一种融合上下文信息的数字血管造影图像增强方法

摘要

本发明公开了一种融合上下文信息的数字血管造影图像增强方法，本发明首先通过Gabor滤波器将图像分解到不同的频率和方位，再利用血管局部空间的结构一致性，基于一种共圆规则融合血管上下文的信息，并通过一个迭代过程使得一致性的空间成分得到增强，最后通过各向异性扩散平滑去噪，得到较为满意的视觉效果。心血管造影图像通常充满噪声，传统增强技术难以将血管，尤其是细小的血管，从对比度低且背景复杂的造影图像中增强出来。本发明根据目标的全局特征来增强我们感兴趣的成分，将血管这一空间结构性较好的成分从造影图像中增强出来，具有良好的抗局部干扰性。尤其对级数较高、对比度较低的血管末梢表现出好的增强性能。

主权项

1、一种融合上下文信息的数字血管造影图像增强方法，其步骤为：(1)用哈勃滤波器将灰度反转的数字血管造影图像分解至K个方向L个尺度，K的取值范围为4～16，L根据最大血管宽度W_max与最小血管宽度W_min确定；(2)将哈勃滤波器的输出作为增强模型的初始输入，并对每个方向和尺度的哈勃滤波响应实施基于共圆约束的增强；其过程为：(2.1)将中心位于(x，y)的像素在方向α、中心频率ω分量上受到来自环境的增强作用F(x，y，α，ω)表示为：$F(x,y,\alpha ,\omega )=\underset{(x^{\prime },y^{\prime })\in A_e}{\Sigma }\underset{\beta }{\Sigma }{W}_c(x^{\prime },y^{\prime },\beta ;x,y,\alpha )W_d(x^{\prime },y^{\prime };x,y)R(x^{\prime },y^{\prime },\beta ,\omega )$式中A_e表示满足增强特性的区域，R(x′，y′，β，ω)表示位于(x′，y′)的像素在中心频率为ω、方向为β上的响应，式中的$W_c(x^{\prime },y^{\prime },\beta ;x,y,\alpha )=\exp (-\frac{Q^2}{{\sigma }_c^2})$为曲率加权函数，Q为曲率，且$Q=\frac{1}{r}=\frac{2}{d}\sin \left(\phi \right)=\left\{\begin{array}{cc}\frac{2}{d}\sin \left|\frac{\beta -\alpha }{2}\right|& 0\le 2\gamma -\alpha <\pi \\ \frac{2}{d}\cos \left|\frac{\beta -\alpha }{2}\right|& 2\gamma -\alpha <0\mathrm{or}2\gamma -\alpha \ge \pi \end{array}\right.$式中$d=\sqrt{{(x^{\prime }-x)}^2+{(y^{\prime }-y)}^2}$$W_d(x^{\prime },y^{\prime };x,y)=\exp [-\frac{{(x^{\prime }-x)}^2+{(y^{\prime }-y)}^2}{{\sigma }_d^2}]$为距离加权函数；(2.2)通过S形变换进行迭代处理：式中s表示增强作用的上限饱和系数，取值范围为20～80，的初始值为图像经过哈勃滤波器的输出值；(2.3)选每个像素所有方向和尺度上的响应值之中最大的一个作为模型的输出，即：$R(x,y)=\underset{\omega ,\alpha }{\max }\left[R(x,y,\alpha ,\omega )\right]$(3)运用各向异性扩散去噪方法对步骤(2)的结果进行平滑去噪处理，得到增强后的图像。