血管图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种血管图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据阈值曲面对初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将识别后的血管图像进行二值化处理；识别出二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据目标区域得到目标血管图像。本方法基于不同的区域选用不同阈值的阈值曲面的方法，对血管图像进行识别，避免了采用单一阈值识别出的血管图像存在分割误差大的缺陷，保证了识别出的血管图像与背景图像的边缘清晰，从而减少了识别误差，进一步提高了血管识别的准确率。

Recognition Method, Device, Computer Equipment and Storage Medium of Vascular Image

This application relates to a vascular image recognition method, device, computer equipment and storage medium. The method includes: obtaining the initial boundary pixels based on the gray value of the pixels in the initial blood vessel image; constructing the threshold surface with the initial boundary pixels as the boundary condition based on the preset stable temperature field model; recognizing the initial blood vessel image according to the threshold surface to obtain the recognized blood vessel image; binarizing the recognized blood vessel image; The target area of the binarized blood vessel image is distinguished, and the target blood vessel image is obtained according to the target area. This method uses different threshold surfaces in different regions to recognize vascular images. It avoids the defect of large segmentation error in vascular images identified by single threshold, ensures that the edges of recognized vascular images and background images are clear, thus reduces the recognition error and further improves the accuracy of vascular recognition.

【技术实现步骤摘要】
血管图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种血管图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在临床诊疗上，血管是非常敏感的部位，明确血管位置和血管参数，对临床诊疗具有重要的辅助作用。然而，为了从背景中分割出血管图像，传统技术一般先检测出拍摄到的原始血管图像的局部特征的不连续性，将检测出的不连续的局部特征连接成边缘，通过这些边缘将图像分割成不同的区域，以从背景中分割出血管图像。但是，由于实际环境的影响，拍摄到的原始血管图像背景不均匀、边缘线不闭合等因素往往对血管图像分割产生很大的影响，导致分割出的血管图像存在误差，从而造成血管识别的准确率下降。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述传统技术存在血管识别的准确率低的技术问题，提供一种能够提高血管识别的准确率的血管图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。一种血管图像的识别方法，所述方法包括：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将所述识别后的血管图像进行二值化处理；识别出所述二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据所述目标区域得到目标血管图像。一种血管图像的识别装置，所述装置包括：边界像素点获取模块，用于基于初始血管灰度图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；阈值曲面构造模块，用于基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；初始识别模块，用于根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；二值化处理模块，用于将所述识别后的血管图像进行二值化处理；图像后处理模块，用于识别出所述二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据所述目标区域得到目标血管图像。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将所述识别后的血管图像进行二值化处理；识别出所述二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据所述目标区域得到目标血管图像。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将所述识别后的血管图像进行二值化处理；识别出所述二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据所述目标区域得到目标血管图像。上述血管图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据阈值曲面对初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将识别后的血管图像进行二值化处理；识别出二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据目标区域得到目标血管图像；综合考虑血管图像的背景灰度不均匀的因素，基于不同的区域选用不同阈值的阈值曲面的方法，对血管图像进行识别，避免了采用单一阈值识别出的血管图像存在识别误差大的缺陷，保证了识别出的血管图像与背景图像的边缘清晰，从而减少了识别误差，进一步提高了血管识别的准确率。同时通过识别出二值化处理后的血管图像中的目标区域，以对错误分割的区域进行删除，从而提高了血管识别的准确率。附图说明图1为一个实施例中血管图像的识别方法的应用场景图；图2为一个实施例中血管图像的识别方法的流程示意图；图3为另一个实施例中血管图像的识别方法的流程示意图；图4为一个实施例中血管图像的识别系统的结构框图；图5为一个实施例中的初始血管图像；图6为一个实施例中的目标血管图像；图7为一个实施例中血管图像的识别装置的结构框图；图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的血管图像的分割方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，血管图像采集终端110与计算机设备120通过有线通讯线路连接。血管图像采集终端110采集摄像机拍摄到的显微镜下的血管图像，并经过模数转换，得到转化后的血管图像，并将转化后的血管图像发送至计算机设备120；计算机设备120将该转化后的血管图像经过灰度转化，得到该血管图像对应的灰度图像，作为初始血管图像；基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据阈值曲面对初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将识别后的血管图像进行二值化处理；识别出二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据目标区域得到目标血管图像。其中，血管图像采集终端110可以是图像板，计算机设备120可以是安装有图像处理系统的终端或者专业图像处理服务器。在一个实施例中，如图2所示，提供了一种血管图像的识别方法，以该方法应用于图1中的计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：步骤S201，基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点。在本步骤中，初始血管图像是指由拍摄到的血管图像经过灰度转化后、由排列的像素点组成的灰度图像；该血管图像可以由安装有摄像机的显微镜上的摄像机拍摄得到，或者由视频播放设备中预先采集好的血管视频经过提取得到。灰度图像是指每个像素点只有一个灰度值的图像，灰度值用于描述像素点的色彩明暗程度；每一像素点的灰度值位于0-255之间，0代表全黑，255代表全白。初始边界像素点是指初始血管图像中位于边界上的像素点。本实施例中，通过摄像机拍摄显微镜下的血管图像，并将拍摄到的血管图像输入至图像板中，通过图像板将拍摄到的血管图像经过模数转化处理，得到转化后的血管图像，并将转化后的血管图像存储至存储器中；通过计算机设备，比如安装有图像处理系统的终端或者专业图像处理服务器从图像板的存储器中读取转化后的血管图像，并将该转化后的血管图像经过灰度转化，得到拍摄到的血管图像对应的灰度图像，作为初始血管灰度图像；通过计算机设备对初始血管图像中的像素点的灰度值进行计算分析，得到位于边界上的像素点，作为初始边界像素点。步骤S202，基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面。在本步骤中，稳定温度场模型对应的稳定温度场无热源，各点的温度分布趋于稳定状态，是充分光滑的，可以将其当成约束条件。阈值曲面是指基于初始血管图像上的不同区域选取不同的阈值所构成的曲面。具体地，将初始血管图像上的初始边界像素点作为边界条件，构建拉普拉斯方程，在现有的稳定温度场模型的充分光滑的约束下，内插出充分光滑的阈值曲面，使得在离散的初始边界像素点的基础上内插出的充分光滑的、连续的阈值曲面通过全部的初始边界像素点；需要说明本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种血管图像的识别方法，所述方法包括：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将所述识别后的血管图像进行二值化处理；识别出所述二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据所述目标区域得到目标血管图像。

【技术特征摘要】
1.一种血管图像的识别方法，所述方法包括：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点；基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面；根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像；将所述识别后的血管图像进行二值化处理；识别出所述二值化处理后的血管图像中的目标区域，根据所述目标区域得到目标血管图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于初始血管图像中的像素点的灰度值，获取初始边界像素点，包括：基于初始血管图像中的像素点的灰度值，确定所述初始血管图像的每一行像素点的灰度值；分别根据每一行像素点的灰度值，得到每一行像素点的灰度曲线图；根据每一行像素点的灰度曲线图，得到每一行像素点的梯度曲线图；确定所述梯度曲线图中的峰值，将所述峰值对应的像素点作为初始边界像素点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，构造阈值曲面，包括：基于预设稳定温度场模型，将所述初始边界像素点作为边界条件，内插出相应的曲面；对所述曲面进行判断；若所述曲面满足设定条件，则将所述曲面作为构造得到的阈值曲面。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述阈值曲面对所述初始血管图像进行识别，得到识别后的血管图像，包括：根据所述阈值曲面上的阈值对所述初始血管图像上相应的像素点进行识别；若所述阈值小于或等于所述初始血管图像上相应的像素点的灰度值，则将所述像素点识别为血管图像的像素点；若所述阈值大于所述初始血管图像上相应的像素点的灰度值，则将所述像素点识别为背景图像的像素点；根据所述血管图像的像素点和背景图像的像素点，得到识别后的血管图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述识别后的血管图像进行二值化处理，包括：将所述血管图像的像素点的灰度值转化为第一标准值；将所述背景图像的像素点的灰度值转化为第二标准值，以对所述识别后的血管图像进行二值化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶方全，陆广林，
申请(专利权)人：广州天鹏计算机科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44