[发明专利]一种肺部CT图像的血管增强方法及系统

摘要

本发明属于图像处理领域，提供了一种肺部CT图像的血管增强方法及系统。该方法及系统是对Vessel Enhancing Diffusion(VED)算法进行了改进，在估计出每一点属于管状结构的可能性之后，通过棒张量投票，对特征点和特征向量进行了重构，之后再利用扩散函数进行图像增强。相对于VED算法，由于利用了邻域的张量方向，对血管壁的血管走向进行了棒张量投票，从而纠正了血管壁周围的张量方向并重构了新的张量方向，利用重构的张量方向可以较好地减少血管强度沿血管切面的扩散，同时增强沿血管方向的扩散，达到抑制噪声，增强血管特征的效果，解决了VED算法存在的管状结构边缘特征方向杂乱引起的增强效果失真的问题。

主权项

一种肺部CT图像的血管增强方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：计算图像中每一点的Hessian矩阵及其特征值和特征向量，并根据特征值和特征向量估计每一点属于管状结构的可能性；以可能性大于0的点的特征值最小方向为法线方向，对邻域内其它可能性大于0的点进行棒张量投票，并根据投票结果对每一可能性大于0的点的特征值和特征向量进行重构，以确定所述每一可能性大于0的点的管状结构的走向方向；根据重构的特征向量，利用扩散函数对所述图像中所述每一可能性大于0的点的强度进行更新，直到更新次数达到最大迭代次数为止；其中，所述以可能性大于0的点的特征值最小方向为法线方向，对邻域内其它可能性大于0的点进行棒张量投票的步骤包括以下步骤：以每一可能性大于0的点为投票点、以对应投票点的特征值最小的方向为法线方向，以邻域内其它可能性大于0的点为票数接收点进行棒张量投票；其中，对票数接收点R处接收到的票数Stick(l，θ，π)进行累加，累加的过程包括张量大小和方向的累加，记T′R(x，y，z)为所述票数接收点R接收到的累加张量，对所述累加张量进行特征分解：其中λ′3，λ′2，λ′1为T′R(x，y，z)的特征值，且|λ′3|≤|λ′2|≤|λ′1|，为投票结束后所述累加张量T′R(x，y，z)的特征向量，即重构后的特征向量，其中最大特征值λ′1对应的特征向量的方向即为扩散方向。