基于Mom方法与Hessian矩阵及曲线拟合的血管直径测量方法

DevRevolt

于 2023-08-09 19:23:43 发布

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文章标签：矩阵计算机视觉 opencv matlab

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本文介绍了一种用于医学影像分析的血管直径测量方法，结合Mom方法、Hessian矩阵和曲线拟合技术，提高测量精度和稳定性。首先将血管图像灰度化并进行边缘检测，接着计算Mom矩阵获取梯度信息，通过Hessian矩阵的特征值判断血管内部像素，最后使用曲线拟合算法计算血管直径。

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基于Mom方法与Hessian矩阵及曲线拟合的血管直径测量方法

在医学影像分析中，血管直径是一项非常重要的指标，可提供有关生理状况和疾病进展的信息。本文提出了一种基于Mom方法、Hessian矩阵和曲线拟合结合的血管直径测量方法，该方法可以提高测量精度和减少测量误差。

具体实现步骤如下：

将血管图像灰度化并进行边缘检测，得到血管轮廓图像。
对于每个像素点，通过计算Mom矩阵，得到其梯度方向和辐角。
构建Hessian矩阵，并利用Sobel算子计算其特征值，从而获得最大和次大特征值。
基于最大和次大特征值的比值，判断当前像素是否处于血管内部。
对于处于血管内部的像素点，采用曲线拟合算法，拟合血管轮廓，并计算血管直径。
输出测量图像。

下面给出MATLAB代码实现：

% 读入图像
img = imread('vessel.jpg');
gray_img = rgb2gray(img);

% Canny边缘检测
edge_img = edge(gray_img, 'Canny');

% 计算Mom矩阵
mom_map = calc_mom(edge_img);

% 构建Hessian矩阵
[Hxx, Hxy, Hyy] = calc_hessian(gray_img);

% 计算特征值
lambda1 = (Hxx + Hyy + sqrt((Hxx-Hyy)^2 + 4*Hxy^2)) / 2;
lambda2 = (Hxx + Hyy

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