图像分割方法、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像分割方法、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.血管疾病尤其是心血管疾病，已经成为威胁人类生命安全的主要疾病之一。在手术过程中，医生通过血管成像技术来辅助诊断各种血管疾病，例如钙化、主动脉夹层、动脉瘤等。
3.血管成像技术包括计算机断层血管造影(cta)、核磁共振血管造影(mra)、数字减影(digital subtractionangiography，dsa)等。血管成像得到的是三维影像，该影像不仅有血管组织同时还包含血管周围其他组织(骨骼，脂肪，肌肉，肺组织等)，无法给医生带来精准诊断。所以，从三维影像中提取整个血管区域，并以三维显示技术展示血管的形态，会提高医生诊断准确率。
4.虽然目前已经有很多血管图像分割的技术，但血管图像分割问题仍然是一个非常具有挑战性的任务。目前血管图像分割方法主要以手动和半自动为主，已有的半自动血管图像分割方法大致可以分为两类：自顶向下和自底向上。
5.其中，手动血管图像分割方法需要花费大量的时间和精力。自顶向下的半自动分割方法需要人为输入种子点作为开始条件，然后基于目标误差迭代合并邻近的区域，最后生成图像，但该方法不仅需要人为输入种子点信息，还需要人为输入目标误差值。自底向上的半自动分割方法利用管状检测滤波器来分割血管图像，虽然不需要人为输入初始化信息，但是该方法计算开销大，受噪声影响大且在对比度较低的区域无法得到完整的血管结构。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种图像分割方法、电子设备和存储介质，不仅可以减少人机交互的繁琐操作，而且可以提高分割效率。
7.为达到上述目的，本发明提供一种图像分割方法，包括：
8.获取待分割血管图像；
9.采用阈值分割法对所述待分割血管图像进行分割，以获得初始血管分割图像；
10.对所述初始血管分割图像进行第一处理，以获得包含候选血管区域的候选血管图像；
11.对所述候选血管图像进行第二处理，以获得包含血管区域的血管蒙板图像；以及
12.对所述血管蒙板图像和所述待分割血管图像进行逻辑与操作，以获得血管图像。
13.可选的，所述获取待分割血管图像，包括：
14.获取多帧dsa血管图像；
15.对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和，以获得加权后
的dsa血管图像；以及
16.对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像。
17.可选的，在对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和之前，所述获取待分割血管图像，还包括：
18.分别对所述多帧dsa血管图像进行滤波处理，以滤除所述多帧dsa血管图像中的噪声信息；
19.所述对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和，包括：
20.对滤波处理后的所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和。
21.可选的，所述对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和，包括：
22.对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行等权重加权求和。
23.可选的，所述对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像，包括：
24.按照如下公式对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像：
[0025][0026]
其中，pi为所述待分割血管图像中的像素点i的像素值，wi为所述加权后的dsa血管图像中的像素点i的像素值，w
min
为所述加权后的dsa血管图像中的所有像素点的最小像素值，w
max
为所述加权后的dsa血管图像中的所有像素点的最大像素值。
[0027]
可选的，所述对所述初始血管分割图像进行第一处理，包括：
[0028]
对所述初始血管分割图像进行形态学开操作，以将所述初始血管分割图像中的干扰区域与血管区域分开；以及
[0029]
对经形态学开操作后的所述初始血管分割图像进行连通域分析，以去除所述初始血管分割图像中的所述干扰区域，并将获得的最大连通域作为所述候选血管区域。
[0030]
可选的，所述对所述候选血管图像进行第二处理，包括：
[0031]
对所述候选血管图像进行形态学闭操作，以对所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充和边缘平滑处理；以及
[0032]
对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析，以去除所述候选血管图像中的噪点，并将获得的最大连通域作为所述血管区域。
[0033]
可选的，在对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析之前，所述对所述候选血管图像进行第二处理，还包括：
[0034]
对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充；
[0035]
所述对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析，包括：
[0036]
对经孔洞填充后的所述候选血管图像进行连通域分析。
[0037]
可选的，所述对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充，包括：
[0038]
采用漫水填充法对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的所述候选血管区
域进行孔洞填充。
[0039]
可选的，所述对所述血管蒙板图像和所述待分割血管图像进行逻辑与操作，以获得血管图像，包括：
[0040]
将所述血管蒙板图像中的所述血管区域的各像素点的像素值置为1，将所述血管蒙板图像中的非血管区域的各像素点的像素值置为0，以得到归一化的血管蒙板图像；以及
[0041]
将所述归一化的血管蒙板图像中的各像素点的像素值和所述待分割血管图像中的对应像素点的像素值相乘，以获得血管图像。
[0042]
为解决上述技术问题，本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上文所述的图像分割方法。
[0043]
为解决上述技术问题，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上文所述的图像分割方法。
[0044]
与现有技术相比，本发明提供的图像分割方法、电子设备和存储介质具有以下优点：本发明通过先获取待分割血管图像，再采用阈值分割法对所述待分割血管图像进行分割，以获得初始血管分割图像，然后对所述初始血管分割图像进行第一处理，以获得包含候选血管区域的候选血管图像，再对所述候选血管图像进行第二处理，以获得包含血管区域的血管蒙板图像，最后再对所述血管蒙板图像和所述待分割血管图像进行逻辑与操作，以获得血管图像。由此可见，本发明通过阈值分割法、第一处理过程和第二处理过程可以有效分割出血管区域，不仅减少了人机交互的繁琐操作，而且可以有效提高图像的分割效率。此外，本发明的图像分割算法的通用性较强，实现了端到端的算法流程，可以更好地辅助医生以提高诊断的准确性。
附图说明
[0045]
图1为本发明一实施方式中的图像分割方法的流程示意图；
[0046]
图2a至2d为本发明一实施方式中的不同时刻下的dsa血管图像；
[0047]
图3为本发明中的待分割血管图像的一具体示例；
[0048]
图4为本发明中的包含候选血管区域的候选血管图像的一具体示例；
[0049]
图5为本发明中的经形态学闭操作后的候选血管图像的一具体示例；
[0050]
图6为本发明中的血管蒙板图像的一具体示例；
[0051]
图7为本发明中的分割得到的血管图像的一具体示例；
[0052]
图8为本发明一实施方式中的电子设备的方框结构示意图。
[0053]
附图标记如下：
[0054]
处理器-101；通信接口-102；存储器-103；通信总线-104。
具体实施方式
[0055]
以下结合附图1至8和具体实施方式对本发明提出的图像分割方法、电子设备和存储介质作进一步详细说明。根据下面说明，本发明的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施方式的目的。为了使本发明的目的、特征和优点能够更加明显易懂，请参阅附图。须知，本
说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
[0056]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0057]
本发明的主要目的在于提供一种图像分割方法、电子设备和存储介质，不仅可以减少人机交互的繁琐操作，而且可以提高分割效率。
[0058]
需要说明的是，本发明实施方式的电子设备可以是个人计算机、移动终端等，该移动终端可以是手机、平板电脑等具有各种操作系统的硬件设备。
[0059]
为实现上述目的，本发明提供一种图像分割方法，请参考图1，其示意性地给出了本发明一实施方式提供的图像分割方法的流程示意图，如图1所示，所述图像分割方法包括如下步骤：
[0060]
步骤s1、获取待分割血管图像。
[0061]
为了便于后续操作及提高图像分割效率，所述待分割血管图像优选为灰度图像。
[0062]
在一种示范性的实施方式中，所述待分割血管图像通过以下步骤获得：
[0063]
获取多帧dsa血管图像；
[0064]
对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和，以获得加权后的dsa血管图像；以及
[0065]
对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像。
[0066]
数字减影(digital subtraction angiography，dsa)技术是一种使x光射线序列图片中的血管可视化的强大技术，是常规血管造影术和电子计算机图像处理技术相结合的产物，已在临床应用20多年，是血管疾病无创诊断与介入治疗手术导航的重要依据，广泛应用于x光射线序列成像中血管的可视化系统中。其基本原理简言之为：x光射线穿过人体各解剖结构形成荧光影像，经过影像增强器增强后为电视摄像管采集而形成视频影像；再经对数增幅和模/数转换形成数字影像；这些数字信息输入计算机处理后，再经蒙片图像(打入造影剂前的图像)和活片图像(打入造影剂后的图像)的减影、对比度增强和数/模转换，产生数字减影图像。dsa技术主要用于血管疾病的诊断、术中观察，如：颈段动脉狭窄或闭塞、动静脉畸形、颅内动脉瘤、动脉闭塞和血管发育异常等，以及颅内肿瘤供血动脉的观察及定性定位诊断等。
[0067]
请参考图2a至图2d，其示意性地给出了一具体示例中的不同时刻下的dsa血管图像的示意图。如图2a至图2d所示，由于整个血管造影结果会显示在不同帧的dsa图像上，由此，本实施方式通过获取多帧具有代表性的dsa血管图像，即获取多张不同时刻下采集到的
dsa血管图像，并对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和，以获得加权后的dsa血管图像，再对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像，从而可以使得整个血管区域体现在所述待分割血管图像上。请参考图3，其示意性地给出了本发明中的待分割血管图像的一具体示例，如图3所示，通过上述操作，可以使得整个血管区域体现在所述待分割血管图像上，从而为后续分割出完整的血管图像打好基础。
[0068]
需要说明的是，所述dsa血管图像的大小可以根据具体情况进行设置，本发明对此并不进行限制，例如每一帧所述dsa血管图像的大小设置为1024
×
1024像素。本实施方式中所获取的dsa血管图像的帧数可以根据具体情况进行设置，例如可以选取6帧具有代表性的dsa血管图像，通过这6帧dsa血管图像可以获得包括完整的血管区域的待分割血管图像。
[0069]
在一些实施方式中，在对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和之前，所述获取待分割血管图像的步骤还包括：
[0070]
分别对所述多帧dsa血管图像进行滤波处理，以滤除所述多帧dsa血管图像中的噪声信息。
[0071]
对应的，所述对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和的步骤包括：
[0072]
对滤波处理后的所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和。
[0073]
由此，通过分别对所述多帧dsa血管图像进行滤波处理，可以有效滤除所述dsa血管图像中的噪声信息，从而可以有效提高最终获得的待分割血管图像的图像质量。具体地，可采用高斯滤波器滤除所述dsa血管图像中的噪声信息，此外，还可以采用其他常用的滤波器对所述dsa血管图像进行滤波处理，本发明对此并不进行限制。
[0074]
在一些实施方式中，所述对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行加权求和的步骤，包括：
[0075]
对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行等权重加权求和。
[0076]
由此，通过对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行等权重加权求和，可以确保每帧dsa血管图像都是同样的共享度。
[0077]
进一步的，所述对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像的步骤，包括：
[0078]
按照如下公式对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，以获得待分割血管图像：
[0079][0080]
其中，pi为所述待分割血管图像中的像素点i的像素值，wi为所述加权后的dsa血管图像中的像素点i的像素值，w
min
为所述加权后的dsa血管图像的最小像素值，w
max
为所述加权后的dsa血管图像的最大像素值。
[0081]
由于dsa血管图像中的各像素点的像素值在0-255范围内，由此，本实施方式通过先对所述多帧dsa血管图像中的对应像素点的像素值进行等权重加权求和，并将加权求和后的结果作为加权后的dsa血管图像中的对应像素点的像素值，再按照上述的公式(1)对所述加权后的dsa血管图像中的各像素点的像素值进行归一化，从而可以使得最终获得的待
分割血管图像的各像素点的像素值归一化到0-255范围内。需要说明的是，所述权重可以根据具体情况进行设置，例如在一些实施方式中，所述权重为1，当然，在其它一些实施方式中，所述权重也可以为其它数值，本发明对此并不进行限定。
[0082]
步骤s2、采用阈值分割法对所述待分割血管图像进行分割，以获得初始血管分割图像。
[0083]
阈值分割法是常用的直接对图像进行分割的算法，根据图像像素的灰度值的不同而定。对应单一目标图像，只需选取一个阈值，即可将图像分为目标和背景两大类，称之为单阈值分割。如果目标图像复杂，需要选取多个阈值，才能将图像中的目标区域和背景分割成多个，称之为多阈值分割。当目标和背景区域的像素灰度值或者其它特征存在明显差异的情况下，该算法能够非常有效地实现对图像的分割。阈值分割法的关键是如何取得一个合适的阈值，常用的方法有：
[0084]
(1)人工经验选择法
[0085]
人工经验选择法是处理者根据需要处理的图像的先验知识，对图像中的目标与背景进行分析。通过对像素的判断以及图像的分析，选择出阈值所在的区间，并通过实验进行对比，最后选择出比较好的阈值。
[0086]
(2)利用直方图
[0087]
利用直方图进行分析，并根据直方图的波峰和波谷之间的关系，选择出一个较好的阈值。
[0088]
(3)最大类间方差法(otsu)
[0089]
otsu是一种自动确定阈值的方法，其根据图像的灰度特性，将图像分为目标和背景两个部分。当取最佳阈值时，两部分之间的差别应该是最大的，在otsu算法中所采用的衡量差别的标准就是最大类间方差。目标和背景之间的类间方差越大，则说明构成图像的两个部分之间的差别越大，当部分目标被错分为背景或部分背景被错分为目标，都会导致两部分差别变小。当所取阈值的分割使类间方差最大时，就意味着错分概率最小。
[0090]
(4)自适应阈值法
[0091]
当照明不均匀、有突发噪声或背景变化较大时，整幅图像分割时将没有合适的单一阈值，如果仍采用单一的阈值去处理每一个像素，可能会将目标和背景区域错误划分，而自适应阈值分割的思想，对图像中每个像素设置可能不一样的阈值。
[0092]
一种较为简单的自适应阈值选取方法是对每个像素确定以其自身为中心的一个邻域窗口，寻找窗口内像素的最大值与最小值，并取二者的平均值作为阈值，或者将窗口内所有像素的平均值作为阈值，亦或者将窗口内的所有像素的高斯卷积作为阈值。
[0093]
在本实施方式中，可以根据所获取的待分割血管图像的具体情况，选择上述的多种阈值分割法中的一种或它们的任意组合对所述待分割血管图像进行分割，以获得背景为黑色，目标区域(包含血管区域)为白色的初始血管分割图像。例如，当所述待分割血管图像为dsa血管图像时，可以明显区分背景和血管区域(目标区域)，因此，此时可以采用otsu法对所述待分割血管图像进行分割。
[0094]
步骤s3、对所述初始血管分割图像进行第一处理，以获得包含候选血管区域的候选血管图像。
[0095]
由此，通过对所述初始血管分割图像进行第一处理，可以将血管区域与干扰区域
(例如床区域)分开，从而获得包含候选血管区域的候选血管图像。
[0096]
具体地，所述对所述初始血管分割图像进行第一处理的步骤包括：
[0097]
对所述初始血管分割图像进行形态学开操作，以将所述初始血管分割图像中的干扰区域与血管区域分开；以及
[0098]
对经形态学开操作后的所述初始血管分割图像进行连通域分析，以去除所述初始血管分割图像中的所述干扰区域，并将获得的最大连通域作为所述候选血管区域。
[0099]
由此，通过对所述初始血管分割图像进行形态学开操作，可以将所述初始血管分割图像中的干扰区域(例如床区域)与血管区域分开。由于经形态学开操作后的初始血管分割图像中的干扰区域(例如床区域)与血管区域已被分开，且干扰区域的面积较小，由此通过对所述初始血管分割图像进行连通域分析，可以将干扰区域去除(将其设置成黑色)，从而获得候选血管区域。请参考图4，其示意性地给出了本发明中的包含候选血管区域的候选血管图像的一具体示例，如图4所示，图4中的最大连通域即为候选血管区域。
[0100]
本发明中的连通域是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点(即白色的像素点)组成的图像区域。具体地，在进行连通域分析时，统计出每个连通域的像素点的个数，其中像素点个数最多的即为最大连通域。
[0101]
进一步地，所述对所述初始血管分割图像进行形态学开操作的步骤包括：
[0102]
根据预设的第一形态学参数对所述初始血管分割图像进行先腐蚀后膨胀的形态学开操作。
[0103]
膨胀和腐蚀是形态学操作的基础，其不同的组合构成了区域填充、开操作和闭操作。
[0104]
腐蚀处理是一种细化或收缩图像中目标的操作，它能够消除边缘附近的毛刺，使得图像边缘变得光滑，同时去掉小而无意义的水滴。表示图像a被结构元素s腐蚀，定义为：
[0105][0106]
图像a被结构元素s腐蚀得到的图像可以认为是这样的点(x,y)构成的集合：如果结构元素s的原点移到点(x,y)时，s完全包含于a中。
[0107]
膨胀处理是一种使图像中的目标变粗或生长的操作，它可以填补边缘的缝隙，解决边缘断线的问题。表示图像a被结构元素s膨胀，定义为：
[0108][0109]
式中，s
xy
表示将结构元素s的原点移到点(x,y)时得到的图像，φ表示空集。图像a被结构元素s膨胀得到的图像可以认为是这样的点(x,y)构成的集合：如果结构元素s的原点移到点(x,y)时，s与a的交集不为空集。
[0110]
形态学开操作为先对图像作腐蚀处理再对腐蚀后的图像作膨胀处理的操作。形态学开操作表示为定义如下：
[0111][0112]
形态学参数是指像素点个数，在本实施方式中，所述第一形态学参数根据所述初始血管分割图像的具体情况进行设置，例如将所述第一形态学参数设置为25。在具体操作
时，将所述初始血管分割图像从外向内(即从图像的边缘位置到中心位置)分为多层，每层即代表一个像素点，根据所述第一形态学参数将所述初始血管分割图像从外向内腐蚀掉对应数目(例如25个)的像素点，以将干扰区域(例如床区域)与血管区域的连接处完全断开；再对腐蚀后的图像作对应数目(例如25个)的像素点的膨胀，以将血管区域恢复至腐蚀前的状态。由此可见，通过对所述初始血管分割图像进行先腐蚀后膨胀的形态学开操作可以有效地将所述初始血管分割图像中的干扰区域与血管区域分开。
[0113]
步骤s4、对所述候选血管图像进行第二处理，以获得包含血管区域的血管蒙板图像。
[0114]
由此，通过对所述候选血管图像进行第二处理，可以获得包含纯净的血管区域的血管蒙板图像。
[0115]
具体地，所述对所述候选血管图像进行第二处理，包括：
[0116]
对所述候选血管图像进行形态学闭操作，以对所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充和边缘平滑处理；以及
[0117]
对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析，以去除所述候选血管图像中的噪点，并将获得的最大连通域作为所述血管区域。
[0118]
由此，通过对所述候选血管图像进行形态学闭操作，不仅可以对所述候选血管图像中的候选血管区域的内部小孔洞进行填充，而且可以对所述候选血管区域的锯齿边界区域进行平滑处理。此外，由于噪点的面积较小，由此通过对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析，可以通过将除最大连通域(血管区域)以外的其它连通域(噪点)设置成黑色，以有效去除所述候选血管图像中的噪点，从而可以获得包含纯净的血管区域的血管蒙板图像，进一步提高最终分割得到的血管图像的质量。具体地，请参考图5和图6，其中图5示意性地给出了对图4所示的候选血管图像进行形态学闭操作后的候选血管图像的示意图；图6示意性地给出了对图5所示的候选血管图像进行连通域分析后所得到的血管蒙板图像的示意图。如图5所示，通过对图4所示的候选血管图像进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作，可以有效去除所述候选血管区域中的小孔洞，并且可以使得所述候选血管区域的边界更加平滑。如图6所示，通过对图5所示的经形态学闭操作后的候选血管图像进行连通域分析后，可以有效去除图5所示的候选血管图像中的噪点(即图5中的非血管区域的白色区域)，从而获得包含纯净的血管区域的血管蒙板图像。
[0119]
进一步地，所述对所述候选血管图像进行形态学闭操作，包括：
[0120]
根据预设的第二形态学参数对所述候选血管图像进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作。
[0121]
形态学闭操作为先对图像作膨胀处理再对膨胀后的图像作腐蚀处理的操作。形态学闭操作表示为a
·
s，定义如下：
[0122][0123]
在本实施方式中，所述第二形态学参数根据所述候选血管图像的具体情况进行设置，例如将所述第二形态学参数设置为15。由于形态学闭操作可以起到填充物体内细小孔洞，连接邻近物体和平滑边界的作用，由此在本实施方式中，通过对所述候选血管图像进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作可以有效实现对所述候选血管图像中的候选血管区域中的小孔洞的填充和边缘的平滑处理。
[0124]
在对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析之前，所述对所述候选血管图像进行第二处理，还包括：
[0125]
对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充。
[0126]
对应的，所述对经形态学闭操作后的所述候选血管图像进行连通域分析，包括：
[0127]
对经孔洞填充后的所述候选血管图像进行连通域分析。
[0128]
由此，通过对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的候选血管区域进行孔洞填充，可以将所述候选血管区域中的大孔洞填充为白色，从而为获取纯净的血管图像打好基础。
[0129]
更进一步地，所述对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充，包括：
[0130]
采用漫水填充法对经形态学闭操作后的所述候选血管图像中的所述候选血管区域进行孔洞填充。
[0131]
具体操作时，在图像边界区域设置初始种子点，通过判断初始种子点与相邻像素点是否属于同一个区域(例如判断二者的像素值是否相同)，如果属于同一个区域(二者的像素值相同)，则将所述像素点作为新的种子点继续进行下一个相邻像素点的判断；如果不属于同一个区域(二者的像素值不同)，则继续判断所述种子点所在区域和邻近区域是否具有相同属性(例如相同像素值)，如果不具有相同属性，则将所述种子点所在区域设置成邻近区域属性，并将所述种子点作为新的种子点继续进行下一个相邻像素点的判断，直至遍历完所述候选血管图像中的所有像素点。由此，通过此操作可以将所述候选血管区域中的大孔洞填充为白色。
[0132]
步骤s5、对所述血管蒙板图像和所述待分割血管图像进行逻辑与操作，以获得血管图像。
[0133]
请参考图7，其示意性地给出了采用本发明提供的图像分割方法分割得到的血管图像，如图7所示，通过采用本发明提供的图像分割方法，可以将血管区域完整的分割出来。
[0134]
具体地，所述对所述血管蒙板图像和所述待分割血管图像进行逻辑与操作，以获得最终的血管图像，包括：
[0135]
将所述血管蒙板图像中的所述血管区域的各像素点的像素值置为1，将所述血管蒙板图像中的非血管区域的各像素点的像素值置为0，以得到归一化的血管蒙板图像；以及
[0136]
将所述归一化的血管蒙板图像中的各像素点的像素值和所述待分割血管图像中的对应像素点的像素值相乘，以获得最终的血管图像。
[0137]
由此，通过将所述血管蒙板图像中的血管区域的各像素点的像素值置为1，非血管区域的各像素点的像素值置为0，以得到归一化的血管蒙板图像，再将所述归一化的血管蒙板图像中的各像素点的像素值和所述待分割血管图像中的对应像素点的像素值相乘，从而将所述血管蒙板图像中的血管区域的各像素点的像素值替换为待分割血管图像中的对应像素点的像素值，而非血管区域的像素值仍为0，从而可以得到纯净的血管图像。此外，在本实施方式中，通过采用归一化操作(将所述血管蒙板图像中的血管区域的各像素点的像素值置为1，非血管区域的各像素点的像素值置为0)以及将归一化操作后的血管蒙板图像与待分割血管图像进行乘操作，可以避免像素遍历速度慢的问题，能够快速获得血管图像，进一步提高本发明提供的图像分割方法的分割速度。
[0138]
综上所述，本发明通过阈值分割法和形态学方法可以有效分割出血管区域，不仅减少了人机交互的繁琐操作，而且可以有效提高图像的分割效率。此外，本发明的图像分割算法的通用性较强，实现了端到端的算法流程，可以更好地辅助医生以提高诊断的准确性。
[0139]
基于同一发明构思，本发明还提供一种电子设备，请参考图8，其示意性地给出了本发明一实施方式提供的电子设备的方框结构示意图。如图8所示，所述电子设备包括处理器101和存储器103，所述存储器103上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器101执行时，实现上文所述的图像分割方法。由此，本发明提供的电子设备通过阈值分割法、第一处理过程和第二处理过程可以有效分割出血管区域，不仅减少了人机交互的繁琐操作，而且可以有效提高图像的分割效率。此外，本发明的图像分割算法的通用性较强，实现了端到端的算法流程，可以更好地辅助医生以提高诊断的准确性。
[0140]
如图8所示，所述电子设备还包括通信接口102和通信总线104，其中所述处理器101、所述通信接口102、所述存储器103通过通信总线104完成相互间的通信。所述通信总线104可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。该通信总线104可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。所述通信接口102用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
[0141]
本发明中所称处理器101可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、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。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101是所述电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分。
[0142]
所述存储器103可用于存储所述计算机程序，所述处理器101通过运行或执行存储在所述存储器103内的计算机程序，以及调用存储在存储器103内的数据，实现所述电子设备的各种功能。
[0143]
所述存储器103可以包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0144]
本发明还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可以实现上文所述的图像分割方法。由此，本发明提供的可读存储介质通过阈值分割法、第一处理过程和第二处理过程可以有效分割出血管区域，不仅减少了人机交互的繁琐操作，而且可以有效提高图像的分割效率。此外，本发明的图像分割算法的通用性较强，实现了端到端的算法流程，可以更好地辅助医生以提高诊断的准确
性。
[0145]
本发明实施方式的可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机硬盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其组合使用。
[0146]
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0147]
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言-诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)连接到用户计算机，或者可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0148]
综上所述，与现有技术相比，本发明提供的图像分割方法、电子设备和存储介质具有以下优点：本发明通过先获取待分割血管图像，再采用阈值分割法对所述待分割血管图像进行分割，以获得初始血管分割图像，然后对所述初始血管分割图像进行第一处理，以获得包含候选血管区域的候选血管图像，再对所述候选血管图像进行第二处理，以获得包含血管区域的血管蒙板图像，最后再对所述血管蒙板图像和所述待分割血管图像进行逻辑与操作，以获得血管图像。由此可见，本发明通过阈值分割法、第一处理过程和第二处理过程可以有效分割出血管区域，不仅减少了人机交互的繁琐操作，而且可以有效提高图像的分割效率。此外，本发明的图像分割算法的通用性较强，实现了端到端的算法流程，可以更好地辅助医生以提高诊断的准确性。
[0149]
应当注意的是，在本文的实施方式中所揭露的装置和方法，也可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本文的多个实施方式的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图
中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用于执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0150]
另外，在本文各个实施方式中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0151]
上述描述仅是对本发明较佳实施方式的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于本发明的保护范围。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。