DR图像配准方法、装置、终端和计算机可读存储介质.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010976980.4 (22)申请日 2020.09.17 (71)申请人 深圳市安健科技股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市南山区朗山路 华瀚创新园办公楼A座408室 (72)发明人 易浩平叶超成富平 (74)专利代理机构 深圳尚业知识产权代理事务 所(普通合伙) 44503 代理人 王利彬 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/33(2017.01) G06T 5/00(2006.01) G06K 9/62(2006.0。

2、1) (54)发明名称 DR图像配准方法、 装置、 终端和计算机可读 存储介质 (57)摘要 本发明适用于图像处理领域， 提供了一种DR 图像配准方法、 装置、 终端和计算机可读存储介 质。 该方法包括： 将待配准的第一DR图像和第二 DR图像分别进行滤波处理， 得到锐化后的两个锐 化DR图像； 分别对两个锐化DR图像进行梯度计 算， 得到两个梯度图像； 确定两个梯度图像的重 叠区域， 并在第一梯度图像的重叠区域的前景中 选取搜索图像块， 在第二梯度图像的重叠区域的 前景中选取参考图像块； 逐个以搜索图像块中各 位置为中心确定与参考图像块大小相等的匹配 块， 并将各个匹配块与参考图像块进行归一。

3、化积 相关灰度匹配， 将匹配相似度最大的匹配块所对 应位置的坐标作为配准点坐标。 基于此配准点能 得到较优的拼接图像， 满足拼接图像的临床诊断 需求。 权利要求书2页 说明书5页 附图4页 CN 112102295 A 2020.12.18 CN 112102295 A 1.一种DR图像配准方法， 其特征在于， 包括下述步骤： 将待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行滤波处理， 得到锐化后的第一锐化DR图 像和第二锐化DR图像； 分别对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像进行梯度计算， 得到第一梯度图像和第 二梯度图像； 确定所述第一梯度图像和第二梯度图像的重叠区域， 并在所述第一梯度图。

4、像的重叠区 域的前景中选取搜索图像块， 在所述第二梯度图像的重叠区域的前景中选取参考图像块； 逐个以所述搜索图像块中各位置为中心确定与所述参考图像块大小相等的匹配块， 并 将各个匹配块与所述参考图像块进行归一化积相关灰度匹配， 将匹配相似度最大的匹配块 所对应位置的坐标作为配准点坐标。 2.如权利要求1所述的DR图像配准方法， 其特征在于， 所述将待配准的第一DR图像和第 二DR图像分别进行滤波处理， 包括： 利用如下所示的矩阵对待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行高斯高通滤波处 理： 3.如权利要求1所述的DR图像配准方法， 其特征在于， 所述分别对所述第一锐化DR图像 和第二锐化DR。

5、图像进行梯度计算， 包括： 对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像均在水平方向上采用水平卷积核矩阵： 进行卷积、 在垂直方向上采用垂直卷积核矩阵：进行卷积。 4.如权利要求1所述的DR图像配准方法， 其特征在于， 所述搜索图像块的尺寸大于所述 参考图像块的尺寸。 5.如权利要求1所述的DR图像配准方法， 其特征在于， 所述将各个匹配块与所述参考图 像块进行归一化积相关灰度匹配， 包括： 对 各 匹 配 块 和 参 考 图 像 块 按 如 下 公 式 进 行 归 一 化 积 相 关 灰 度 匹 配 ： 其中， S为在搜索图像块中位置(i,j) 取的匹配块， 大小为mn， T为参考图像块， (x。

6、,y)为坐标， R为求得的相似度。 6.一种DR图像配准装置， 其特征在于， 包括： 滤波模块， 用于将待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行滤波处理， 得到锐化后 的第一锐化DR图像和第二锐化DR图像； 梯度计算模块， 用于分别对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像进行梯度计算， 得 到第一梯度图像和第二梯度图像； 重叠区域确定模块， 用于确定所述第一梯度图像和第二梯度图像的重叠区域； 图像块确定模块， 用于在所述第一梯度图像的重叠区域的前景中选取搜索图像块， 在 所述第二梯度图像的重叠区域的前景中选取参考图像块； 匹配模块， 用于逐个以所述搜索图像块中各位置为中心确定与所述参考图像块。

7、大小相 权利要求书 1/2 页 2 CN 112102295 A 2 等的匹配块， 并将各个匹配块与所述参考图像块进行归一化积相关灰度匹配， 将匹配相似 度最大的匹配块所对应位置的坐标作为配准点坐标。 7.如权利要求6所述的DR图像配准装置， 其特征在于， 所述滤波模块具体利用如下所示 的矩阵对待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行高斯高通滤波处理： 所述梯度计算模块具体用于对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像均在水平方向 上采用水平卷积核矩阵 ：进行卷积、 在垂直方向上采用垂直卷积核矩阵 ： 进行卷积。 8.如权利要求6所述的DR图像配准装置， 其特征在于， 所述匹配模块对各匹配块和。

8、参考 图像块按如下公式进行归一化积相关灰度匹配： 其中， S为在搜索图像块中位置(i,j)取的匹配块， 大小为mn， T为参考图像块， (x,y)为坐 标， R为求得的相似度。 9.一种终端， 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， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一 项所述的图像处理方法。 10.一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， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的图像处理方法。 权利要求书 2/2 页 3 CN 112102295 A 3 D。

9、R图像配准方法、 装置、 终端和计算机可读存储介质 技术领域 0001 本发明属于图像处理领域， 尤其涉及一种DR图像配准方法、 装置、 终端和计算机可 读存储介质。 背景技术 0002 DR(Digital Radiography)设备， 即直接数字化X射线摄影系统， 由于在临床辅助 诊断中具有重要价值越来越受医院放射科青睐。 其自动拼接功能是将多张具有重叠区域的 DR子图像进行配准并拼接融合成一张大幅面的DR图像， 使医生能在一张图像中观察或测量 完整的脊椎或下肢的病变程度。 0003 自动拼接功能中最关键的一步是相邻两张DR子图像的配准， 现有的配准方法比如 相位相关法、 基于特征点匹配。

10、法等都很难在DR图像自动配准中准确获得图像的位置关系。 其中， 相位相关法依赖重叠区域的精确度， 然而大多数时候计算得出的重叠区域的精确度 不高， 因此该方法获得的配准点准确率不高； 基于特征点匹配法虽然获得的配准点准确率 较高， 但耗时长而且可能会使DR图像失真， 影响诊断。 因此使用这些方法处理后的DR图像无 法满足临床辅助诊断要求。 发明内容 0004 本发明所要解决的技术问题为如何使DR图像配准能满足拼接图像的临床诊断需 求。 0005 为解决上述技术问题， 第一方面， 本发明实施例提供了一种DR图像配准方法， 包括 下述步骤： 0006 将待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行滤。

11、波处理， 得到锐化后的第一锐化 DR图像和第二锐化DR图像； 0007 分别对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像进行梯度计算， 得到第一梯度图像 和第二梯度图像； 0008 确定所述第一梯度图像和第二梯度图像的重叠区域， 并在所述第一梯度图像的重 叠区域的前景中选取搜索图像块， 在所述第二梯度图像的重叠区域的前景中选取参考图像 块； 0009 逐个以所述搜索图像块中各位置为中心确定与所述参考图像块大小相等的匹配 块， 并将各个匹配块与所述参考图像块进行归一化积相关灰度匹配， 将匹配相似度最大的 匹配块所对应位置的坐标作为配准点坐标。 0010 第二方面， 本发明实施例还提供了一种DR图像配。

12、准装置， 包括： 0011 滤波模块， 用于将待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行滤波处理， 得到锐 化后的第一锐化DR图像和第二锐化DR图像； 0012 梯度计算模块， 用于分别对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像进行梯度计 算， 得到第一梯度图像和第二梯度图像； 说明书 1/5 页 4 CN 112102295 A 4 0013 重叠区域确定模块， 用于确定所述第一梯度图像和第二梯度图像的重叠区域； 0014 图像块确定模块， 用于在所述第一梯度图像的重叠区域的前景中选取搜索图像 块， 在所述第二梯度图像的重叠区域的前景中选取参考图像块； 0015 匹配模块， 用于逐个以所述搜索。

13、图像块中各位置为中心确定与所述参考图像块大 小相等的匹配块， 并将各个匹配块与所述参考图像块进行归一化积相关灰度匹配， 将匹配 相似度最大的匹配块所对应位置的坐标作为配准点坐标。 0016 第三方面， 本发明实施例还提供了一种终端， 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 第一方面所述的图像处理方法。 0017 第四方面， 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第一方面所述的图像处理 方法。 0018 本发明各方面提供的实施例中， 首。

14、先对输入的两个待配准DR图像滤波处理， 得到 锐化后的图像， 然后再计算梯度， 最后对两个梯度图像的重叠区域进行归一化积灰度匹配， 将取得最大匹配相似度的位置的坐标作为配准点的坐标。 基于此配准点能得到较优的拼接 图像， 满足拼接图像的临床诊断需求。 附图说明 0019 图1是本发明第一实施例提供的DR图像配准方法的实现流程图； 0020 图2是本发明第一实施例提供的在两个梯度图像中确定重叠区域的示意图； 0021 图3是本发明第一实施例提供的由平板探测器采集的人体图像； 0022 图4是对图3所示人体图像采用图1所示的DR图像配准方法处理后的效果图； 0023 图5是本发明第二实施例提供的D。

15、R图像配准装置的结构原理图； 0024 图6为本发明第三实施例提供的终端的结构示意图。 具体实施方式 0025 为使得本发明的发明目的、 特征、 优点能够更加的明显和易懂， 下面将结合本发明 实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实 施例仅仅是本发明一部分实施例， 而非全部实施例。 基于本发明中的实施例， 本领域技术人 员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。 0026 请参阅图1， 图1为本发明第一实施例提供的DR图像配准方法的实现流程图， 该图 像配准方法应用于DR医疗设备产品， 通过软件的形式置于DR医。

16、疗设备产品的图像处理模块 中， 当然也可应用于其他的图像配准领域。 该DR图像配准方法包括下述步骤： 0027 步骤S101， 将待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行滤波处理， 得到锐化后 的第一锐化DR图像和第二锐化DR图像。 0028 DR图像滤波处理的目的是使之锐化， 增强图像的边缘、 轮廓或某些线性目标要素 的特征及灰度跳变的部分， 使图像变得清晰， 提高图像边缘与周围像素之间的反差。 0029 滤波处理的方式多种多样， 本实施例中， 采用高斯高通滤波处理。 举例说明， 将第 一DR图像和第二DR图像分别标记为img1和img2， 利用如下所示的矩阵对img1和img2分别进 说。

17、明书 2/5 页 5 CN 112102295 A 5 行高斯高通滤波处理： 0030 0031 锐化后的第一锐化DR图像和第二锐化DR图像均为高斯滤波图像， 分别标记为 gaus_img1、 gaus_img2。 0032 步骤S102， 分别对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像进行梯度计算， 得到第 一梯度图像和第二梯度图像。 0033 图像梯度计算的目的是加深图像中目标物的轮廓线条， 需要在水平和垂直两个方 向进行梯度计算， 分别用于加深目标物在水平方向和垂直方向的轮廓线条。 0034 本实施例中对第一锐化DR图像gaus_img1和第二锐化DR图像gaus_img2均在水平 方向上。

18、采用水平卷积核矩阵：进行卷积、 在垂直方向上采用垂直卷积核矩阵： 进行卷积， 得到第一梯度图像grad_img1和第二梯度图像grad_img2。 当然， 也 可以选用其他方式来计算图像梯度。 0035 步骤S103， 确定所述第一梯度图像和第二梯度图像的重叠区域， 并在所述第一梯 度图像的重叠区域的前景中选取搜索图像块， 在所述第二梯度图像的重叠区域的前景中选 取参考图像块。 0036 假设第一梯度图像grad_img1和第二梯度图像grad_img2的大小为WH矩阵， 且第 一梯度图像grad_img1和第二梯度图像grad_img2的重叠区域大小为Wh， 如图2所示。 0037 在第一梯。

19、度图像grad_img1中的重叠区域中取大小为MN(MW， Nh)的图像块 作为搜索图像块， 在第二梯度图像grad_img2中的重叠区域中取大小为mn(mM， nN)的 图像块作为参考图像块T， 选取时需要注意在重叠区域的前景中选取， 不能在重叠区域的背 景中选取。 本实施例中搜索图像块的尺寸大于参考图像块的尺寸， 是因为需要从搜索图像 块中选取若干匹配块来和参考图像块进行匹配， 选取的匹配块的大小要与参考图像块的大 小相等。 0038 步骤S104， 逐个以所述搜索图像块中各位置为中心确定与所述参考图像块大小相 等的匹配块， 并将各个匹配块与所述参考图像块进行归一化积相关灰度匹配， 将匹配。

20、相似 度最大的匹配块所对应位置的坐标作为配准点坐标。 0039 具体地， 对搜索图像块和参考图像块可以按如下公式进行归一化积相关灰度匹 配： 0040其中， S为在搜索图像块中 位置(i,j)取的匹配块， 大小为mn， T为参考图像块， (x,y)为坐标， R为求得的相似度。 0041 然后将搜索图像块中匹配相似度最大的匹配块所对应的位置的坐标作为配准点 坐标。 0042 第一实施例中， 首先对输入的两个待配准DR图像滤波处理， 得到锐化后的图像， 然 说明书 3/5 页 6 CN 112102295 A 6 后再计算梯度， 最后对两个梯度图像的重叠区域进行归一化积灰度匹配， 将取得最大匹配 。

21、相似度的位置的坐标作为配准点的坐标。 基于此配准点能得到较优的拼接图像， 满足拼接 图像的临床诊断需求。 以图3示出的由平板探测器采集的人体图像来验证本实施例的效果， 可以看出， 图3中的上下两张DR图像含有重叠区域， 图4是对图3所示的图像采用本实施例提 供的DR图像配准方法的处理效果图， 从图4的效果来看， 配准点找得较为准确， 使脊椎椎体 较好地拼接在一起， 几乎没有错位、 拉伸或压缩， 同时图像拼接处较清晰。 这有助于医生诊 断， 具有较优的临床应用价值。 0043 参阅图5， 本发明第二实施例提供了一种DR图像配准装置， 该装置可以是终端， 也 可以是终端中的一个软件模块或硬件模块，。

22、 可以实现第一实施例中的DR图像配准方法。 该 DR图像配准装置包括： 0044 滤波模块51， 用于将待配准的第一DR图像和第二DR图像分别进行滤波处理， 得到 锐化后的第一锐化DR图像和第二锐化DR图像。 DR图像滤波处理的目的是使之锐化， 增强图 像的边缘、 轮廓或某些线性目标要素的特征及灰度跳变的部分， 使图像变得清晰， 提高图像 边缘与周围像素之间的反差。 0045 梯度计算模块52， 用于分别对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像进行梯度计 算， 得到第一梯度图像和第二梯度图像。 图像梯度计算的目的是加深图像中目标物的轮廓 线条， 需要在水平和垂直两个方向进行梯度计算， 分别用于。

23、加深目标物在水平方向和垂直 方向的轮廓线条。 0046 重叠区域确定模块53， 用于确定所述第一梯度图像和第二梯度图像的重叠区域； 0047 图像块确定模块54， 用于在所述第一梯度图像的重叠区域的前景中选取搜索图像 块， 在所述第二梯度图像的重叠区域的前景中选取参考图像块。 0048 匹配模块55， 用于逐个以所述搜索图像块中各位置为中心确定与所述参考图像块 大小相等的匹配块， 并将各个匹配块与所述参考图像块进行归一化积相关灰度匹配， 将匹 配相似度最大的匹配块所对应位置的坐标作为配准点坐标。 0049 进一步地， 滤波模块51具体利用如下所示的矩阵对待配准的第一DR图像和第二DR 图像分别。

24、进行高斯高通滤波处理： 0050 梯度计算模块52具体用于对所述第一锐化DR图像和第二锐化DR图像均在水平方 向上采用水平卷积核矩阵：进行卷积、 在垂直方向上采用垂直卷积核矩阵： 进行卷积。 匹配模块55对各匹配块和参考图像块按如下公式进行归一化积相 关灰度匹配： 0051其中， S为在搜索图像块中 位置(i,j)取的匹配块， 大小为mn， T为参考图像块， (x,y)为坐标， R为求得的相似度； 然后 将所述搜索图像块中匹配相似度最大的匹配块所对应的位置的坐标作为配准点坐标。 说明书 4/5 页 7 CN 112102295 A 7 0052 第二实施例中， 首先对输入的两个待配准DR图像滤。

25、波处理， 得到锐化后的图像， 然 后再计算梯度， 最后对两个梯度图像的重叠区域进行归一化积灰度匹配， 将取得最大匹配 相似度的位置的坐标作为配准点的坐标。 基于此配准点能得到较优的拼接图像， 满足拼接 图像的临床诊断需求。 0053 参见图6， 本发明第三实施例还提供了一种终端6， 包括存储器601、 处理器602以及 存储在存储器601中并可在处理器602上运行的计算机程序， 处理器602执行计算机程序时 实现如前述第一实施例中的DR图像配准方法的各步骤。 0054 存储器601可以包括只读存储器和随机存取存储器， 还可以包括非易失性随机存 取存储器。 0055 处理器602可以是中央处理单。

26、元(Central Processing Unit， CPU)， 还可以是微处 理器等其他通用处理器、 数字信号处理器(Digital Signal Processor， DSP)、 专用集成电 路(Application Specific Integrated Circuit， ASIC)、 现成可编程门阵列(Field- Programmable Gate Array， 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。 0056 本发明第四实施例还提供了一种计算机可读存储介质， 该计算机可读存储介质存 储有计算机程序， 计算机程序被处理器执行时实现前述第一实。

27、施例中的图像处理方法的各 步骤。 0057 其中， 上述计算机程序包括计算机程序代码， 上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。 0058 上述计算机可读存储介质可以包括： 能够携带上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、 计算机可读存储器、 只读存储器(ROM， Read- Only Memory)、 随机存取存储器(RAM， Random Access Memory)、 电载波信号、 电信信号以及 软件分发介质等。 0059 以上为对本发明所提供的图像处理方法、 图像处理装置、 终端和计算机可读存储 介质的描述， 对于本领域的技术人员， 依据本发明实施例的思想， 在具体实施方式及应用范 围上均会有改变之处， 综上， 本说明书内容不应理解为对本发明的限制。 说明书 5/5 页 8 CN 112102295 A 8 图1 图2 说明书附图 1/4 页 9 CN 112102295 A 9 图3 说明书附图 2/4 页 10 CN 112102295 A 10 图4 说明书附图 3/4 页 11 CN 112102295 A 11 图5 图6 说明书附图 4/4 页 12 CN 112102295 A 12 。