[发明专利]X光图像的智能分割方法及终端

说明书

本发明公开了一种X光图像的智能分割方法及终端，方法包括：计算X光图像中任一像素的局部中值和局部标准差；对X光图像进行区域生长，得到区域标记图；根据所述区域标记图对所述X光图像进行背景提取，得到背景标记掩膜图；根据所述区域标记图对所述X光图像进行聚类分类，得到分类标记图；根据所述分类标记图对所述X光图像进行近邻分类，得到修正分类标记图；根据所述区域标记图和修正分类标记图对X光图像进行曲面拟合修正，得到分类掩膜图；根据所述背景标记掩膜图和分类掩膜图对所述X光图像进行分割处理。可以避免全局灰度重叠等原因导致分类类别难以区分的问题，可有效提高图像分割的可靠性，尤其适用于对骨骼的识别和提取。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种X光图像的智能分割方法及终端。

背景技术

临床上在得到X光图像后，通常需要对X光图像进行分割处理，现有技术方案可在一定程度上实现图像的分割，然而这些方案均有各自缺点，且难以将X光图像中的骨骼识别出来。

(1)基于阈值分割方案：利用灰度或者细节纹理的差异，直接对图像或者对图像的变换域使用阈值方法，可以有效实现分割，然而医学图像在灰度或者纹理上对于同一组织不同区域的灰度差异较大，且不同组织也存在重叠灰度，特征不够明显，难以准确将骨骼和软组织进行有效分割。

(2)基于区域生长方案：使用了区域内部的相似性信息将区域内与区域外区分开来，然而同一组织内部的差异较大，因而直接使用区域生长方法难以对骨骼有效分割和识别。

(3)基于全局聚类方案：可以通过迭代方法，将相似的组织区分开来，然而X光图像对于同一组织的灰度存在很大差异，难以聚成同一类以实现骨骼的有效分割。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种X光图像的智能分割方法及终端，可实现骨骼的有效分割。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种X光图像的智能分割方法，包括：

计算X光图像中任一像素的局部中值和局部标准差，分别得到局部中值图像和局部标准差图像；

对X光图像进行区域生长，得到区域标记图；

根据所述区域标记图对所述X光图像进行背景提取，得到背景标记掩膜图；

根据所述区域标记图对所述X光图像进行聚类分类，得到分类标记图；

根据所述分类标记图对所述X光图像进行近邻分类，得到修正分类标记图；

根据所述区域标记图和修正分类标记图对X光图像进行曲面拟合修正，得到分类掩膜图；

根据所述背景标记掩膜图和分类掩膜图对所述X光图像进行分割处理。

本发明采用的另一技术方案为：

一种X光图像的智能分割终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

计算X光图像中任一像素的局部中值和局部标准差，分别得到局部中值图像和局部标准差图像；

对X光图像进行区域生长，得到区域标记图；

根据所述区域标记图对所述X光图像进行背景提取，得到背景标记掩膜图；

根据所述区域标记图对所述X光图像进行聚类分类，得到分类标记图；

根据所述分类标记图对所述X光图像进行近邻分类，得到修正分类标记图；

根据所述区域标记图和修正分类标记图对X光图像进行曲面拟合修正，得到分类掩膜图；