醫(yī)學X射線圖像處理算法初探

杜瑋

（唐山市第二醫(yī)院，河北 唐山063000）

醫(yī)學X射線圖像處理算法初探

杜瑋

（唐山市第二醫(yī)院，河北 唐山063000）

針對DR圖像的特點，主要論述了應用灰色系統(tǒng)理論進行圖像分割的算法。通過計算各像素點與初始聚類中心的灰色關聯(lián)度，將像素點進行歸類。然后，進行迭代運算，更新聚類中心，使得灰色關聯(lián)度總和最小，獲得最佳分割效果。

DR圖像；圖像分割；灰色聚類；灰色關聯(lián)度

0 引言

DR（digital radiography）圖像相對其他X成像技術獲得的圖像具有較高的分辨率，圖像細節(jié)顯示清楚，便于后期處理等優(yōu)點。但與傳統(tǒng)光學成像相比，圖像的分辨率處于較低水平。由于采用DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）圖像格式，因此，處理方法也與傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理存在不同[1]。

1 DR文件的讀取

DR圖像采用的DICOM格式與傳統(tǒng)PC機上常見BMP格式不同，因此，要在PC機上處理DR圖像就必須進行轉換。目前，由DR圖像轉換成BMP格式圖像大多數(shù)為32位增強彩色圖像，即除了顏色的三個分量（RGB）外還有第四個分量：透明度（alpha）。所以，DR圖像轉換后的一個像素就由四個分量組成。由于X成像技術本身的特點，一個像素的alpha分量一般為0，而RGB三個分量的值是相等的。也就是說，轉換后的DR圖像實質上是一幅灰度圖像。因此，讀取圖像數(shù)據(jù)時應按照32位真彩色格式處理，在后續(xù)處理時按256級灰度圖像處理。

2 DR圖像的平滑處理

如上原因，DR圖像的平滑處理應使用灰度圖像處理方法，因此，圖像處理的復雜程度較低。常用平滑處理算法包括均值濾波、中值濾波等。

均值濾波是典型的線性濾波算法，處理時以目標像素為中心，取其周圍全體像素的灰度平均值來代替原來的灰度值。均值濾波運算速度快，但不能很好地保護圖像細節(jié)，使圖像變得模糊。

與之對應，中值濾波法是一種非線性平滑技術，以目標像素點鄰域窗口內的所有像素點灰度值的排序中間值為該像素點的灰度值某。由于需進行排序運算，因此計算效率較低，但對圖像細節(jié)有很好的保護效果，濾波效果也較好。

3 DR圖像的分割

傳統(tǒng)的圖像分割定義：把圖像分成若干個具有特殊意義的區(qū)域，是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。常用的算法主要包括：基于閾值的分割方法和基于邊緣的分割方法等。由于DR圖像的特殊性，上述兩種算法均不能很好的完成圖像分割工作。圖2（a）為使用經典最大方差閾值法處理后的結果，圖2（b）為使用經典Sobel算子處理后的結果。最大方差閾值法處理后，圖像細節(jié)丟失嚴重；使用經典Sobel算子處理后，圖像的細節(jié)保留較好，但無法分清主次。

筆者應用灰色系統(tǒng)理論中的灰色關聯(lián)度方法對DR圖像進行處理[2-4]，進行了灰色聚類處理，取得了較好的分割效果。本算法屬于聚類算法，具體算法為：首先，根據(jù)實際需要確定聚類數(shù)目和初始聚類中心；然后，計算DR圖像中每個像素與各聚類中心中心的灰色關聯(lián)度，并按照關聯(lián)程度將像素點歸類；最后，進行迭代運算，更新聚類中心，目的是使得灰色關聯(lián)度總和最小。

4 結論

圖3所示為對圖1（a）進行灰色聚類處理后的結果，最終確定8個聚類中心（其中7個灰度值大于20，一個小于20，以此為背景），圖4以彩色形式顯示采用灰色聚類結果。由圖3、圖4可以看出采用灰色聚類算法可有效的對DR圖像進行分割。

［1］諶家喜.直接數(shù)字化X線攝影系統(tǒng)圖像處理方法研究[D].中國科學技術大學, 2008.

［2］李慶利,郭彩玲,張向紅.陶瓷磚表面質量視覺檢測系統(tǒng)研究[J].陶瓷學報, 2011,32（1）:42-43.

［3］李慶利,王永強,張帆.陶瓷磚特征顏色提取算法研究[J].中國陶瓷,2012(12): 58-60.

［4］李慶利,王永強,張帆.基于彩色圖像的零件識別圖像預處理方法研究[J].制造業(yè)自動化,2015,37(18):80-82.

［責任編輯：田吉捷］