一种用于图像相似度比对的方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种用于图像相似度比对的方法。

背景技术：

彩色超声多普勒诊断相较于其他的医学诊断，具有简单，安全，有效，重复性强等优点。加装有三维(3-dimensional，3d)探头的彩色超声多普勒诊断利用三维重构，可以实现3d成像。由于3d探头获取到的是一个影像的切片序列(该序列通常是以每5mm作为一帧，每一帧为一张待处理的图像)，通过3d重构算法，可以将这些切片重构成3d模型。

相对于核磁共振成像(magneticresonanceimaging，mri)、计算机断层扫描(computedtomography，ct)成像清晰、分辨率高、可以直接3d成像不同，超声图像分辨率低、成像质量差，因此在3d重构之前必须对超声图像进行分割处理，提取分割图像中感兴趣的部分，然而医学超声图像的成像质量容易受到噪声，伪影等因素的影响，使得分割出来的图像不能获取到正确的边缘信息。同时由于医生操作时探头的变动，有可能造成图像失真等，严重影响到分割图像的鲁棒性，从而影响3d建模的质量与效果。

在传统的超声3d建模中，一般先将把图像感兴趣的组织，如：肿瘤、血管、器官等分割出来，然后由人工挑选出来质量差的图片，剔除掉这些图片，用质量好的图片来进行感兴趣组织的3d重构。这种方法不仅对计算资源造成不必要的浪费，而且还要耗费大量的人力物力资源。

技术实现要素：

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种用于图像相似度比对的方法。可通过融合分割图像质心的欧氏距离和分割图像面积这两个元素，实现自动对超声图像序列组的图片进行对比，挑选并剔除质量较差的图片。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种用于图像相似度比对的方法，使用分割图像的质心和面积作为图像的相似度特征，并依据所述相似度特征进行计算，判断图像相似性。

进一步地，使用分割图像质心的欧氏距离h和面积的欧氏距离p作为分割图像相似度的判断因子，对图像相似度的进行比较。

更进一步地，所述对图像相似度的进行比较通过以下函数进行：t＝αh+βp，其中，α和β为权重系数，定义阈值t0，若t＞t0则表示两幅图像相似度不高；若t＜t0则表示两幅图像相似度较高。

更进一步地，所述分割图像通过snake算法图像分割。

相应地，本发明实施例还提供了一种用于图像相似度比对的装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

相应地，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明可实现对质量较差的组织影像切片的筛取，从而保留成像质量良好的组织影像切片。本发明专利提出一种在超声图像分割中，通过融合分割图像质心的欧氏距离和分割图像面积这两个元素，实现自动对超声图像序列组的图片进行对比，挑选并剔除质量较差的图片。该方法可以直接嵌入到超声图像分割算法中，从而提高了分割图像的鲁棒性，而且可以大大节省了人力资源。

附图说明

图1是像素值为a的像素的2·2模板；

图2是本发明的处理流程的示意图；

图3是分割以后的封闭曲线的结构示意图；

图4是freeman链码定义示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

本发明实施例的一种用于图像相似度比对的方法，适用于分割图像后，其边缘形成封闭曲线的超声图像。由于医学超声图像3d建模一般均为独立的器官、肿瘤或血管等组织(切片图像分割后均为封闭边缘)，因此本发明适用于大多数超声图像的3d建模。对于分割后边缘封闭的不同图像来说，质心位置一般不相同，利用图像质心的欧氏距离可以在一定程度上判断两幅图像是否相似或相同。同时辅以图像面积作为辅助判断因子，可以增加判断分割图像的相似性。具体步骤如下：

第一步：图像分割

对于两幅图像fn(x,y),fn+1(x,y)，其中n＝0,1,2.......k。由于图像包含了无关区域和感兴趣区域，所以要对图像进行分割，以提取感兴趣区域。图像分割过程分为以下三步：

a)灰度化：把彩色图像(rgb图像)变成灰度图像，主要目的是减少运算量的同时保持图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。对于一幅rgb图像来说，r,g,b分别代表红，蓝，绿三个颜色通道，每种色各分为256阶亮度。rgb图像与灰度图像之间的转换公式如下：

gray＝r·0.229+g·0.587+b·0.114(1)

b)边缘提取：采用一种基于图像局部最大最小值来提取图像边缘，具体操作方法如下：

如图1所示，灰度值a的像素为当前像素，灰度值为b，c，d的像素分别为当前像素的正右方，正下方，右下方的像素的灰度值。

若当前像素的2·2范围内若存在边缘，则存在较大的灰度跳变，计算该模板的最大像素值和最小像素值之间的差值，可以判断是否存在边缘点，计算公式如下：

v＝255-(max(a,b,c,d)-min(a,b,c,d))(2)

其中max(a,b,c,d)表示该像素模板的最大值，min(a,b,c,d)表示该像素模板的最小值。v接近于0表示存在边缘点。

c)腐蚀和填充：通过腐蚀和填充，对边缘曲线外的像素填充像素值为0，从而把图像分成感兴趣区域和背景。结构元素b对一幅灰度图像f在位置(x,y)处的腐蚀的定义为：

其中b表示结构元素，(s,t)表示b中任意一点。

d)snake算法图像分割：snake算法是在图像感兴趣区域内初始化一条演化曲线，同时赋予该曲线能量函数，最小化能量函数使演化曲线运动最终逼近目标边界，从而得到边界封闭、平滑的图像分割结果。能量函数如下：

其中，v(s)表示轮廓曲线，eint和eext分别为内部约束力和外部约束力，前者保证曲线的收缩和弯曲性，后者吸引轮廓曲线收敛到图像的目标，其表达式为：

其中，v'(s)和σ分别表示活动曲线长度和曲率的变化率；α(s)和β(s)为弹力系数和强度系数，分别用以控制活动曲线的收缩率和控制活动曲线沿法线方向目标变化的速率；ξext为权重系数，用以表示外部约束力在曲线变化中所占的比重；gσ(v(s))表示标准偏差为σ的高斯函数，σ取值越大，消除噪声的能力越强，作用范围也就越大，但同时图像边缘也会越模糊。为二阶微分算子。

以上预处理流程如图2所示。

第二步：图像质心计算

经过图像预分割以后，得到了只包含感兴趣区域信息的图像(其他区域已填充成白色)。分别按顺序挑选前后相邻的2幅图像fn(x,y),fn+1(x,y)并求其质心p和q，得到其质心坐标分别为(xn,yn)和(xn+1,yn+1)。其计算公式如下：

其中fn(i,j)和fn+1(i,j)分别表示在点(i,j)处图像fn(x,y)和fn+1(x,y)的像素值。n表示该图像有n个像素点。如图3所示分割以后的封闭曲线fn(x,y),fn+1(x,y)(外围为白色)。

由于对图像fn(x,y),fn+1(x,y)边缘曲线外的像素填充像素值为0，曲线内部通过图像形态学处理已置为1，因此通过(6)、(7)、8)、(9)式的计算可以获取fn(x,y),fn+1(x,y)两曲线包围的内部图像的重心。

第三步：质心欧氏距离计算

得到图像的质心坐标以后，为了比较两幅图像的相似度，计算两质心坐标的欧氏距离，作为两幅图像相似度度量的其中一个因子。其计算公式如下：

第四步：计算已分割图像面积

对得到的两幅图像分别求得面积sn和sn+1。方法是对于相邻像素点以freeman链码的方式来表示其相邻点位置的矢量关系，定义8个方向符0、1、2、3、4、5、6、7，它们分别表示0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°，如图4。

根据freeman链码的矢量关系标注原则如下：

其中αi表示方向符，s(i)为矢量关系

面积计算公式如下：

其中pixl[i].x和pixl[j].x分别代表fn(x,y)在第i个像素点的横坐标值和fn+1(x,y)在第j个像素点的横坐标值。n1表示s(i)为1的个数。

两个图像之间面积的欧式距离为：

第五步：定义图像相似度函数

定义图像相似度函数t为：

t＝αh+βp(15)

将(10),(14)式代入式(15)得：

其中α和β为权重系数，表示该部分在整个函数中所占比重。

定义阈值t0，若t＞t0则表示两幅图像相似度不高；若t＜t0则表示两幅图像相似度较高。

本发明实施例还提供了一种用于图像相似度比对的装置，可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述一种用于图像相似度比对的装置可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述示意图仅仅是一种用于图像相似度比对的装置，并不构成对一种用于图像相似度比对的装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种用于图像相似度比对的装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种用于图像相似度比对的装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种用于图像相似度比对的装置的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种用于图像相似度比对的装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

所述一种用于图像相似度比对的装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。