基于多小波变换的分水岭医学数字图像分割算法

1、基于多小波变更的分水岭医学数字图像支解算法【摘要】医学影像技能普及应用于临床和科研范畴，而医学数字图像数据量大、噪声环境庞大。图像支解是图像处置惩罚根本步调之一，也是其应用和生长的瓶颈题目，提出了一种革新的分水岭支解算法，数字图像通过多小波变更剖析、能量盘算、分水岭变更和地区交融等步调，有用的降服了分水岭变更严峻的过支解题目，实现了成心义的地区支解。【关键词】多小波变更分水岭变更医学影像技能普及应用于临床和科研范畴，产生了大量的医学数字图像，其数据量大和噪声环境庞大等特点，给图像编码、长途传输、三维重修等带来了很大困难。图像支解是图像处置惩罚的根本步调之一，为进一步的高级处置惩罚奠基底子，是别

2、的影像处置惩罚技能生长和应用的瓶颈。基于多区分阐发理论的图像支解是使用小波变更理论创立多区分阐发框架，但传统多标准阐发是基于二进变革的，而医学数字图像的多标准阐发下具有标准空间上的一连性，因此大概会遗漏一些关键的能反响纹理相似性布局的标准阐发。鉴于多小波变更比传统二进小波变更所具有的一些奇特的良好性和在边沿检测、纹理阐发中的精良表示，本研究引入多小波变更来改进分水岭变更的过支解题目，以得到成心义的图像支解结果。1算法形貌1.1分水岭变更的根本头脑由于差异的目的在相毗邻处的变革每每比地区内部像素间的变革要大得多，因此梯度图像能较好的描画出目的的大抵界限，从而只要对界限内像素举行添补，就可以得到差

3、异的图像目的。分水岭算法正是基于这一假设而产生的，如图1。通常接纳文献3的模拟浸没模子，但盘算庞大，未实现地区完全支解，即存在不属于任何贮水盆地的点。不敷之处重要有两点：一是分水岭变更作用于梯度图像，有大量的由噪声或量化偏向引起的局部微小值，其地区内部的伪界限无法制止，差异目的之间由于猎取图像韶光照、角度等缘故原由大概失去界限，并由此造成误支解或过支解，即天生过多地区而导致感爱好的目的难以识别；假设接纳其他高斯型滤波处置惩罚得到的图像作为参考图像，固然可以得到比力大块的地区，但大概产生界限位置的偏移，造成误支解。二是由于图像支解目的差异，一个大的目的大概由几个差异特性的小目的组成，而用某一种或

4、某几种特性提取的梯度图像并不克不及断定这些。1.2多小波变更在图像处置惩罚中，设图像信号为一个有限能量函数f(x,y)L2(R2)。使用一维小波，可以布局二维张量积型小波。可以证实，假设(x)天生一个L2(R2)上的多区分阐发，那么(x,y)=(x)(y)天生L2(R2)上的多区分阐发，此时有2-1个小波函数s1s2：s1s2(x,y)=(x)s1(x),s1=0,1s2-1s1(x)(y),1s1-1,s2=1s1(x)s2(y),1s1,s2-1(1)雷同一维情况，假设fj+1(x)Vj+1为f(x)在Vj+1中的投影，且有表达式：fj+1=knj+1,nj+1,n(y)(2)那么有剖析：

5、fj+1=fj+gj=fj+-1s1,s2=0；s1s20gs1s2j(3)此中：fj=knj,k,nj,k(x)j,n(y)(4)gs1s2j(x,y)=knb0,s2j,k,nj,k(x)s2j,n(y),s1=0,1s2-1knbs1,0j,k,ns1j,k(x)j,n(y),1s1-1,s2=1knbs1,s2j,k,ns1j,k(x)s2j,n(y),1s1,s2-1(5)j，k,n=n1n2n1-kn2-nj+1，n1,n2(6)bs1,s2j,k,n=n1n2n1-kds2n2-nj+1，n1,n2,s1=0,1s2-1n1n2ds1n1-nn2-kj+1，n1,n2,1s1-1

6、,s2=1n1n2ds1n1-nds2n2-kj+1，n1,n2,1s1,s2-1(7)同理，图像的重构公式为：j+1，k,n=n1n2k-n1k-n2j，k,n+-1s1,s2=0;s1s20n1n2bs1,s2j,k,nds1n-n1ds2n-n2(8)1.3基于多小波变更和分水岭变更的支解算法本研究提出的算法起首使用多小波变更将原始图像f(x,y)剖析，创立两级金字塔图像堆：第1层为f0即原始图像，第2层为f1,fn子带图像的子标标号规矩为按程度标的目的优先由低频到高频摆列；第2步对全部子带图像f1,fn举行能量盘算，能量小于或即是事先由直方图阐发得到的某一阈值T的，以为不影响后续处置惩

7、罚结果，从而不作处置惩罚，能量大于T的那么标识表记标帜作后续处置惩罚，不妨设必要处置惩罚的子带图像为f1,fj；第3步是对必要处置惩罚的子带图像f1,fj举行平滑，通过作用非线性滤波算子，得到平滑去噪的图像S1,Sj；第4步是对平滑图像S1,Sj作用梯度检测算子，得到梯度图像T1,Tj，将梯度图像作为分水岭变更的初始输入图像，举行分水岭线的标识表记标帜，得到初始支解图像1,j；第5步将初始支解图像中的每一支解地区通过盘算相似性度量指标，按照事先选定的地区归并的准那么举行地区归并，得到归并后的支解图像1,j；第6步对归并后的图像是举行逆小波变更，得到重构图像S，即与原始图像巨细雷同的支解图像；末

8、了输出支解图像S。根本流程见图2。2实行及阐发评价实行平台是PU2.00GHz、irsftinds2000、atlab6.5的P。本研究别离方案了基于二进Harr小波、四进Harr小波和四进带参数对称阻挡称正交一连小波的仿真实行。此中，四进带参数对称阻挡称正交标准函数的布局中引入了一个参数t，使得它成为一个周期函数的情势，t的取值范畴为0,2，实行中创造t在2.20，2.50取值结果较好，实在直不雅上此时标准函数的对称性最好，这说明白对称性对图像支解处置惩罚有必然的作用。实行通过对图像数据巨细，拔取的小波基，作用分水岭变更的标准程度，支解图像地区个数和实行时间等统计表白，本研究算法实现了成心义的地区支解，当时间服从和支解正确度