實(shí)蠅磁共振圖像的自動圖像分割方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及磁共振圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地講是一種實(shí)蠅磁共振圖像的自動圖 像分割方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI)技術(shù)是利用氫原子核的磁性、在 外加梯度磁場和激勵的作用下產(chǎn)生共振信號，從而檢測并繪制成物體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)圖像的一 種方法，是現(xiàn)代物理學(xué)應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個里程碑。除醫(yī)學(xué)領(lǐng)域外，MRI作為影像學(xué) 的高端核心技術(shù)正在迅速發(fā)展，其硬件平臺和軟件技術(shù)不斷更新，應(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大。隨著 設(shè)備小型化、國產(chǎn)化和價格下降，已逐步推廣應(yīng)用，如：物理、化學(xué)、醫(yī)療、石油化工、考古、出 入境檢驗(yàn)檢疫、工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的品質(zhì)檢驗(yàn)、食品安全檢測等諸多方面。
[0003] 在科研領(lǐng)域，磁共振還被應(yīng)用于昆蟲的成像，相關(guān)的研宄領(lǐng)域集中于對昆蟲成像 的磁共振線圈的設(shè)計(jì)，以及如何得到清晰的磁共振圖像。但是現(xiàn)有技術(shù)中，昆蟲的磁共振成 像卻未被用于解決實(shí)際的技術(shù)問題。眾所周知，部分種類的實(shí)蠅是一種害蟲，易對農(nóng)作物產(chǎn) 生危害，尤其是外來物種的入侵，可能造成大量繁殖而無法遏制的現(xiàn)象。因此，對于出入境 檢驗(yàn)檢疫部門來說，快速地識別實(shí)蠅種類能夠有效地防止外來有害生物的進(jìn)入，提高出入 境檢驗(yàn)檢疫的效率，顯得至關(guān)重要。
[0004]目前主要通過生物學(xué)和解剖學(xué)對實(shí)蠅進(jìn)行識別。從生物學(xué)的角度對實(shí)蠅的外形等 進(jìn)行辨認(rèn)，由于不同種類實(shí)蠅相似度高，純粹從外形辨認(rèn)準(zhǔn)確性和可靠性不高。通過對實(shí)蠅 解剖后再通過其內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行辨認(rèn)，工作相對復(fù)雜，且專業(yè)性要求較高，非專業(yè)技術(shù)人員難 以勝任，不便于出入境檢驗(yàn)檢疫部門的實(shí)際操作?，F(xiàn)有技術(shù)中，磁共振雖然能夠?qū)?shí)蠅成 像，卻無法根據(jù)磁共振圖像對實(shí)蠅進(jìn)行識別和辨認(rèn)，難以解決這一現(xiàn)實(shí)的技術(shù)問題。
[0005] 依據(jù)MRI圖像識別實(shí)蠅，首先需要判別MRI序列圖像幀中是否存在實(shí)蠅目標(biāo)；其次 需要將實(shí)蠅目標(biāo)從圖像幀中提取出來，然后再提取實(shí)蠅目標(biāo)特征進(jìn)行識別。其中，對MRI圖 像序列中的實(shí)蠅目標(biāo)進(jìn)行檢測和提取，是最關(guān)鍵步驟之一，需要構(gòu)建一種有效的自動圖像 分割方法。然而，傳統(tǒng)的圖像分割方法通常是任務(wù)驅(qū)動型，需限定許多條件，并根據(jù)實(shí)際任 務(wù)來設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法，缺乏通用性。而MRI圖像處理中會遇到變化的噪聲、偽像、高維特征 空間和大數(shù)據(jù)量等實(shí)際問題困擾，使其研宄和應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)。
[0006] 人類視覺系統(tǒng)能夠在不同環(huán)境下高效、可靠地工作，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：具有關(guān)注 機(jī)制、顯著性檢測和與此相關(guān)的視覺處理中的選擇性和目的性；能夠從低層視覺處理中利 用先驗(yàn)知識，使數(shù)據(jù)驅(qū)動的自底向上處理與自頂向下的知識指導(dǎo)在視覺處理中相互協(xié)調(diào)配 合；上下境信息在視覺處理的各個層次都發(fā)揮著重要作用，并且能夠綜合利用環(huán)境中各種 模態(tài)的信息。借鑒人類視覺改進(jìn)機(jī)器視覺性能，是當(dāng)前相關(guān)研宄的熱點(diǎn)。但在人類視覺感知 機(jī)理尚不完全明了的情況下，如何構(gòu)造具有人類視覺特點(diǎn)的機(jī)器視覺仍存在較大困難。若 能夠構(gòu)建模擬人類視覺的機(jī)器視覺系統(tǒng)，對磁共振圖像進(jìn)行分割和識別，則必然有力推進(jìn) 磁共振成像技術(shù)在生物識別領(lǐng)域中的應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 有鑒于此，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供一種模擬人類視覺、實(shí)現(xiàn)圖像自動處 理的實(shí)蠅磁共振圖像分割方法。通過模擬人類主動視覺行為、對目標(biāo)場景作快速有效注視， 實(shí)現(xiàn)機(jī)器對目標(biāo)場景的視覺感知，從而準(zhǔn)確分割實(shí)蠅目標(biāo)。
[0008] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案是，提供以下步驟的模擬人類視覺的圖像分割方法，包括 以下各步驟：
[0009] 1)通過相位譜法對目標(biāo)磁共振圖像序列作顯著性檢測，得到相應(yīng)斷面的像素顯著 度圖，所述像素顯著度圖與所述目標(biāo)磁共振圖像的像素位置信息一致；
[0010] 2)對所述的像素顯著度圖中的顯著點(diǎn)，依據(jù)顯著度進(jìn)行排序；
[0011] 3)選取每個斷面前N個顯著點(diǎn)作為注視點(diǎn)，以這些點(diǎn)的離散程度來判斷該斷面是 否存在實(shí)蠅目標(biāo)，若存在實(shí)蠅目標(biāo)，則記錄該斷面；
[0012] 4)將記錄下來的所有含實(shí)蠅目標(biāo)的斷面作累加，得到累加后的目標(biāo)圖，以增強(qiáng)信 噪比；
[0013] 5)對累加后的目標(biāo)圖進(jìn)行顯著度檢測，對得到目標(biāo)圖的像素顯著度圖中的顯著 點(diǎn)，依據(jù)顯著度進(jìn)行排序；
[0014] 6)選取前M個顯著點(diǎn)作為注視點(diǎn)，以每個注視點(diǎn)為中心，形成信息熵最大的局部 區(qū)域，這些局部區(qū)域組成注視區(qū)域；
[0015] 7)對所述的注視區(qū)域內(nèi)部像素進(jìn)行奇數(shù)次隨機(jī)采樣，并對注視區(qū)域外部進(jìn)行奇數(shù) 次等量的像素隨機(jī)采樣；采樣得到的注視區(qū)域內(nèi)部像素作為正樣本，注視區(qū)域外部像素作 為負(fù)樣本；
[0016] 8)利用極限學(xué)習(xí)機(jī)訓(xùn)練策略，并行訓(xùn)練得到奇數(shù)個二分類的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 通過該模型分類所述目標(biāo)圖像的全部像素，將被分為正樣本的像素區(qū)域作為第一目標(biāo)區(qū)。
[0017] 采用本發(fā)明的方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：通過相位譜法進(jìn)行 顯著性檢測，能夠快速形成像素顯著度圖；依據(jù)顯著度排序像素，可粗略定位顯著度高的 注視區(qū)域；對該區(qū)域內(nèi)部和外部同時進(jìn)行少量像素采樣，組成正負(fù)樣本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練前饋神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隨后借助該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類像素，能獲得顯著度高的、更精確的區(qū)域作為第一目標(biāo) 區(qū)；且可建立第一目標(biāo)區(qū)的基礎(chǔ)上，適當(dāng)擴(kuò)大顯著度高的注視區(qū)域范圍，再次經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué) 習(xí)-分類形成相應(yīng)的分割結(jié)果，并與第一目標(biāo)區(qū)進(jìn)行比較，以判斷目標(biāo)區(qū)是否穩(wěn)定；由于磁 共振圖像由一組斷面圖組成，首先需要篩選出含有實(shí)蠅的斷面圖，對這些斷面圖進(jìn)行累加， 再根據(jù)顯著性特性將實(shí)蠅圖像提取和分割出來，并根據(jù)不同種類的實(shí)蠅的特征進(jìn)行比對和 識別。本發(fā)明能夠從實(shí)蠅磁共振圖像中分割出實(shí)蠅的最有效區(qū)域信息，用于實(shí)蠅種類的識 另IJ，無需進(jìn)行生物學(xué)和解剖學(xué)的分析對比，識別準(zhǔn)確度高。
[0018] 作為改進(jìn)，選取前M+X個顯著點(diǎn)作為注視點(diǎn)，依照步驟6)形成注視區(qū)域，再經(jīng)步 驟7)和8)得到相應(yīng)的第二目標(biāo)區(qū)；比較第一目標(biāo)區(qū)和第二目標(biāo)區(qū)的重疊程度，重疊程度大 則表明對目標(biāo)的視覺感知強(qiáng)度大；重疊程度小則表明還未形成足夠的對目標(biāo)的視覺感知強(qiáng) 度，繼續(xù)重復(fù)上述過程，直至達(dá)到足夠的視覺感知強(qiáng)度，最終的目標(biāo)區(qū)為上述過程所有目標(biāo) 區(qū)的疊加，通過該目標(biāo)區(qū)的外接矩形框截取含實(shí)蠅目標(biāo)的斷面中的目標(biāo)信息。該設(shè)計(jì)能夠 加快視覺感知目標(biāo)的生成與輸出，并得到更為穩(wěn)定的目標(biāo)區(qū)，注視的結(jié)果更為可靠。
[0019] 作為改進(jìn)，步驟3)中注視點(diǎn)的離散程度是通過各注視點(diǎn)坐標(biāo)均值所對應(yīng)的位置 與各注視點(diǎn)的歸一化距離之和來表征。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明實(shí)蠅磁共振圖像的自動圖像分割方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面就具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但本發(fā)明并不僅僅限于這些實(shí)施例。
[0022] 本發(fā)明涵蓋任何在本發(fā)明的精髓和范圍上做的替代、修改、等效方法以及方案。為 了使公眾對本發(fā)明有徹底的了解，在以下本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中詳細(xì)說明了具體的細(xì)節(jié)，而 對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說沒有這些細(xì)節(jié)的描述也可以完全理解本發(fā)明。此外，本發(fā)明之附圖 中為了示意的需要，并沒有完全精確地按照實(shí)際比例繪制，在此予以說明。
[0023] 如圖1所示，本發(fā)明的實(shí)蠅磁共振圖像的自動圖像分割方法，包括以下各步驟：
[0024] 1)通過相位譜法對目標(biāo)磁共振圖像序列作顯著性檢測，得到相應(yīng)斷面的像素顯著 度圖，所述像素顯著度圖與所述目標(biāo)磁共振圖像的像索位置信息一致；
[0025] 2)對所述的像素顯著度圖中的顯著點(diǎn)，依據(jù)顯著度進(jìn)行排序；
[0026] 3)選取每個斷面前N個顯著點(diǎn)作為注視點(diǎn)，以這些點(diǎn)的離散程度來判斷該斷面是 否存在實(shí)蠅目標(biāo)，若存在實(shí)蠅目標(biāo)，則記錄該斷面；
[0027] 4)將記錄下來的所有含實(shí)蠅目標(biāo)的斷面作累加，得到累加后的目標(biāo)圖，以增強(qiáng)信 噪比；
[0028] 5)對累加后的目標(biāo)圖進(jìn)行顯著度檢測，對得到目標(biāo)圖的像素顯著度圖中的顯著 點(diǎn)，依據(jù)顯著度進(jìn)行排序；
[0029] 6)選取