ITK 基于特征的血管提取01

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。

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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。

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