УДК 681.3.06

ФИЛЬТРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МИКРОСОСУДИСТЫХ УЗЛОВ (МИКРОСОСУДИСТЫХ БИФУРКАЦИЙ И СОУСТИЙ)*

© 1997 г. Ю. В. Машевский, И. В. Малашенкова

В последнее время интенсивного развития науки немалую важность имеет задача автоматизации эксперимента, повышения производительности труда научных работников. Решение этой задачи тесно связано с проблемой применения персональных компьютеров. Их применение резко сокращает сроки обработки информации, увеличивается точность и объективность результатов, полнее извлекается информация из экспериментальных данных, чем удешевляется эксперимент и повышаются темпы научных исследований.

Эти достоинства являются немаловажными для реализации алгоритмов обработки изображений микрососудистых узлов (микрососудистых бифуркаций и соустий).

Под изображением понимается информация, организованная в виде некоторой числовой матрицы (в простейшем случае - булевой), записанной на какой-либо машинный носитель и воспроизводящей свойства изображаемого объекта и деформации, которые связаны со способом и процессом получения изображения. Число различных значений, которые может принимать каждый элемент этой матрицы, равно некоторой целой степени числа 2. Под обработкой изображения понимается применение к нему системы преобразований, обеспечивающей извлечение из изображения полезной информации о свойствах изображаемого объекта или процесса. Под микрососудистым узлом понимается область разветвления микрососуда на две ветви, или область слияния двух микрососудов в один ствол [1].

Алгоритм фильтрации является составной частью программного комплекса для морфологических исследований и предназначен для улучшения качества снимков с изображением микрососудистых узлов, полученных различными способами:

1) с помощью сканера;

2) с помощью цифровой видеокамеры;

3) с помощью обычной видеокамеры.

Конечной целью работы данного алгоритма является выделение на полученном снимке микрососудистых узлов.

Если все сканированные изображения будут иметь в среднем одинаковую яркость, то можно использовать следующий алгоритм:

Обозначения: f(p) - значение пиксела P, изменяющееся в диапазоне [0, L], H - массив гистограммы.
1. Строится гистограмма уровней серого тона изображения по следующему алгоритму:

a) Присвоить элементам массива H(Z) (0 <= Z <= L) нулевые начальные значения.

б) For <все пикселы P изображения> do:

begin

в) Увеличение H(f(P)) на 1;

end.

г) Конец алгоритма.

2. Далее по построенной гистограмме находится максимальный уровень серого цвета в диапазоне цветов [0, 120] (для изображения с 256 цветами), который используется в качестве граничного значения черного цвета при фильтрации изображения микрососудистого узла.

3. Фильтрация. Черный цвет устанавливается у тех пикселов, которые имеют цвет <= граничное значение + Step, где Step задается пользователем (для изображения с 256 градациями серого Step=13..15). В любом другом случае цвет пиксела - белый.

Результат работы такого алгоритма (Рис.1):

^{Рис.1a. Изображение до фильтрации}

^{Рис. 1б. Изображение после фильтрации}

Если изображения имеют очень низкую яркость, то при работе данного алгоритма появляется погрешность в толщине сосуда (Рис. 2).

Достоинством данного алгоритма является высокая скорость, но если средняя яркость снимков на является постоянной, то из-за погрешности следует использовать второй алгоритм, время работы которого приблизительно в 2 раза больше:

1. Вычисляется средняя яркость изображения [2].

2. На основе вычисленной яркости выбирается значение уровня серого тона для фильтрации по формуле 1 - <средняя яркость>.

3. Пиксел включается в группу пикселов, которые затем будут отмечены как черные, если среди непосредственно прилегающих пикселов есть хотя бы один пиксел, яркость которого удовлетворяет условию ((яркость <= граничного значения) или (яркость <= яркость прилегающего + Step)), где Step = 1..2. При этом обязательно то, что бы выбранный прилегающий пиксел был уже включен в группу пикселов, которые будут отмечены черным цветом.

^{Рис.2a. Сосуд с нормальной шириной}

^{Рис.2б. Сосуд после фильтрации}

4. Все неотмеченные пикселы помечаются как белые.

Результат работы алгоритма представлен на рис. 3.

^{Рис.3a. Изображение до фильтрации}

^{Рис.3б. Изображение после фильтрации}

ЛИТЕРАТУРА

1. Глотов В. А. Структурный анализ микрососудистых бифуркаций. - Смоленск: Амипресс, 1995 - 251 с.

2. Павлидис Т. Алгоритмы машинной грфики и обработки изображений: Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1986. - 400 с., ил.

Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (Проект РФФИ №96-04-50991).

Кафедра вычислительной техники

Смоленского филиала Московского энергетического института

(Технического университета)

Поступила в редакцию 12.10.97.