一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法技术

本发明专利技术涉及一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，通过自适应迭代阈值法获取脑部磁共振图像的最优背景分割阈值；根据最优背景分割阈值对脑部磁共振图像进行背景分割，得到标准化图像；通过OSTU阈值法获取标准化图像最大类间方差阈值，并根据最大类间方差阈值对标准化图像进行二值化，得到二值化图像；在二值化图像中，检测多方向异常值点，并获取颅骨主体区域；在标准化图像中，将颅骨主体区域像素赋值为0，得到主体分割图像；对主体分割图像采用形态学开操作，得到目标图像。本发明专利技术有效提高了传统半自动方法的效率，为脑部磁共振图像的自动识别及图像融合等操作提供了便利。

【技术实现步骤摘要】
一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法
本专利技术涉及医学图像分割领域，具体地说是一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法。
技术介绍
由于颅骨在脑部磁共振图像中具有与脑瘤及其他脑组织相似的灰度分布，颅骨的存在会对脑部磁共振图像处理如脑瘤自动诊断及图像融合等过程产生较大干扰，因此需对脑部磁共振图像进行颅骨去除。传统颅骨去除方法多采用全局阈值法和区域生长法，全局阈值法适用性差，由于脑部磁共振图像的不标准化，难以选取针对所有脑部磁共振图像的全局阈值；此外，区域生长法需手动选取种子点，是一种半自动分割方法，工作量较大，效率低。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，解决由于脑部磁共振图像的不标准化，难以选取针对所有脑部磁共振图像的全局阈值的问题。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，包括以下步骤：步骤1：通过自适应迭代阈值法获取脑部磁共振图像的最优背景分割阈值；步骤2：根据最优背景分割阈值对脑部磁共振图像进行背景分割，得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，其特征在于,包括以下步骤：/n步骤1：通过自适应迭代阈值法获取脑部磁共振图像的最优背景分割阈值；/n步骤2：根据最优背景分割阈值对脑部磁共振图像进行背景分割，得到标准化图像；/n步骤3：通过OSTU阈值法获取标准化图像最大类间方差阈值，并根据最大类间方差阈值对标准化图像进行二值化，得到二值化图像；/n步骤4：在二值化图像中，检测多方向异常值点，并获取颅骨主体区域；/n步骤5：在标准化图像中，将颅骨主体区域像素赋值为0，得到主体分割图像；/n步骤6：对主体分割图像采用形态学开操作，得到目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，其特征在于,包括以下步骤：
步骤1：通过自适应迭代阈值法获取脑部磁共振图像的最优背景分割阈值；
步骤2：根据最优背景分割阈值对脑部磁共振图像进行背景分割，得到标准化图像；
步骤3：通过OSTU阈值法获取标准化图像最大类间方差阈值，并根据最大类间方差阈值对标准化图像进行二值化，得到二值化图像；
步骤4：在二值化图像中，检测多方向异常值点，并获取颅骨主体区域；
步骤5：在标准化图像中，将颅骨主体区域像素赋值为0，得到主体分割图像；
步骤6：对主体分割图像采用形态学开操作，得到目标图像。


2.根据权利要求1所述的脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，其特征在于：所述背景分割为：
选择原始图像中大于最优背景分割阈值的最左，最上，最下及最右四个像素点，由这四个像素点确定图像中的矩形区域，该矩形区域即为背景去除后图像。


3.根据权利要求1所述的脑部磁共振图像自动颅骨去除方法，其特征在于：所述检测多方向异常值点，包括：
根据遍历方向遍历二值化图像边界局部区域，搜索异常值点；
选取每个遍历方向上的特定位置的异常值点作为初始种子点...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋国立，黄钲，赵忆文，赵新刚，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21