[发明专利]基于B样条的医学图像倾斜校正方法

说明书

一种基于B样条的医学图像倾斜校正方法，包括：获取待校正的医学图像，并对所述待校正的医学图像进行二值化处理以获取二值化的医学图像；根据B样条梯度算子对所述二值化的医学图像进行边缘检测，并获得二值化的边缘图像；计算所述边缘图像的包围盒，以得到所述边缘图像的实际大小，进而根据所述边缘图像的实际大小截取所述待校正的医学图像的子图像；计算所述子图像的质心和归一化的中心矩，并得到旋转角；将待校正的医学图像按照所述旋转角反向旋转，以获取校正后的医学图像，能够实现对灰度不均匀的倾斜图像的校正。

技术领域

本发明涉及医学图像处理技术领域，特别涉及一种基于B样条的医学图 像倾斜校正方法以及一种非临时性计算机可读存储介质。

背景技术

在医学图像成像过程中，尤其在CT(Computed Tomography，电子计算 机断层扫描)和MRI(Magnetic Resonance，磁共振成像)成像过程中，由于 存在相关设备欠稳定、患者随意欲动或情绪紧张等问题，使生成的图像常常 存在较为严重的倾斜现象，这给后续的图像匹配和图像融合带来极大的困难。

为了解决图像倾斜的问题，国内外专家学者进行了各种有益的探索，提 出一些较为实用的方法，例如投影法(projectionprofile)、霍夫变换法(Hough transform，霍夫变换)和近邻法(component nearest neighbor clustering)。其中， 投影法是常用的倾斜校正方法之一，它是基于对投影图形形状进行分析的方 法，但是由于需要计算每个倾斜角的投影形状，因此这种方法的计算量非常 大；Hough变换法是借助于Hough变换，用图像空间目标像素的坐标去计算 参数空间中参考点的可能轨迹，该方法对于直线图形效果较好，校正精度较 高；近邻法是通过找出所有连通区中心点的K个最近邻点，计算每对最近邻 点的矢量方向并统计生成直方图，直方图的峰值对应于整个页面的倾斜角， 由于在图像中连通成分较多，因此也相当费时。

但是，上述方法存在的问题是，无法对灰度不均匀的倾斜图像进行倾斜 面校正。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于B样条的医学图像倾斜校正方法，能够实 现对灰度不均匀的倾斜图像的校正。

为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种基于B样条的医学图像 倾斜校正方法，包括以下步骤：获取待校正的医学图像，并对所述待校正的 医学图像进行二值化处理以获取二值化的医学图像；根据B样条梯度算子对 所述二值化的医学图像进行边缘检测，并获得二值化的边缘图像；计算所述 边缘图像的包围盒，以得到所述边缘图像的实际大小，进而根据所述边缘图 像的实际大小截取所述待校正的医学图像的子图像；计算所述子图像的质心 和归一化的中心矩，并得到旋转角；将待校正的医学图像按照所述旋转角反向旋转，以获取校正后的医学图像。

进一步地，所述根据B样条梯度算子对所述二值化的医学图像进行边缘 检测采用如下公式：

其中，▽f为像素点(x,y)的梯度大小，B_x和B_y为B样条梯度算子。

进一步地，所述计算所述二值化的边缘图像的包围盒为计算所述二值化 的边缘图像的上、下、左、右的边界。

进一步地，所述子图像的质心通过所述子图像的零阶矩和一阶矩计算。

进一步地，所述旋转角采用如下公式获得：

其中，M′_1,1、M′_2,0和M'_0,2为中心矩。

根据本发明的另一个方面提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上 存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的医学图像倾斜校正方 法。