利用快速边界跟踪实现脑血管图像识别的方法

摘要

本发明公开了一种利用快速边界跟踪实现脑血管图像识别的方法，获取所需识别的原始脑血管图像并进行预处理，再作梯度化处理，将梯度化后图像中梯度值最大的像素点作为起始像素点，进行边界点跟踪判断，将得到的所有边界点重新绘制成一幅图像，即为所需的处理后的脑血管图像；其特征在于：选取远离上一点的当前点的三个邻接点为候选节点。并根据这些节点位置信息的重要性不同分配不同的权值，以确定下一邻接点，从而得到脑血管图像的边界跟踪图。本发明提取出的边缘图片轮廓清晰、噪声较小、精度高，边界平滑，提高了边缘提取的质量，计算时间大大减少；应用于计算机辅助诊断脑血管病的系统中，提高了计算机判断脑血管病变部位与病变类型的准确性。

主权项

一种利用快速边界跟踪实现脑血管图像识别的方法，首先获取所需识别的原始脑血管图像并进行预处理，然后对脑血管图像作梯度化处理，将梯度化后图像中梯度值最大的像素点作为起始像素点，进行边界点跟踪判断，最后将得到的所有边界点重新绘制成一幅图像，即为所需的处理后的脑血管图像；其特征在于：所述边界点跟踪判断方法为，在确定起始像素点后，按下列步骤处理：(1)选取候选边界点，首次选择时，选择起始像素点周围相邻的8个点为候选边界点，否则，选择当前点周围相邻点中远离上一边界点的3个点为候选边界点；(2)将各候选边界点的梯度分别乘以对应的权值，获得梯度比较值，所述权值的设定条件为，当前点垂直方向上的相邻点的权值＞当前点斜角方向上的相邻点的权值＞当前点水平方向上的相邻点的权值；(3)梯度比较值最大的候选边界点即为下一边界点；(4)取下一边界点作为当前点，判断其是否为起始像素点，如果不是，重复上述步骤(1)至(4)，以获取其它边界点；(5)上述获得的所有边界点的集合，即为脑血管的边界点，由此完成边界点的跟踪判断。