处理医学图像的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了处理医学图像的方法及装置，所述方法包括：(1)对初始图像进行分解，并计算若干层残差图像；(2)基于所述若干层残差图像，进行重建以获得重建图像。该方法操作步骤简单、方便，且获得的重建图像细节效果好，准确度高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，具体地，涉及处理医学图像的方法和装置。
技术介绍
由于医学诊断对图像质量要求日益提高，如何通过后续图像处理来提高图像的质量，成为当今医学图像处理的研究重点。如果能够开发出步骤简单、图像质量高的处理方法，将对疾病诊断等方面具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种步骤简单、细节效果好或准确度高的处理医学图像的方法和装置。在本专利技术的一个方面，本专利技术提了一种处理医学图像的方法。根据本专利技术的实施例，该方法包括：(1)对初始图像进行分解，并计算若干层残差图像；(2)基于所述若干层残差图像，进行重建以获得重建图像。专利技术人发现。利用该方法能够快速、有效地处理医学图像，特别是DR图像，该方法使医学图像处理更加方便、快捷、有效和实用，只通过产生残差图像和对残差图像的重建就可得到细节效果较好的处理图像。根据本专利技术的实施例，步骤(1)进一步包括：(1-1)对初始图像各像素点的灰度值矩阵G0进行滤波处理，得到经过滤波处理的灰度值矩阵L0；(1-2)对所述灰度值矩阵L0进行下采样，得到灰度值矩阵G1；(1-3)通过平均插值法，对所述灰度值矩阵G1进行放大处理，得到灰度值矩阵LF0；(1-4)通过公式C0＝L0-LF0，得到第一层残差图像灰度值矩阵C0；(1-5)以步骤(1-2)中得到的灰度值矩阵对应的图片作为初始图像，重复(1-1)-(1-4)，得到第二层残差图像灰度值矩阵C2，依此类推，至得到第n层残差图像灰度值矩阵Cn，其中，n为不大于8的整数。根据本专利技术的实施例，步骤(1-1)中，所述滤波处理为高斯低通滤波处理。根据本专利技术的实施例，步骤(1-2)中，所述下采样为隔行隔列采样。根据本专利技术的实施例，步骤(1-3)中，所述平均插值法是通过以下步骤进行的：(i，j)、(i，j+2)、(i+2，j)、(i+2，j+2)为已知相邻四个像素点，(i，j+1)、(i+1，j)、(i+1，j+1)、(i+2，j+1)、(i+1，j+2)为待插值像素点，其中：其中，i、i+1和i+2表示矩阵的行，j、j+1和j+2表示矩阵的列。根据本专利技术的实施例，步骤(2)进一步包括：(2-1)通过所述平均插值法，对步骤(1)中得到的灰度值矩阵Gn+1进行放大处理，得到灰度值矩阵LF’n，并根据公式G’n＝LF’n+Kn*Cn，得到第n层重建图像灰度值矩阵G’n；(2-2)通过所述平均插值法，对所述第n层灰度值矩阵G’n进行放大处理，得到灰度值矩阵LF’n-1，并根据公式G’n-1＝LF’n-1+Kn-1*Cn-1，得到第n-1层重建图像灰度值矩阵G’n-1，依此类推，至得到第0层重建图像灰度值矩阵G’0，即得所述重建图像，其中，Kn、Kn-1、…K0为增强系数，各自独立地大于等于5且小于等于13。根据本专利技术的实施例，K0大于等于5小于等于6，K1大于等于6小于等于7，K2大于等于7小于等于8，K3大于等于8小于等于9，K4大于等于9小于等于10，K5大于等于10小于等于11，K6大于等于10小于等于11，K7大于等于11小于等于12，K8大于等于12小于等于13。在本专利技术的另一方面，本专利技术提供了一种处理医学图像的装置。根据本专利技术的实施例，该装置包括：分解组件，所述分解组件用于分解初始图像，以获得各层残差图像；重建组件，所述重建组件用于基于所述各层残差图像，进行重建以获得重建图像。专利技术人发现，利用该装置可以有效实施前面所述的方法，可以快速、便捷地对医学图像进行处理，处理后的图像细节效果较好，准确度较高。根据本专利技术的实施例，所述分解组件进一步包括：滤波模块，所述滤波模块用于对初始图像各像素点的灰度值矩阵进行滤波处理，得到经过滤波处理的灰度值矩阵；下采样模块，所述下采样模块用于对所述经过滤波处理的灰度值矩阵进行下采样，得到下采样灰度值矩阵；第一放大模块，所述第一放大模块通过平均插值法，对所述下采样灰度值矩阵进行放大处理，得到第一放大灰度值矩阵；残差图像获得模块，所述残差图像获得模块通过公式：残差图像灰度值矩阵＝经过滤波处理的灰度值矩阵-放大灰度值矩阵，得到残差图像灰度值矩阵。根据本专利技术的实施例，所述滤波模块适于进行高斯低通滤波处理。根据本专利技术的实施例，所述下采样模块适于进行隔行隔列采样。根据本专利技术的实施例，所述平均插值法是通过以下步骤进行的：(i，j)、(i，j+2)、(i+2，j)、(i+2，j+2)为已知相邻四个像素点，(i，j+1)、(i+1，j)、(i+1，j+1)、(i+2，j+1)、(i+1，j+2)为待插值像素点，其中：其中，i、i+1和i+2表示矩阵的行，j、j+1和j+2表示矩阵的列。根据本专利技术的实施例，所述重建组件进一步包括：第二放大模块，所述第二放大模块用于通过所述平均插值法，对所述下采样灰度值矩阵进行第二放大处理，得到第二放大灰度值矩阵，计算模块，所述计算模块用于根据公式：重建图像灰度值矩阵＝第二放大灰度值矩阵+增强系数*残差图像灰度值矩阵，得到所述重建图像灰度值矩阵，其中，所述增强系数大于等于5且小于等于13。本专利技术的目的是对医学图像(特别是DR的CCD相机得到的4096*4096的.RAW格式图像)处理，提出了新的处理方法。处理方法的过程是，先对初始图像求出每一层的残差图像，然后从求出的第n层残差图像开始重建，每一层残差图像乘以相应的增强系数，进行重建，在计算残差图像和重建的过程中图像上采样(或称放大处理)采用了平均值插值的方法，使医学图像处理结果细节更加清晰。本专利技术使医学图像处理更加方便、快捷、有效和实用，至少具有以下有益效果：1)处理过程的简化：只通过产生残差图像和对残差图像的重建就可得到细节效果较好的处理图像。2)简单调节重建层残差图像各层系数，就很容易对人体各个部位的DR图像进行准确的处理。附图说明图1显示了根据本专利技术实施例的处理医学图像的方法的流程示意图。图2显示了根据本专利技术实施例的图像分解的流程示意图。图3显示了根据本专利技术实施例的图像分解的流程示意图。图4显示了根据本专利技术实施例的平均插值法的原理示意图。图5显示了根据本专利技术实施例的重建图像的流程示意图。图6显示了根据本专利技术实施例的重建图像的流程示意图。图7显示了根据本专利技术实施例的处理医学图像的装置的结构示意图。图8显示了根据本专利技术实施例的分解组建的结构示意图。图9显示了根据本专利技术实施例的重建组件的结构示意图。图10显示了本专利技术一个实施例中初始胸片和经过本专利技术的图像处理方法处理后的胸片。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例。下面描述的实施例是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。实施例中未注明具体技术或条件的，按照本领域内的文献所描述的技术或条件或者按照产品说明书进行。在本专利技术的一个方面，本专利技术提了一种处理医学图像的方法。根据本专利技术的实施例，参照图1，该方法包括以下步骤：S100：对初始图像进行分解，并计算若干层残差图像。根据本专利技术的实施例，参照图2和图3，该步骤S100可以进一步包括：S110：对初始图像各像素点的灰度值矩阵G0进行滤波处理，得到经过滤波处理的灰度值矩阵L0。根据本专利技术的实施例，该步骤中滤波处理为高斯低通滤波，由此，可以有效本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种处理医学图像的方法，其特征在于，包括：(1)对初始图像进行分解，并计算若干层残差图像；(2)基于所述若干层残差图像，进行重建以获得重建图像。

【技术特征摘要】
1.一种处理医学图像的方法，其特征在于，包括：(1)对初始图像进行分解，并计算若干层残差图像；(2)基于所述若干层残差图像，进行重建以获得重建图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)进一步包括：(1-1)对初始图像各像素点的灰度值矩阵G0进行滤波处理，得到经过滤波处理的灰度值矩阵L0；(1-2)对所述灰度值矩阵L0进行下采样，得到灰度值矩阵G1；(1-3)通过平均插值法，对所述灰度值矩阵G1进行放大处理，得到灰度值矩阵LF0；(1-4)通过公式C0＝L0-LF0，得到第一层残差图像灰度值矩阵C0；(1-5)以步骤(1-2)中得到的灰度值矩阵G1对应的图片作为初始图像，重复(1-1)-(1-4)，得到第二层残差图像灰度值矩阵C2，依此类推，至得到第n层残差图像灰度值矩阵Cn，其中，n为不大于8的整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(1-1)中，所述滤波处理为高斯低通滤波处理。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(1-2)中，所述下采样为隔行隔列采样。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(1-3)中，所述平均插值法是通过以下步骤进行的：(i，j)、(i，j+2)、(i+2，j)、(i+2，j+2)为已知相邻四个像素点，(i，j+1)、(i+1，j)、(i+1，j+1)、(i+2，j+1)、(i+1，j+2)为待插值像素点，其中：(i,j+1)=12((i,j)+(i,j+2))]]>(i+1,j)=12((i,j)+(i+2,j))]]>(i+2,j+1)=12((i+2,j)+(i+2,j+2))]]>(i+1,j+2)=12((i,j+2)+(i+2,j+2))]]>(i+1,j+1)=14((i,j)+(i,j+2)+(i+2,j)+(i+2,j+2)),]]>其中，i、i+1和i+2表示矩阵的行数，j、j+1和j+2表示矩阵的列数。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)进一步包括：(2-1)通过所述平均插值法，对步骤(1)中得到的灰度值矩阵Gn+1进行放大处理，得到灰度值矩阵LF’n，并根据公式G’n＝LF’n+Kn*Cn，得到第n层重建图像灰度值矩阵G’n；(2-3)通过所述平均插值法，对所述第n层灰度值矩阵G’n进行放大处理，得到灰度值矩阵LF’n-1，并根据公式G’n-1＝LF’n-1+Kn-1*Cn-1，得到第n-1层重建图像灰度值矩阵G’n，依此类推，至得到第0层重建图像灰度值矩阵，即得所述重建图像，其中，Kn、Kn-1、…K0为增强系数，各自独立地大于等于5且小于等于1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王义，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11