[发明专利]基于主动轮廓模型的肝脏DTI图像分割的方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理方法，特别涉及一种基于主动轮廓模型的肝脏DTI图像分割的方法。其中的DTI——核磁共振成像。

背景技术

Kass、Witkin、Terzopolous在1987年提出了一种全新的符合人类视觉原理的图像分割模型-参数活动轮廓模型（Parametric Active Contour  Model），又称Snakes模型，并成功应用于图像处理的各类应用中。Kass等人提出的Snakes模型向顺序严格的分层计算理论提出了挑战，在图像分割等底层图像理解任务中，底层事件的正确理解必须依赖于高层知识，他们试图设计一个能量函数二该能量函数的局部极值包含高层处理可实现的方案，在可选方案中选择合适的方案需要高层机制的推动。然而，在没有好的高层机制下，可以通过添加合适的能量项并将其最小化，使得高层机制可以通过将图像特征推向一个合适的局部极值与模型进行交互，其目的就是为了调和高层知识和底层图像信息之间的盾。Snakes模型承载着高层知识，同时融合了底层特征，使得一系列计算机视觉问题的统一解决方法成为可能，已经被国内外研究者成功应用于计算机视觉的许多领域，如边界提取、目标追踪、图像分割分类等。

Cohen等在Snakes模型中，引进了气球力（BalloonForee）来驱使活动轮廓沿着法向方向向内或者向外运动，最终达到目标边界。气球力改善了Snakes模型对初始条件的敏感性，并使得活动轮廓能够跨越孤立的伪目标边界，克服了活动轮廓陷入局部极小值问题，但该模型在弱边界处理上存在很大缺陷。Cohen等又提出了距离有势力（Distance Potential Force）模型，进一步提高了活动轮廓的捕获范围，但是该模型的计算量较气球力模型成倍增大，而且改进的模型仍然无法完全克服凹凸问题。

针对Snakes模型无法收敛于深度凹陷的问题，Eviatar等提出了能够逼近凹形边界的改进Snakes模型，但其初始曲线设定要求较高，而且需要人工干预。Xu等提出了基于梯度矢量流（Gradient Vector Flow，GVF）的Snaks模型，该模型重新定义了外力场形式，采用扩散方程方式，用GVF作为活动轮廓的图像力驱使活动轮廓运动。GVF Snakes模型以牺牲计算效率为代价，大大地提高了活动轮廓的获取范围，同时可以驱使活动轮廓逼近深度凹陷区域.不久，Xu等又给出了全局更优的改进GVF Snakes模型-GGVF Snakes模型，而Li等在此基础上提出了具有边界保持特性的GVF Snakes模型-EPGVF Snakes模型，很好地克服了GVF Snakes模型和GGVF Snakes模型的弱边界泄漏问题。

从统计学观点出发考察Snakes模型，storvik等提出了Bayes Snakes模型。根据Bayes准则，把能量极小化问题转化为求取最大后验概率（MAP），同时使用随机采样和模拟退火等方法来计算最大后验概率，在医学图像的应用中取得了较好的结果。而Joshi等将目标形状信息的先验知识融入到Bayes Snakes模型中，并成功应用于图像目标提取和识别。

国内研究人员针对Snakes模型改进、算法实现等方面的研究也有不少进展。李培华等对Snakes模型进行了较为全面的综述。马波等在Snakes模型中引入了Mallat小波理论，降低了模型对初始条件的依赖。王元全等重新定义了曲率力，使得Snakes模型能够收敛于深度凹陷区域。周昌雄以目标和背景两个区域具有最小方差为准则，提出了最小方差Snakes模型。王宏漫等基于任意曲线可由多边形逼近的思想，借助自由差分运算，提出了直交型Snakes模型。

几何活动轮廓模型根据其能量泛函定义的图像力基本可以分为:基于边界的几何活动轮廓模型、基于区域的几何活动轮廓模型和边界和区域相结合的几何活动轮廓模型。