【技术实现步骤摘要】
一种基于共享采样的快速三维图像分割方法
本专利技术涉及三维图像分割尤其涉及一种基于共享采样的快速三维图像分割方法。
技术介绍
在人体可视化的三维模型建立的过程中，从人体切片图像中准确分割提取出器官和组织是进行人体可视化的基础，分割的效果直接影响到可视化人体的精确度。对人体切片图像数据集进行分割的主要困难是需要处理大量的数据,人体内部器官和组织形态复杂多变。如今，直接对图像数据进行三维分割提取已经成为一个研究热点。很明显，与逐层图像分割再组合成三维相比，从原始的三维图像数据集中分割提取出感兴趣区域加以研究是更有意义的，且提取出的体数据更易于分析和理解。但是现在的医学图像分割算法大都是针对二维图像的，三维彩色图像的分割方法很少。现在的三维分割基本是先从单层图像提取出轮廓区域，再将其组合成三维图像。对于大量的图像来说，这不仅是一项枯燥而耗时的任务，而且这在三维立体方向上也会损失一些信息。这些就导致分割结果不精确，分割时间长。
技术实现思路
根据现有技术存在的问题，本专利技术公开了一种基于共享采样的快速三维图像分割方法，具体采用如下步骤：选取二维系列图像I和对应的trimap...
【技术保护点】
1.一种基于共享采样的快速三维图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：选取二维系列图像I和对应的trimap图像T，其中trimap图像T分为已知区域Tr和未知区域Tu，根据颜色和空间距离相似度对trimap图像中的已知区域Tr进行扩展；采用共享采样方法为未知区域Tu中的每一个像素点寻找一对最优前景‑背景点对，对未知像素的前景‑背景颜色进行局部优化，计算未知像素的不透明度信息、前景颜色、背景颜色以及选择前景背景颜色的置信度；采用高斯函数对未知区域Tu的像素点进行局部平滑得到每一个像素点的最终不透明度。
【技术特征摘要】
1.一种基于共享采样的快速三维图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：选取二维系列图像I和对应的trimap图像T，其中trimap图像T分为已知区域Tr和未知区域Tu，根据颜色和空间距离相似度对trimap图像中的已知区域Tr进行扩展；采用共享采样方法为未知区域Tu中的每一个像素点寻找一对最优前景-背景点对，对未知像素的前景-背景颜色进行局部优化，计算未知像素的不透明度信息、前景颜色、背景颜色以及选择前景背景颜色的置信度；采用高斯函数对未知区域Tu的像素点进行局部平滑得到每一个像素点的最终不透明度。2.根据权利要求1所述的一种基于共享采样的快速三维图像分割方法，其特征还在于：根据颜色和空间距离相似度对trimap图像中的已知区域Tr进行扩展具体采用如下方式：对于未知区域Tu中的每一个像素点A在二维平面上从内到外进行搜索，如果找到一个像素点B与该像素点A颜色和空间距离在设定范围内则将像素点A归为像素点B所在的已知区域Tr内，如果没有找到满足条件的像素点B，那么像素点A仍然属于未知区域Tu。3.根据权利要求1所述的一种基于共享采样的快速三维图像分割方法，其特征还在于：采用共享采样的方法为未知区域Tu中的每一个像素点寻找一对最优前景-背景点对，然后进行局部优化具体方式为：为属于未知区域Tu的每一个像素点在三维...
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