Детектирование объекта. 
Комбинированный метод детектирования границ на рентгенографических медицинских изображениях, использующий методику активных контуров

В настоящем исследовании применяется способ детектирования, предложенный в [1]. Отличие состоит в том, что вычисление метрики производится по всем точкам шаблона, а не по каждой n-ой, так как в данном случае шаблон уже упрощен.

Для рассматриваемого изображения размером вычисляется градиентный препарат. Через обозначим множество точек изображения, в которых модуль градиентного препарата отличен от нуля:

Рассматривается пространство гипотез, элементами которого являются преобразования шаблона (сдвиг, поворот, масштабирование). Производится минимизация функции на множестве :

где — исходный шаблон, — шаблон, преобразованный в соответствии с гипотезой , — разработанная нами модификация меры расстояния между контурами, предложенной в [3]. Подробное описание меры и метода минимизации дано в [1].

В результате минимизации получаем элемент, соответствующий преобразованию исходного шаблона, при котором он наилучшим образом накладывается на границы, присутствующие на изображении. Пример детектирования представлен на Рис. 4.

Рис. 4 Результат детектирования объекта

Выделение границ. Использование активных контуров

Одним из главных моментов в применении механизма активных контуров является выбор источника внешних сил, т. е. векторного поля, некоторым образом зависящего от целевого изображения, действие которого на контур вместе с внутренними силами заставляет контур двигаться к положению устойчивого равновесия в локальном минимуме потенциальной энергии. Традиционным (и естественным) является выбор в качестве такого поля градиента модуля градиента изображения, что заставляет точки контура смещаться к положениям, в которых перепад интенсивности изображения достигает максимума. Однако природа рентгенографических изображений, объекты на которых зачастую находятся близко друг к другу или вовсе пересекаются, делает такой подход неприменимым для детектирования границ отдельных объектов или, в лучшем случае, вынуждает к очень точному позиционированию начального положения контура.

Данная проблема была решена при помощи предложенного нами в [1] способа фильтрации градиента изображения.

Введение

адаптивного порога позволяет подавлять компоненты градиента в точках, не принадлежащих границам целевого объекта.

Располагая целевым изображением, исходным шаблоном и преобразованием, полученным в результате детектирования, проведем ряд преобразований, для получения отфильтрованного градиента.

Сначала изображение обрабатывается фильтром Гаусса:

Затем вычисляется градиент размытого изображения, путем применения оператора Собеля. Отметим, что в данном случае не используется детектор Кенни, так как «толстый» контур, полученный без его использования более пригоден для методики активных контуров в силу плавного возрастания модуля градиента на таком контуре.

Применим к порог [1]:

В качестве поля внешних сил для активных контуров будем использовать. Результат фильтрации градиента изображения представлен на Рис. 5. Прерывистость границы на Рис. 5 (с) объясняется разреженностью точек шаблона .

Рис. 5 Фильтрация градиента изображения. Исходное изображение (a), градиент (b) и — результат фильтрации (c)

Используемый нами жадный алгоритм активных контуров подробно описан в [4] и применяется практически без изменений.

Эксперимент Эксперимент проводился на группе из 15 рентгенографических изображений, содержащих фронтальную проекцию коленного сустава. Использовался шаблон дистального отдела бедренной кости, подготовленный при помощи описанного выше инструмента. Результаты приведены на Рис. 6.

Рис. 6 Выделение границ. Исходное изображение (левый столбец), результат детектирования (центральный столбец) и результат выделения границ (правый столбец)