專利名稱：Ct圖像與mr圖像的融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及到醫(yī)學(xué)造影圖像的融合，特別涉及一種CT圖像與MR圖像的融合方法。
背景技術(shù)：
醫(yī)學(xué)成像技術(shù)是一個(gè)綜合多種學(xué)科成果與先進(jìn)技術(shù)的綜合性，實(shí)用性學(xué)科領(lǐng)域。 各種模式的醫(yī)學(xué)圖像從視覺(jué)角度為醫(yī)生及研究人員提供了豐富、直觀、定性及定量的人體生理信息，成為診斷各種疾病的重要技術(shù)手段。由于不同模式的設(shè)備對(duì)人體內(nèi)大到組織小到分子原子有不同的靈敏度和分辨率，因而有它們各自的適用范圍和局限性。計(jì)算機(jī)斷層造影術(shù)(C T)圖像具有較好的空間分辨率和幾何特性，對(duì)人體軟組織對(duì)比度較低，對(duì)骨骼反映清晰。計(jì)算機(jī)斷層造影術(shù)(C T)圖像成像骨骼清晰、分辨率高，可為病灶的定位起到良好的參照作用，但其對(duì)病灶本身的顯示比較差。CT對(duì)具有相似電子密度的軟組織結(jié)構(gòu)區(qū)分能力很差。如果將這兩種圖像融合，則可結(jié)合兩種圖像的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)圖像融合有效地顯示骨骼的定位信息和軟組織細(xì)節(jié)，大大提高病灶的定位準(zhǔn)確性。核磁共振(M R)圖像可清晰反映軟組織、器官、血管等的解剖結(jié)構(gòu)，但對(duì)鈣化點(diǎn)不敏感，對(duì)剛性的骨組織顯示差，且受到磁干擾會(huì)發(fā)生幾何失真。各種模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像從不同角度反映人體信息，單獨(dú)從某一種圖像中無(wú)法得到全面的診斷信息。需要將不同模態(tài)圖像信息綜合在一起，得到更豐富的信息，以便了解病變組織或器官的更多數(shù)據(jù)，從而做出準(zhǔn)確的判斷或制定出合適的治療方案。而多種圖像又須借助醫(yī)生的空間構(gòu)想和推測(cè)去綜合判定他們所需要的信息，其準(zhǔn)確性受到主觀影響，更主要的是一些信息將可能被忽視。醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)以計(jì)算機(jī)圖像處理方法代替了醫(yī)生的人工綜合方式，可以提高診斷效率和可靠性，并精確指導(dǎo)神經(jīng)外科手術(shù)及放射治療等。醫(yī)學(xué)圖像融合一般指對(duì)2個(gè)或2個(gè)以上不同醫(yī)學(xué)成像設(shè)備獲得的同一病灶區(qū)域的圖像進(jìn)行匹配和重建，從而獲得互補(bǔ)信息，增加信息量，使臨床診斷和治療更加準(zhǔn)確和完善。二十世紀(jì)八十年代開(kāi)始，醫(yī)學(xué)圖像融合開(kāi)始逐漸引起臨床醫(yī)學(xué)界的關(guān)注，當(dāng)時(shí)的一些研究采用的一般是比較直觀和簡(jiǎn)單的融合方法，如逐像素加權(quán)求平均，利用邏輯運(yùn)算符進(jìn)行濾波等等，效果往往并不理想。到了九十年代，醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)成為當(dāng)代醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的前沿課題，對(duì)未來(lái)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的進(jìn)步發(fā)揮深遠(yuǎn)的影響。在這一階段，其它融合方法開(kāi)始陸續(xù)被提出，例如， Burt提出了 Laplacian金字塔法、Akerman提出了 Gaussian金字塔分解法、Toet提出的低通比率金字塔法以及多分辨率形態(tài)濾波法和小波變換法等。促進(jìn)了醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)的飛速發(fā)展。這類多尺度變換圖像融合技術(shù)存在兩方面問(wèn)題第一，算法復(fù)雜、耗時(shí)較多。多尺度變換圖像融合技術(shù)需要對(duì)每一幅源圖像分別進(jìn)行多尺度變換，按照一定的融合方案進(jìn)行信息融合，得到融合圖像的多尺度表示，然后進(jìn)行相應(yīng)的逆變換得到融合圖像。多尺度變換圖像融合算法共需要進(jìn)行2次圖像的多尺度變換和1次逆變換，這3次圖像變換占用了大部分時(shí)間。第二，僅向融合圖像傳遞絕對(duì)信息，忽略相對(duì)信息。多尺度變換技術(shù)的目標(biāo)是獲得圖像或信號(hào)的稀疏表達(dá)，變換系數(shù)表示圖像或信號(hào)所包含的某種頻率成分的多少，不包含該成分在全部頻率中的比例。從本質(zhì)上說(shuō)，變換系數(shù)是絕對(duì)信息。目前的多尺度變換圖像融合技術(shù)根據(jù)各種融合方案直接向融合圖像傳遞變換系數(shù)，就忽略了相對(duì)信息，直接導(dǎo)致融合圖像的對(duì)比度下降。

發(fā)明內(nèi)容
為克服上述技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種CT圖像與MR圖像的融合方法。本發(fā)明所述融合方法直接根據(jù)灰度直方圖計(jì)算源圖像的對(duì)比度和二階對(duì)比度，不需要對(duì)源圖像進(jìn)行圖像變換，顯著減少了運(yùn)算量，提高了程序執(zhí)行效率，且融合圖像的主觀效果有明顯提高。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所述CT圖像與MR圖的像融合方法包括以下步驟
(1)對(duì)輸入CT和MR圖像，分別確定其背景灰度值；
(2)根據(jù)背景灰度值，利用如下公式分別計(jì)算CT和MR圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度
值
權(quán)利要求
1.一種CT圖像與MR圖像的融合方法，其特征在于包括以下步驟(1)對(duì)輸入CT和MR圖像，分別確定其背景灰度值；(2)根據(jù)背景灰度值，利用如下公式分別計(jì)算CT和MR圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)比度值
2.如權(quán)利要求1所述CT圖像與MR圖像的融合方法，其特征在于確定灰度背景值包括以下步驟對(duì)輸入的CT和MR圖像分別統(tǒng)計(jì)灰度分布，得到灰度直方圖，找出灰度直方圖中最大波峰峰值點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的灰度值；判斷該灰度值是否等于0，如果不等于0，則以該峰值點(diǎn)的灰度值作為圖像的背景灰度值；如果該灰度值等于0，則以另一幅圖像的背景值作為背景灰度值。
3.如權(quán)利要求1所述CT圖像與MR圖像的融合方法，其特征在于確定圖像對(duì)比度分布的眾數(shù)包括以下步驟根據(jù)如下公式把C(x，y)映射到區(qū)間W，255]，然后取整；
4.如權(quán)利要求1所述CT圖像與MR圖像的融合方法，其特征在于根據(jù)如下公式計(jì)算圖像的二階對(duì)比度
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種能提高程序執(zhí)行的效率的CT圖像與MR圖像的融合方法。其采用的技術(shù)方案是直接統(tǒng)計(jì)圖像的灰度直方圖，根據(jù)灰度直方圖計(jì)算源圖像的對(duì)比度和二階對(duì)比度。采用算法比較源圖像之間對(duì)應(yīng)像素的二階對(duì)比度，保留絕對(duì)值大的二階對(duì)比度值，然后根據(jù)對(duì)比度眾數(shù)和二階對(duì)比度值計(jì)算出融合圖像的對(duì)比度值，最后，根據(jù)融合圖像對(duì)比度值和灰度值的眾數(shù)計(jì)算融合圖像的灰度值。本發(fā)明的有益效果是本發(fā)明根據(jù)灰度直方圖計(jì)算源圖像的對(duì)比度和二階對(duì)比度，不需要對(duì)源圖像進(jìn)行圖像變換，顯著減少了運(yùn)算量，提高了程序執(zhí)行效率，且融合圖像的主觀效果有明顯提高。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102426702SQ20111032665
公開(kāi)日2012年4月25日 申請(qǐng)日期2011年10月25日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月25日
發(fā)明者劉尚爭(zhēng), 劉忠超, 王國(guó)琿, 王澤生, 苗金全, 陳居現(xiàn) 申請(qǐng)人:南陽(yáng)理工學(xué)院