用於基於分割的圖像操作的方法和裝置的製作方法
2023-10-27 07:19:12 4
專利名稱：用於基於分割的圖像操作的方法和裝置的製作方法
技術領域：
本發明一般涉及圖像處理和圖像分割領域。本發明尤其涉及用於處理圖像數據的技術，所述技術允許更加靈活地處理圖像數據，以使處理的圖像更加清晰、直觀並且有用。
背景技術：
現有很多用於數字圖像處理的應用和設置。例如，利用多種特定成像模式或這些模式的組合在醫學診斷環境中創建很多圖像。這些模式包括諸如磁共振成像(MRI)系統、計算機斷層攝影(CT)成像系統、正電子發射斷層攝影(PET)成像系統、超聲成像系統、層析X射線照相組合系統、X射線系統等模式。這些和其它模式及裝置用於諸如部分和局部檢查、質量控制的其它設置中，以及更一般地用於任何數字成像處理的產品中。
一般以很多方法收集和處理數字圖像數據，以形成適於重建有用圖像的數據。所述圖像包括離散圖片元素或像素的陣列，所述陣列看上去形成合成圖像。根據數據的種類、用於創建數據的獲取系統的類型、在重建的圖像中可見的主題、以及更一般地對重建的圖像的有計劃使用，可以用不同的方法處理所述像素化的數據。已知有許多這樣的處理技術，並且當前其應用已遍及整個成像領域(community)。然而，這種傳統的處理技術並不是沒有缺陷的。
例如，很多成像技術利用通過分析圖像數據並判定圖像數據分類而制定的各種形式的掩蔽(mask)或映射。一種普遍使用的映射將圖像數據劃分成例如結構和非結構。當進行這種劃分時，在圖像處理中，通常以一種方式處理對應於特定掩蔽的一組數據，而以另一種方式處理通常排除了第一掩蔽中的數據的另一組數據。這在將圖像劃分成結構和非結構的圖像處理中尤其這樣。然而，對數據的這種掩蔽和處理採取很多形式，並且可能對同一數據進行幾次，以增強從處理後的數據重建的圖像。
按照類型，例如通過將各個像素分成表示結構或非結構，細分和分析圖像數據的實踐在處理特定類型的圖像時非常有效，並得到可以用於仔細分析以及醫學環境中的診斷和治療的較好的結果。然而，對於更多具有細微差別的圖像、或其中這種分類有些不清晰的圖像，細分可能導致無意中加重或削弱部分圖像數據，由於例如對比度的損失、細節的損失等，這實際上導致重建的圖像有些更難以分析了。
現在，需要結合多種圖像處理操作，例如，以無縫方式對結構和非結構進行的操作，以結合操作並降低任何產生從一種操作模式到另一種操作模式的人工或突發轉換從而損壞直觀顯示的趨勢。解決該問題的一個方法是，通過基於空間距離將一種操作與另一種操作混合，而在空間上從一種操作轉換到另一種操作。儘管這一方案解決了關於轉換的人工操作，但是其不校正在對如結構和非結構之間的圖像數據的分割中的誤差。另外，這些誤差在圖像直觀顯示中導致很多不希望的結果。在結構的情況下，結果將加強錯誤的結構，或相反地，在將識別結構的地方導致對比度的損失。
發明內容
本發明提供了一種為響應這些需要而設計的新穎的圖像處理技術。該技術根據「模糊(fuzzy)」或基於靈活分割的圖像操作，在本發明上下文中有時稱為FUSION(融合)。該技術基於對圖像數據的分析以創建一種或多種掩蔽或映射。
然而，與現有技術不同，並不嚴格分離地處理掩蔽或映射的數據，而是研製和使用用於這種掩蔽的至少兩個閾值，使得將圖像數據細分到多於兩個的多個區域。在本實現中，採用兩個這樣的閾值，得到更加清晰地按由不同的特徵分類的一個特徵數據分類的數據、以及對第一特徵或第二特徵都不清晰的數據。後一組數據被視為既是第一特徵組的組分，又是第二特徵組的組分。可以使用任何合適的函數來進行分類，現在考慮了線性和非線性函數。然後，根據任何傳統技術進行下面的處理，雖然所述處理將交疊的分類數據視為既是第一組又是第二組的組分。隨後的處理可以包括混合圖像數據以允許重建。所述混合本身也可以取決於交疊的分類數據趨向於一個特徵或另一個特徵的程度。
本發明考慮了為實現這種技術而設計的方法、系統以及電腦程式。
圖1是設計用於實現本發明技術的示例成像系統的簡圖；圖2是表示用於對特徵識別的圖像數據進行的各種操作或處理實現本技術的邏輯的示例步驟的流程圖；圖3是表示圖2的技術用於處理圖像中表示結構和非結構的數據的特定實現的流程圖；圖4是一種根據本FUSION技術靈活地分類和處理圖像數據的方式的圖形表示；以及圖5-8是圖像的一部分圖解表示，說明了通過圖2或3根據本FUSION技術的處理，如何處理不同分類的數據。
附圖標記說明10成像系統 46混合交疊12成像器 48合併14主體 50FUSION結構處理16成像器控制電路 52分割18圖像數據獲取電路 54結構20系統控制電路 56非結構22操作員工作站 58交疊24存儲介質 60操作126圖像數據處理電路 62操作228遠程控制/處理/觀測站 64根據梯度的混合30網絡連結 66合併32FUSION處理 68混合34圖像數據 70輸出36特徵識別 72加權函數38映射特徵174梯度40映射特徵276分類42處理178軌跡(線性)44處理280軌跡(非線性)具體實施方式
現在轉向附圖，首先參考圖1，其中一般地示出了成像系統10，其包括用於創建主體14的圖像數據的成像器12。雖然一般地將人形圖像示為主體14，但是應該記住，可以對任何適合的主體成像。在本文中，例如，所述主體可以是人類或動物、生物或非生物，如人造部分、自然發生的物體等。實際上，成像系統10可以是基於一些成像物理產生數位化圖像數據的任何適合類型的系統。在醫學成像環境中，如同在其它環境，該成像系統可以包括很多其它成像模式的MRI系統、PET系統、CT系統、層析X射線照相組合系統、X射線系統、超聲波系統。所述系統還可以包括傳統的攝影成像系統，其根據所接收的任何適合帶寬或頻率的輻射產生數位化圖像數據。
在圖1的簡圖中，成像系統包括耦接到成像器控制電路16和圖像數據獲取電路18的成像器12。根據該系統的模式和物理，成像器通常放射某種輻射，如X射線、CT、層析X射線照相組合以及其它系統。其它有源(active)成像系統，例如MRI系統，通過激發，例如通過在存在受控磁場時產生射頻脈衝，來影響主體。然而，在所有的這些情況中，都由成像器控制電路16調節成像器的操作。這種控制電路可以採取任何合適的形式，並通常包括用於起動成像器、接收輻射或其它信號、創建成像所需的任何激發信號或輻射等的電路。然後，圖像獲取電路18接收和初步處理由成像器接收的數據。該初步處理可以包括將模擬信號轉換為數位訊號、過濾模擬或數位訊號、縮放或動態範圍調節等。
一般由某種系統控制電路20調節圖像控制電路16和圖像數據獲取電路18。另外，根據圖像系統的種類和涉及的物理，系統控制電路可以通過與圖像控制電路16交換合適的信號起動成像序列。系統控制電路20還可以從圖像數據獲取電路18接收未處理的或經預處理的圖像數據。尤其在多個複雜系統中，系統控制電路20可以耦接到操作員選擇、設置和發起檢查或成像序列的操作員工作站22。通常將未處理的、部分處理的或完全處理的圖像數據都存儲在某種如標號24表示的一些類型的存儲介質中。在本文中，這種存儲介質可以是系統控制電路20、操作員工作站22或整個系統中的任何其它成分的一部分。在醫學診斷環境中，例如，該存儲介質可以包括本地和遠程存儲器，磁性的和光學的，並且可以包括設計用於一旦有要求就存儲和提供圖像數據的複雜圖片文檔和通信系統(PACS)。
在圖1的圖示中，示出操作員工作站22耦接到圖像數據處理電路26。另外，這種處理電路可以實際分布於整個系統，並且可以採用設計用於處理圖像數據以產生用於觀測的重建圖像的硬體、固件和軟體。根據下面描述的本發明技術，圖像處理電路26對圖像數據進行FUSION處理，以操控未處理的或預處理的數據，從而進一步提高重建圖像的有用性。圖像數據處理電路26可以在成像系統本地，如圖1一般地示出，或者可以完全遠離系統，並且只是從存儲介質24訪問圖像數據以便進行後處理。最後，圖1示出了各種遙控/處理/觀測站28，其可以通過合適的網絡連結30耦接到成像系統。該站可以如本文所述用於對圖像進一步地進行觀測、分析以及處理。
如本領域的技術人員所應該理解，在很多不同的成像系統中獲得的類型的圖像數據一般通過各種過濾和加強技術處理，以對由圖像數據編碼的離散圖片元素或像素進行識別、淨化或其它操控。每個像素通常包括描述其位置和亮度的數據，或在彩色系統中描述其在幾種不同顏色中的亮度的數據。通過數學計算每個像素及其相鄰像素的各種特徵，進行對圖像數據的加強，以識別和加工有用組中的像素。基本上，當人類或機器可以識別共享某種品質或特徵的多組像素時，圖像數據是最有用的。例如，可以通過各種處理在圖像中識別出結構和非結構。結構可以表示邊緣、表面、輪廓、區域、顏色、以及在被人類或機器觀測器觀測時使圖像有用或承受某種解釋的其它圖像特徵。現有FUSION技術，通過增加現有已知技術中沒有出現過的分類和處理的靈活度簡化了這種處理。
圖2示出了FUSION處理中的示例步驟，由標號32總體表示。該處理如標號34所示從圖像數據開始。該圖像數據在上文中提到，可以是未處理的圖像數據、經預處理的圖像數據，並且可以在執行處理前經過各種轉換和分析。圖像數據通常可以存儲在如圖1中所示的存儲介質中。然後如標號36所示，訪問圖像數據，通過識別由圖像數據定義的像素的特徵進行FUSION處理。對於本領域的技術人員，很多這種特徵識別處理都是公知的和可得的。為了本文的目的，該特徵可以是像素的任何希望的可識別品質，並且通常通過分析像素亮度、其與由圖像數據定義的相鄰像素亮度的關係而確定該特徵。所得的特徵識別產生映射或掩蔽38和40。
映射38或40可以視為表示圖像，其通常具有與由原始圖像數據所定義的相同的圖像尺寸，其中每個像素分配有代表特徵識別的值。例如，在只識別出兩個相互排斥的特徵之處，映射可以給每個像素分配值0和1。然後，在先前的技術中通常將這些映射應用於相互排斥的處理。通過FUSION技術，每個掩蔽都用於執行由圖2中的標號42和44標記為處理1和處理2的處理。然而，如下文中更全面的描述，不同於先前技術，FUSION處理允許將各個像素既分類到第一組或映射特徵，又分類到第二組或映射特徵。從而，特定的像素雖然可能是不同的級別，但是可以分類為既表現特徵1又表現特徵2。應該注意，儘管在本說明書中討論了第一和第二處理或操作，而在實際中可以提供多個這樣的分類和處理。從而，圖2示出「處理N」，以便開發多個這種分類的潛能，其中，通過表現多個可能的特徵來對某些像素分類，這在此前已知技術中是排斥的，而處理相應地進行。
在根據映射38和40處理像素後，在步驟46，FUSION技術要求混合特定的交疊像素。因為某些像素已經分類為既表現特徵1又表現特徵2，因此，給這些「交疊」的像素分配有實際混合了從處理1和處理2獲得的值的值。在現在考慮的實現中，雖然可以使用其它的混合技術，只有交疊的像素以這種方式混合。接著，在步驟48中，合併混合的交疊像素和明顯或排他地表現特徵1和特徵2的像素，以形成輸出數據組。
現在聯繫特定實現描述上述的一般處理，在所述實現中，所識別和映射的特徵是像素表示有用地識別結構，或相反地，表示非結構的可能性。在圖3中示出了該FUSION結構處理，其總體由標號50表示。
FUSION結構處理50從以上述方式訪問圖像數據34開始。這裡，通過如標號52所示的分割實現圖2中正確的特徵識別步驟。對於本領域中的技術人員顯而易見地，可以以很多不同的方式實現這種分割，並且一般以識別可能表示邊緣、有意義的表面和區域等的亮度電平和變化為目的。分割可以依賴於成像系統的物理、獲得數據的種類、數據的動態範圍、像素數據之間呈現的對比度、信噪比等。
在先前的技術中，步驟52執行的分割帶來表示結構和非結構的映射或掩蔽。而且，此前已知的技術通常將每個像素分類為結構像素或非結構像素，而排斥相對的分類。然而，通過本發明FUSION技術，至少產生三個映射，包括標號54所示的表示結構的映射、標號56所示的表示非結構的映射、以及標號58所示的交疊結構/非結構的映射。可以以很多不同的方式進行映射，並且映射可以是離散的或連續的。圖4示出了可以執行以獲得映射54、56和58的多個特徵的FUSION映射示例方案。如圖4所示，定義分類和加權函數72使沿水平軸74表示的圖像特徵，如每個像素的梯度級與沿垂直軸76表示的分類參數相關。函數72可以視為用於分配混合值的加權函數，如下文所述。
對於本領域的技術人員顯而易見的是，很多先前有用的成像技術需要通過感興趣的代表性特徵建立用於對圖像數據中每個像素進行分類的閾值。例如，在典型的結構和非結構處理中，使用單個閾值來確定是否應將像素作為結構或非結構處理。另一方面，如圖4所示，在本FUSION技術中，進行分類以便既建立圖4左邊表示的非結構像素、圖4右邊表示的結構像素，又建立落入閾值之間的交疊區域內的像素。在所示的實施例中，使用兩個這樣的閾值，在圖4中由T1和T2表示。然後將梯度值低於閾值T2的像素分類為非結構，而將梯度值高於T1的像素分類為結構。將梯度值在閾值之間的像素分類為交疊像素，即，潛在地表現結構特徵和非結構特徵。應該記住，如上所述，雖然在圖4中示出並在此處描述了三個這種區域，但是也有可能進一步分類成許多這樣的區域。實際上，可以在希望時進行連續或近似連續的分類和加權。在實際中，可以實現第三個參數，其落在閾值T1和T2之間，稱為焦點閾值，用於控制交疊的對稱性。還應該記住，雖然在梯度域中進行如圖4所示的分類，但是還可以使用許多其它圖像特徵作為處理分類的基準，包括結構和非結構的處理、以及通過其它圖像數據特徵的處理。這樣的特徵可以包括結構的連通性，並且可以使用非結構來修改如何進行處理。當使用連通性作為標準時，將結構中的非結構小島視為結構，而將非結構中的結構小島視為非結構。
回到圖3，當對像素如此分類和映射後，如步驟60和62所示對像素進行處理操作。可以進行很多這樣的操作，並如圖3所示，對結構區域或像素進行操作1，而對非結構像素進行操作2。而且，對視為交疊像素的像素既進行操作1又進行操作2。
圖5、6和7示出了可以處理這些像素的示例方式。如圖5所示，在16像素的示例陣列中，可以將某些像素分類為結構(在該示例中的四個中心像素)，而將另一些像素分類為非結構(在圖中四個外角像素)。將其它的像素分類為交疊像素，即，梯度強度落在閾值T1和T2之間的像素。如圖6所示，然後對結構像素和交疊像素進行操作1。在所示示例中，對除了非結構像素之外的像素進行操作1。類似的，如圖7所示，對非結構像素和交疊像素進行操作2。在本實施例中，僅對除了結構像素之外的像素進行操作2。在提供更的波動。
同樣可以說明其它間隔變化引起間熱式電子槍性能的變化。
本發明的雙電位電子槍為細管頸產品，它可以是單電子槍用於一些單色管的顯示領域，也可是一字型排列的三電子槍結構，用於小管型的彩色顯像管中。對於單色管的使用條件為陰極31電壓35至55V第一控制柵極32電壓0V加速控制柵極33電壓200至800V聚焦控制柵極34電壓8％至15％Eb陽極35電壓5至10KV採用本發明結構的間熱式電子槍及上述工作條件，可使小電流工作條件下電子束光點直徑減小2％至30％，而且使間熱式電子槍製造工藝簡單可靠，電子槍成本降低約10％以上。
表1 為現有電子槍與本發明電子槍特性測試結果比較
如上所述，在圖3的實現中，對結構和非結構互相排斥地進行各種操作，而對分類為「交疊」像素的像素，即可以表現潛在的結構和非結構特徵的像素，進行兩種操作。在圖3中步驟64，混合已處理的交疊像素的值。可以對其它處理使用任何合適的混合，以確定交疊像素的希望的所得值。然而，在本技術中，根據梯度強度進行對所得值的加權。如圖4所示，函數72不僅用於將像素識別並分類為結構和非結構分類中的一種或另一種、或者交疊分類，還用於確定本實施例中的加權因子α，加權因子的值根據這樣的關係Ai＝(G)i(T)2/(T1-T2)。
然後，根據所述函數的種類，加權因子一般可以隨閾值的大小和梯度強度的大小而變化。由上述公式表達的線性關係可以在圖4中由軌跡78圖形表示。當然，可以實現一般如圖4中的標號80所示的其它非線性關係。
接著，在步驟64進行的混合可以採取這樣的形式Ii＝αiIi(結構)+(1-αi)Ii(非結構)。
然後，所得混合操作有效地為各個交疊像素提供一個值，其是可以沿閾值T1和T2之間的連續統(continuum)將該交疊像素分類為結構或非結構的程度的函數。如圖8所示，可以在上面提供的示例中表示所得混合值。
在步驟66，將這些混合值與從操作1和2得到的結構和非結構像素值合併。在步驟68，可以進一步進行與初始輸入圖像數據的混合，以產生標號70所示的輸出數據組。
如本領域技術人員所應該理解，本FUSION技術不僅允許更靈活的基於分割的處理，而且可以產生與從先前技術所得不同的非交疊像素的值。例如，在如上所述的實現中，因為對結構像素與交疊像素一起進行處理，其中的一些像素在先前技術中可能已被分為非結構像素，所以結構像素自身可以產生與其在先前技術中所具有的不同的值。在各種濾波、銳化、平滑化以及其它對每個像素值的分配都考慮相鄰像素的處理操作的情況下，尤其如此。對於非結構像素也是同樣的。即，因為已與先前技術中可能已分類為結構的其它像素一起對這些像素進行了處理，所得非結構像素的值可能與先前技術方案中所得的值不同。結果加強了圖像數據，其可以更精確地表示經處理的表現一個或另一個特徵、或專注於表示另一個特徵上的一個特徵的像素數據。
雖然在附圖中作為示例示出並在此具體描述了特定的實施例，但是可以容易地對本發明進行各種修改和形式替換。然而，應該了解，並不試圖將本發明限於所公開的特定形式。而是，本發明涵蓋由所附的權利要求書所限定的本發明的精神和範圍內的所有修改、等同和替換。
權利要求
1.一種處理圖像數據的方法，包括識別表現第一特徵的第一組像素(38)；識別表現第二特徵的第二組像素(40)；識別表現第一和第二特徵的第三組像素(36)；至少根據第一操作來處理(42)第一組像素(38)；至少根據第二操作來處理(44)第二組像素(40)；至少根據第一和第二操作來處理(42，44)第三組像素(36)；以及混合(46)通過第一處理來處理(42)第三組像素(36)得到的值與通過第二處理來處理(44)第三組像素(36)得到的值。
2.如權利要求1所述的方法，包括合併(48)混合後的值與第一和第二組像素(38，40)通過其各自的處理得到的像素值。
3.如權利要求1所述的方法，其中第一組像素(38)表示結構像素(54)，而第二組像素(40)表示非結構像素(56)。
4.如權利要求1所述的方法，包括建立第一和第二閾值，其中，第一組像素(38)識別為具有低於第一閾值的值，第二組像素(40)識別為具有高於第二閾值的值，而第三組像素(36)識別為具有在第一和第二閾值之間的值。
5.如權利要求4所述的方法，其中所述閾值是梯度閾值。
6.如權利要求4所述的方法，其中根據每個像素值到第一和第二閾值的相對接近程度進行所述混合。
7.一種用於處理圖像數據的系統(10)，包括用於存儲圖像數據(34)的數據存儲裝置(24)；處理電路(26)，配置為從存儲裝置(24)存取圖像數據(34)，以將表示像素的數據分為第一和第二組(38，40)以及交疊組(36)，分別根據第一和第二操作來處理(42，44)第一和第二組(38，40)，而既根據第一操作又根據第二操作來處理(42，44)第三組(36)，並且合併(48)處理的結果，以便獲得處理後的圖像數據。
8.如權利要求7所述的系統，還包括操作員工作站(22)，用於配置操作，並用於觀測通過處理得到的圖像。
9.如權利要求7所述的系統，還包括圖像數據獲取系統，用於產生圖像數據(34)。
10.如權利要求9所述的系統，其中所述圖像數據獲取系統從包括MRI系統、CT系統、PET系統、超聲波系統、X射線系統以及攝影系統的組中選出。
全文摘要
提供了一種用於根據對像素化數據趨向於表示或表現一種特徵還是另一種特徵的確定來處理圖像數據(34)的技術。可以考慮很多這樣的特徵，例如像素是否可能表示結構(54)或非結構(56)。使用多個閾值來進行分類分割，並且落在交疊區域內的像素就如同其表現兩種特徵一樣而被處理。隨後的處理可以包括，例如通過加權混合，對交疊像素(58)分配值。
文檔編號G06T5/00GK1625217SQ20041009583
公開日2005年6月8日 申請日期2004年11月26日 優先權日2003年11月26日
發明者戈帕爾·B·阿維納什 申請人:Ge醫藥系統環球科技公司