本文介绍了基于ITK的3D线性血管滤波器方法，该方法源于相关研究，通过构造滤波器来去除噪声并保留图像中的血管结构。核心概念包括一阶和二阶导数，它们在图像边缘检测中的作用。滤波器的设计考虑了血管的高斯分布假设，并通过响应函数的最大值找到最佳匹配的血管特征。Hessian矩阵在3D亮度图像的二阶导数描述中起到关键作用，其特征值可用于形状和方向分析。
ITK的血管提取的方法主要来自于文章：Three-dimensional multi-scale line filter for segmentation and visualization of curvilinear structures in medical images。
文章的大体思路是构造一个3D线性的血管滤波器，用于过滤噪声，保留血管结构。
首先介绍几个概念：一阶导和二阶导。
一阶导数描述的变换的情况，图像的一阶导数通常用于图像灰度梯度的变化情况，如图所示，一阶导那行，响应较大（绝对值较大）的地方为边缘。
二阶倒数还包含了变换的方向，且响应的位置比一阶导更为细致，如上第二行所示，响应的地方为图像亮度变换的拐点。
因此可以用算子与图像做卷积原始，得到图像的边缘。
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
1559
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
