申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2019-11-04

公开（公告）日：2023-03-28

公开（公告）号：CN110782470B

主分类号：G06T7/12

分类号：G06T7/12;G06T7/11;G06T5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.28#授权;2020.03.06#实质审查的生效;2020.02.11#公开

摘要：一种基于形状信息的腕骨区域分割方法，包括：采用星型中值滤波，灰度图像二值化方法，依次对X光图像进行预处理；根据腕骨区域分布特点，使用双向迭代扫描算法，确定腕骨区域上边界的纵坐标位置；根据手腕关节形状信息，计算手腕两侧边缘梯度变化，确定下边界左右候选点纵坐标位置；综合上边界、左右候选点和腕骨区域信息，对坐标位置进行优化矫正，并根据得到的左上角、右下角坐标进行腕骨区域裁剪。本发明准确分割出手腕图像中的腕骨区域；在确定上边界时，采用双向迭代扫描算法，极大提升了扫描速率；在确定下边界时，同时考虑了左右两个边界点的情况，并进行优化选择，减弱了手掌关节位置摆放不同对定位准确率的影响。

主权项：1.一种基于形状信息的腕骨区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采用星型中值滤波，灰度图像二值化方法，依次对X光图像进行预处理；对二值化图像进行8连通域的标记，使得同一连通区域内的所有像素相同，不同连通区域像素不同，并统计所有连通区域内白色像素点Sn，n代表标记为n的连通域；寻找白色像素点最多的一个连通区域m，即为手掌区域，满足Sm≥Sn，N为连通区域的数量；其余的连通区域当作背景区域，使用0像素值填充： 其中，X表示经过预处理后的图像；步骤2：根据腕骨区域分布特点，使用双向迭代扫描算法，确定腕骨区域上边界的纵坐标位置；具体包括：21求出连通区域Sm的最小外接矩阵，高和宽分别为BH，BW；预处理后的图像高和宽分别为XH，XW；22定义一个函数FRt，接收图像中某一行t的所有像素值集合Rt作为参数，Rt＝{Xt,j|j＝1,2,…,XW}，t∈{1,2,…,XH}，用于判断第t行是否满足以下条件： D＝5pi＝lenGRi2-2 Xi,a-1＝0,Xi,b+1＝0}其中，D值表示判定取样间隙，初始值为5，函数GRi表示找出Ri集合中所有像素大于0的连续子序列段，pi表示GRi中序列段的数量；23从下往上，每隔50像素点对图像X进行扫描，起始位置为XH-BH3，结束位置为XH-BH，当某行t，满足FRt为TRUE时，XH-BH3≤t≤XH-BH，跳转到24，否则继续扫描；24从上往下，每隔5像素点对图像X进行扫描，起始位置为t，结束位置为t+50，当某行u，满足FRu为TRUE时，t≤u≤t+50，结束扫描，否则继续扫描；25确定腕骨区域上边界的纵坐标位置top，公式为： 步骤3：根据手腕关节形状信息，计算手腕两侧边缘梯度变化，确定下边界左右候选点纵坐标位置；步骤4：综合上边界、左右候选点和腕骨区域信息，对坐标位置进行优化矫正，并根据得到的左上角、右下角坐标进行腕骨区域裁剪。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江工业大学 一种基于形状信息的腕骨区域分割方法

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