[发明专利]一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法、系统

权利要求书

1.一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，包括：

根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图；

通过相位导数方差质量图引导，应用相位解缠绕算法由相位质量值最低的点开始解缠绕向高质量的区域过渡，直至高质量的区域全部完成解缠绕，得到相位图。

2.根据权利要求1所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，根据MRI图像计算得到相位导数方差质量图包括：

基于MRI图像计算得到初始相位图，其中，定义MRI图像为IMG，高M，宽N,表示取矩阵IMG第m行n列的数值，m,n都为整数；令坐标为(m,n)的点及上下左右坐标的领域集如下设置：

；

计算X方向相位梯度图；

计算y方向相位梯度图；

计算X方向相位梯度图(m,n)点领域均值；

计算y方向相位梯度图(m,n)点领域均值；

计算得到相位质量图Q，高为M，宽为N。

3.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，基于MRI图像计算得到初始相位图具体如下：，P_(m,n)为初始相位图。

4.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，计算X方向相位梯度图(m,n)点领域均值具体如下：

。

5.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，计算y方向相位梯度图(m,n)点领域均值具体如下：

。

6.根据权利要求2所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，计算得到相位质量图Q包括：

初始化为最大值：；

。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的一种质量图引导下相位解缠绕的优化算法，其特征在于，相位解缠绕算法包括：

初始化，令解缠绕后相位图为M*N的矩阵IM_uwp，邻域标记图为M*N的矩阵Map_adj，已解缠绕标记图为M*N的矩阵Map_uwp,四邻域参考点集合为G，具体包括如下：计算最小值点坐标，；初始化邻域标记图为0，标记点(mm，nn)邻域为1：

；初始化已解缠绕点图的值为0，标记点(mm，nn)为1：；初始化解缠绕后相位图值为0，计算点(mm，nn)相位值：；初始化集合G为空集；以及，

更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod；

根据计算模式分类进行计算接缠绕后相位图IM_uwp，更新领域图Map_adj和标记图Map_uwp；

重复执行更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod以及更新质量图Q，计算最小值坐标，更新集合G，选择领域计算模式mod，直至领域标记图Map_adj全为0，则所有点解缠绕完毕。