[发明专利]一种识别束光器边框方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种识别束光器边框方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：将待处理图像进行自适应对数变换处理，得到目标图像；确定目标图像沿预设方向的梯度幅值，并依据梯度幅值确定束光器边框的候选边界；确定目标图像的均值、方差和海森值，并依据目标图像的均值和方差确定目标邻域宽度内每个像素的均值和方差；确定目标图像的像素强度，并依据海森值和强度生成目标图像内每个像素的强度加权海森值；依据强度加权海森值生成候选边界的目标权值函数的最大值，并依据最大值确定束光器边框的目标边界。通过将自适应对数变换应用到前期的图像预处理，并将海森矩阵与强度及方差结合来判定束光器的边缘特性，进一步增加束光器边界判定的准确性。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是一种识别束光器边框方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

现如今随着医疗影像技术的发展和普及，数字X射线摄影技术(DigitalRadiography，DR)得到了越来越广泛的应用，在DR技术的使用中为了最大限度地减少高能射线对患者的辐射，放射科的医师一般会使用束光器限制高能射线的辐照区域，只对感兴趣的人体组织和部位区域进行射线辐照。因而，在拍摄人体组织的部位辐照区域的同时也会将束光器的阴影区域一并拍摄下来。在医师的诊断过程中，束光器的阴影区域是没有相关诊断意义的，且在实际的图像处理过程中，束光器的阴影区也不是医师感兴趣的区域，反而由于束光器阴影区的存在会增加后期图像处理的耗时和处理效率，极大可能会影响图像处理的输出质量。因而对束光器的阴影区域进行有效地识别裁剪对后续的图像处理以及实际的临床应用有着重要的作用。

然而为了灵活有效地控制射线辐照区域，束光器的四个边一般都设计为可以灵活移动的，因而在实际摄影拍照中束光器的阴影边可能是四个，三个，两个，一个，甚至没有，这对束光器阴影有效地甄别和准确的检测裁剪是具有一定的挑战的，其很容易会受到组织阴影区域的干扰从而造成过裁剪(将重要组织区域当成束光器阴影一并裁剪掉)或欠裁剪(未能识别出束光器边缘阴影，只裁剪一部分阴影或者未裁剪阴影)，且束光器使用时间久后其厚度会变薄造成漏光以及有些组织区域和束光器重叠在一起造成对比度降低等等情形都会增加束光器阴影区域的检测识别难度，造成过裁剪或者欠裁剪。目前现有技术都难以对这些情形进行有效地识别裁剪。

专利号为CN107977974A公开了一种检测DR图像中束光器区域的方法，该方法在对束光器进行识别裁剪时需要判断束光器定位信息的输入，其需要硬件反馈信息的加持来做进一步判断，增加检测方法的复杂度。其边界检测方法对滤波后的图像进行多尺度变换获得多层图像，后续采用霍夫变换或者雷登变换对边缘数据信息筛选直线或曲线，这种方法往往会受到图像的对比度以及人体组织结构的影响，尤其是束光器阴影和人体组织区域结构类似以及束光器阴影和人体组织结构重叠导致边缘对比度很低的情况难以有效检测到束光器的边缘直线。

专利号为CN102693535A公开了一种束光器边界检测方法和系统，其采用了基于方向梯度幅值K-聚类算法进行自适应聚类，根据DR设备束光器特点对图像像素进行筛选，减少计算时间，通过聚类中的梯度幅值超过设定的阈值，来判断该聚类中各个像素点所在位置位束光器位置，这种方法同样在束光器阴影与辐照区域呈现低对比度的时候难以有效探测束光器的边缘直线。

上述方法对于常规较为理想的束光器阴影区域检测是可行的，然而实际临床诊断的过程中医师会面临各种各样的复杂情形，当束光器阴影和人体组织结构重叠导致边缘对比度很低，束光器使用时间久后其厚度会变薄造成漏光以及一些人体组织结构会衍射到束光器的阴影中等复杂的情形，传统的方法在面临这些情形识别准确性有限，极易造成过裁剪或欠裁剪。

发明内容

鉴于所述问题，提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种适应识别束光器矩形边框的方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：

一种识别束光器边框方法，应用于束光器阴影区域的裁剪，包括步骤：