一幅表示血管信息的二值图像g(x，y)∈{0，1}。在各种医疗图像中，有两种可能的情形；血管的灰度或者比周围灰度大，或者比周围灰度小，两者必取其一。不失一般性，我们假设图像中血管的灰度比其周围的灰度较大，这样，要求最终处理的结果图像中应该只有血管为白色，其它为黑色(如果血管的灰度与周围相比较小时，方法类似)。在二值图像g(x，y)中，白色的点代表血管上的点，黑色代表背景。下面定义

5、几个蔓用到的概念：水平白线段It(x．Y，hr)：二值图像s(x，y)中从点(x，y)到点“+矗r，v1之间的一段连续的白线段，若满足收稿日期}2001-07—25基盘项目t省科委资助项目(编号：961008)作者倚舟：亭t(197”．男．四川苍浜人．硕士，研究方向为计算机图形学、图像娃理；庞云阶(1939．)，男，长春人．博导．研究方向为计算机图形学与图像处理．g(x-L∞=0，氲xKy)=i(当0

6、Y)中从点(z，Y)到点(x，Y+vr)之间的一段连续的白线段，若满足苦“，一D=o，占“y+0=1(当0<爿<---er)，g(Xy+vr_f-1)---O，则称这段连续的白线段为垂直白线段。右斛自线段RL(x。Y．ir)：二值图像g(x，y)中从点(J，Y)到点o+ir，Y+ir)之间的一段连续的白线段，若满足g(x一1,y一1)=0，g(x+i，Y+f)=1(当0喀j<新)，g(x十fr+1，Y+ir+1)=0，则称这段连续的白线段为右斜自姥段。左斛白线段儿(z，弘ir)：二值图像g(x，y)中从点(x，Y)到点“

7、一ir，Y+ir)之间的一段连续的白线段，若满足烈x+Ly一1)=0，g(x—i，Y+i)=1(当0ei<=ir)，e(x—fr一1，Y+ir+1)=0，则称这段连续的白线段为左斜自线段。下面以图1为例，分四个步骤介绍这种检测血管轮廓的方法：步骤1=值化初分对原始灰度图像f(x．们中每个象素进行逐点检测，判断是否可能是血管上的点。如图2所示：判断的依据是：如果该点较小邻域‘内的像素的平均灰度值大于该点较大邻域‘内的象素的平均灰度值，则该点可能是血管上的点(图2中情况④所示)，将结果记录在二值图像g(x，y)中。即，如果某

8、点可能是血管上的点，则g(J，Y)中相应的点的值为1。反之则为0(圈2中情况①②所示)。图像边缘处的点由于无法求出其大、小邻域内：!竺：墨堕堕塞堂塑塑!至!!星图l原图像回血冒上的点图2灰度图像的二值化初分像素的灰度平均值，所以不处理这些像素，在g(x，y)中这些点对应的值赋为0。其中的大、小邻域‘、r2采用的是圆形