[发明专利]一种CAG图像序列的弹性配准方法

权利要求书

1.一种CAG图像序列的弹性配准方法，其特征是，所述方法首先从各帧CAG图像中提取出主要血管分支的单像素、8-连通的骨架，并将其表示成像素点的有序集合；然后通过使预先设定的配准误差函数最小，找到各血管分支相邻时刻两个血管骨架点集合之间的对应关系，具体步骤如下：

a. 采用自适应灰度阈值法对CAG图像进行分割：遍历整幅图像，对每一个像素                                                ，确定以其为中心的一个大小为(2S+1)×( 2S+1)像素的正方形邻域，以邻域内的灰度均值和标准偏差之和作为像素的灰度阈值：

， 

其中是图像分割前像素的灰度值，是以像素为中心的、大小为(2S+1)×( 2S+1)像素的正方形邻域内的灰度均值，式中，S为正方形邻域的半宽度，单位为像素，i和j分别为像素的横坐标和纵坐标，u和v分别是横坐标和纵坐标的偏移量；

将灰度大于或等于阈值的像素灰度赋值255，作为背景；否则赋值0；

b. 采用区域生长法对自适应灰度阈值分割后得到的二值图像进行处理，完成对血管树的提取；

c.对于经过上述处理后获得的二值图像，采用基于活动轮廓模型的冠状动脉血管段运动跟踪方法，提取出单像素宽、8-连通的血管骨架；

d.对于两帧图像中的某一血管分支，分别将其骨架表示为像素点的有序集合：

，

，

其中，和分别为集合和中像素点的个数（这里假设），表示骨架中的第个像素，表示骨架中的第个像素，和为像素的坐标；

e. 设定配准误差函数：

 ， 

其中：和分别是中与和相匹配的点的序号；和是互相匹配的像素点之间的运动向量：

 ， 

，

和分别是血管骨架和在第点和第点处的曲率；

通过使配准误差函数最小，找到点集和之间的最优匹配，即为中的每个元素（）找到其在中与之相对应的元素：。

2.根据权利要求1所述CAG图像序列的弹性配准方法，其特征是，采用区域生长法对自适应灰度阈值分割后得到的二值图像进行处理，完成对血管树的提取的步骤如下：

步骤一、按照从左到右、或者从上到下的顺序遍历整幅二值图像，找到一个种子点、即灰度值为0的像素，记其坐标为；

步骤二、定义两个队列：工作队列Q_w和区域队列Q_v，将Q_w和Q_v清空，以种子点为起点，按照如下循环进行：

① 把种子点加入Q_w中，同时加入Q_v中，当前指针指向Q_w的种子点；

② 从Q_w中取出指针所指的点，判断其R×R邻域内像素点的灰度值：如果邻域点的灰度值为0，则将该点同时加入到Q_w和Q_v中，把该点和种子点的灰度值都置为背景值255；

③ 工作队列Q_w的指针向后移动一位；

④ 如果当前指针指向Q_w末尾，则转向步骤⑤；否则，重复步骤①～③；

⑤ 输出血管区域队列Q_v，继续步骤三；

步骤三、如果Q_v中点的总数小于预先设定的阈值，那么转向步骤一，找到下一个灰度值为0的点作为种子点，重复步骤二中的①～⑤；否则，转向步骤四；

步骤四、输出区域队列Q_v。