Thêm bối cảnh không gian

Một phần của tài liệu Luận văn: Xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quá trình xử lý ảnh X quang vú trên máy tính pdf (Trang 68 - 72)

Phương pháp chênh lệch lược ñồ xám giới thiệu ở phần trên cho ra ranh giới giữa các thành phần trên ảnh X quang vú. Tuy nhiên, các ranh giới này có dạng cường ñộ pixel. ðể phân vùng ảnh thành các phần riêng biệt, cường ñộ pixel phải ñược áp dụng cho ảnh X quang vú.

Sử dụng ranh giới về cường ñộ, ra phân ngưỡng ảnh X quang ban ñầụ Quy trình này cho ra ảnh trên Hình 4.18. Chú ý rằng có một số pixel bị phân loại nhầm. Các pixel này ñược ñịnh vị về không gian trong một thành phần nhưng giá trị cường ñộ của chúng lại nằm ngoài phạm vi phát hiện với thành phần ñó. ðể phân vùng phù hợp và phân tích chuẩn, chúng cần ñược thay ñổi ñể phù hợp với vùng chúng thuộc về. ðiều này dễ dàng ñược thực hiện bằng cách thực hiện phép toán ăn mòn trên ảnh. Phép toán ăn mòn kiểm tra từng pixel trên ảnh và nếu một pixel nào ñó khác với 4 trong 8 pixel lân cận của nó, nó ñược thay ñổi ñể phù hợp với 4 pixel ñó. Nói cách khác, nếu pixel nổi bật lên trên nền của nó, nó sẽ ñược thay ñổi cho phù hợp với nền. Việc này loại bỏ các pixel bị phân loại sau khỏi bức ảnh phân vùng.

Hình 4.18 biểu diễn ảnh từ Hình 4.17 sau phép toán ăn mòn. Nhiều pixel bị phân vùng sai ñã ñược chỉnh lại, nhưng vẫn còn một số. ðể hiệu chỉnh ñiều này, quy trình ăn mòn ñược lặp lại nhiều lần. Tuy nhiên, quy trình lặp này sinh ra ñộ lệch trên ảnh. ðộ lệch này xuất hiện từ trình tự mà các pixel ñược kiểm trạ Nếu ta bắt ñầu ăn mòn các pixel bị phân loại sai từ góc trên cùng bên trái của bức ảnh, thì các pixel ñó sẽ chi phối bức ảnh và kết quả là không thích hợp. ðộ lệch sinh ra khi thực hiện 10 phép toán ăn mòn từ Hình 4.17 có thể quan sát ñược trên Hình 4.19. ðể loại bỏ ñộ lệch, ta tạo ra một trình tự ngẫu nhiên của các pixel trên ảnh, sau ñó ăn mòn ảnh theo trình tự ngẫu nhiên ñó. Quy trình này ñưa ra một bức ảnh ñã ñược phân vùng không phụ thuộc vào ñộ lệch theo vị trí. Hình 4.20 biểu diễn ảnh phân vùng chính xác, tạo ra bằng cách thực hiện ăn mòn ngẫu nhiên 10 lần cho ảnh trên Hình 4.17.

Ảnh ñã ñược phân vùng ñúng. Tuy nhiên, còn một bước nữa trước khi các thành phần phân vùng có thể ñược xử lý riêng biệt. Các vùng ñã ñược phân ra cần ñược nhóm lại thành các nhóm riêng lẻ và trích chọn vào các ảnh khác nhaụ ðiều này cho phép chúng ñược xử lý riêng biệt. Một thuật toán ñể tạo các nhóm pixel liền kề của các màu giống nhau ñược giới thiệu trong Chương 6. Thuật toán nhóm và trích chọn các thành phần ñã phân vùng trên Hình 4.20. Các nhóm trích chọn ñược minh họa trên Hình 4.21 và biểu diễn cơ ngực (trên bên trái), nhu mô (trên bên phài), lớp mỡ (dưới bên trái) và nền (dưới bên phải).

Hình 4.17 Ảnh X quang vú phân ngưỡng theo ranh giới về cường ñộ

Hình 4.19 Ảnh phân vùng bị lỗi

Hình 4.21 Các thành phần ảnh trích thành các ảnh riêng biệt

Một phần của tài liệu Luận văn: Xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ quá trình xử lý ảnh X quang vú trên máy tính pdf (Trang 68 - 72)