基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Flow‑XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，包括以下步骤：腹部MRI图像预处理，减少由噪声和偏差场造成的干扰，对图像进行增强和平滑；提取组织或器官边缘，对预处理后的MRI图像分别用两个不同参数的Flow‑XDoG算子进行边缘提取，通过边缘连接得到初步结果；去除错误边缘干扰；去除伪边缘，进行边缘细化，完成腹部MRI图像轮廓的提取。本发明专利技术的基于Flow‑XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法相比于经典的边缘提取算子和非真实感绘制的边缘提取方法，提取出来的边缘更加清晰、完整和准确，并且不依赖于网络训练，不需要解决训练集数据量的问题，非常适用于腹部MRI图像或者是其它具有复杂图形机构和纹理结构图像的轮廓提取。

【技术实现步骤摘要】
基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法
本专利技术涉及医学图像处理领域，具体涉及一种基于Flow-XDoG(Flow-BasedExtendedDifference-of-Gaussians，基于流的扩展高斯差分)算子的腹部核磁共振(MRI)图像轮廓提取方法。
技术介绍
随着计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)、核磁共振成像(MagneticResonanceImaging，MRI)以及正电子发射断层成像(PositronEmissionTomography，PET)等医学影像设备的不断出现，现代计算机科学技术的革命性发展，医学图像处理与分析技术取得了飞跃性的进展。如今，医学图像处理与分析技术已经被广泛应用于辅助医生进行准确清晰的临床诊断过程之中。目前，对于脑部、肺部、血管，骨骼等部位的MRI图像或CT图像的分析处理技术已较为成熟，但是针对腹部MRI图像的研究较少，因此研究腹部MRI图像的处理分析技术具有十分重要的现实意义。边缘提取是计算机图形处理技术的重要组成部分。提取清晰完整的轮廓，可以为后续本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，腹部MRI图像预处理：减少由噪声和偏差场造成的干扰，对图像进行增强和平滑；/n步骤2，提取组织或器官边缘：对预处理后的MRI图像分别用两个不同参数的Flow-XDoG算子进行边缘提取，通过边缘连接得到初步结果；/n步骤3，去除错误边缘干扰；/n步骤4，去除伪边缘，进行边缘细化，完成腹部MRI图像轮廓的提取。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，腹部MRI图像预处理：减少由噪声和偏差场造成的干扰，对图像进行增强和平滑；
步骤2，提取组织或器官边缘：对预处理后的MRI图像分别用两个不同参数的Flow-XDoG算子进行边缘提取，通过边缘连接得到初步结果；
步骤3，去除错误边缘干扰；
步骤4，去除伪边缘，进行边缘细化，完成腹部MRI图像轮廓的提取。


2.根据权利要求1所述的基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，其特征在于，在步骤1中，对图像进行双边滤波，减少噪声和偏差场对轮廓提取的干扰；使用分数阶微分滤波，增强图像纹理细节，保留图像中的平滑区域。


3.根据权利要求2所述的基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，其特征在于，在步骤1中，所述分数阶微分滤波使用的分数阶微分模板为Tiansi算子。


4.根据权利要求1所述的基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，其特征在于，在步骤2中，使用Flow-XDoG算子对预处理后的MRI图像进行边缘提取的过程如下：
(1)计算图像梯度，得到梯度图像；
(2)构造边缘切向流(EdgeTangentFlow，ETF)；
(3)使用扩展高斯差分滤波(XDoG)提取线条轮廓；
(4)阈值分割；
(5)连通域阈值滤波。


5.根据权利要求1所述的基于Flow-XDoG算子的腹部MRI图像轮廓提取方法，其特征在于，在步骤2中，分别使用两个不同参数ρ的Flow-XDoG算子对预处理后...

【专利技术属性】
技术研发人员：路志英，肖阳，赵明月，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12