一种基于改进的阈值分割算法实现对脑实质的分割

摘要

本发明通过改进的阈值分割算法实现对脑图像灰质白质的分割，以利于对病人脑萎缩的辅助诊断。该方法首先利用自适应滤波器处理原始图像，减少原图像的噪音并增强图像的对比度。然后对处理过的图像再利用区域生长算法对图像进行脑剥离，剔除非脑实质部分。然后利用迭代阈值法求取阈值，再利用利用临近加权值算法对图像进行二值化分割，得到的结果便是脑白质的分割结果。最后在上一步的结果上再进行一次分割，得到的结果便是脑灰质的分割结果。

主权项

本发明是一种基于阈值分割算法实现对脑实质的分割方法，主要包括以下内容：首先对图像进行预处理，然后利用一种改进的阈值分割算法实现对脑实质的分割(包括灰质、白质)。技术方案如下：步骤一：首先利用自适应滤波器对图像进行处理，以消除图像中存在的影响分割的噪音，并且增强灰质、白质的对比度，有利于提高分割的准确度。步骤二：利用步骤一处理好的图片进行脑图像剥离，去除脑实质以外的部分，如皮肤，骨头等等。脑图像剥离算法采用区域生长算法。步骤三：利用迭代法选取阈值，根据阈值并结合每个像素点周围的像素点的灰度值对图像进行分割，分割的结果为脑白质。步骤四：重新利用迭代法选取阈值，根据阈值并结合每个像素点周围的像素点的灰度值对图像进行分割，此次分割的结果为脑灰质。