[发明专利]一种基于骨架角点的可视化人体切片图像序列化分割方法

摘要

一种基于骨架角点的可视化人体切片图像序列化分割方法，该方法先载入序列化彩色切片数据集以及颜色相似度阈值；开辟种子点集，手动方式选取若干种子点存储在种子点集中；计算种子点与其邻域像素的颜色相似度，若大于相似度阈值，则存储标记，否则舍弃，将得到的种子点集看做为本幅目标二值图像；若当前图像为最后一幅，则结束；对目标二值图像进行骨架提取，得到目标骨架图像，清空种子点集；采用角点检测方法获取骨架图像的若干角点作为下一幅图像的种子点，将其存储在种子点集中；遍历图像序列，实现连续分割，直至所有待分割图像都分割完毕。该方法可以实现连续自动地在三维彩色切片图像数据集中分割出目标人体器官。

主权项

一种基于骨架角点的可视化人体切片图像序列化分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)载入序列化可视人体彩色切片图像数据集以及备用的相邻彩色像素颜色相似度阈值；(2)开辟种子点集空间，并以手动方式在第一幅图像上选取若干种子点，将其存储在种子点集空间中；(3)相邻像素间的颜色相似度比较：从种子点集空间中提取一个种子点，计算种子点与其邻域像素的颜色相似度，与备用的颜色相似度阈值进行比较，若计算得到的颜色相似度大于预设的颜色相似度阈值，且该邻域像素未标记过，则将该邻域像素存储在种子点集空间中，并标记该像素；否则舍弃该邻域像素；遍历整个种子点集空间，重复本步骤，直至本幅图像所有符合颜色相似度条件的像素都存储在种子点集空间中为止，并将整个种子点集空间作为本幅图像分割得到的目标二值图像；若当前幅图像为最后一幅图像，则结束整个分割过程；(4)骨架图像提取：对步骤(3)所得到的目标二值图像进行骨架提取，得到本幅图像的目标骨架图像，同时清空种子点集空间；(5)下一幅切片图像种子点自动生成：采用角点检测方法对已得到的目标骨架进行处理，将所得到的若干个角点的位置作为下一幅图像的种子点坐标，并将其存储在种子点集空间中；(6)返回步骤(3)，实现连续分割，直至所有待分割切片图像都分割完毕；步骤(3)中利用基于尺度不变性的语义数学模型方法计算两个像素间的相似度：首先，对于待比较的两个像素(R1,G1,B1)和(R2,G2,B2)，计算颜色值中间变量然后，计算相似度SIMILATION=9(R0+B0+G0)×(1R0+1B0+1G0).]]>