摘   要： 采用均值濾波和中值濾波的方法對(duì)含有高斯噪聲和椒鹽噪聲的肛管外外痔中的血栓性外痔圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理，同時(shí)利用紋理濾波器分割圖像將紋理圖像、形態(tài)學(xué)操作、局部標(biāo)準(zhǔn)差濾波和Rangefilt濾波相結(jié)合，在保證分割圖像整體性的同時(shí)，提高了分割圖像的有效性，保留了圖像的細(xì)節(jié)。通過(guò)血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四種肛管外病癥的分割圖像結(jié)果的比較，表明紋理濾波器分割圖像是一種性能良好的紋理圖像分割方法，同時(shí)將其應(yīng)用在肛管外病癥圖像的分割中，獲得了很好的效果。
關(guān)鍵詞：紋理分割；均值濾波；中值濾波；局部標(biāo)準(zhǔn)差濾波

　醫(yī)學(xué)圖像分割是高層次醫(yī)學(xué)圖像理解和分析的前提條件，在醫(yī)學(xué)研究、臨床診斷、病理分析、手術(shù)計(jì)劃、影像信息處理、計(jì)算機(jī)輔助手術(shù)等方面應(yīng)用廣泛，已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域中一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研究課題。圖像分割是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，是圖像識(shí)別和圖像理解的基本前提步驟，其分割質(zhì)量直接影響著后續(xù)圖像處理的效果。分割的程度取決于要解決的問(wèn)題，在應(yīng)用當(dāng)中，當(dāng)感興趣的對(duì)象已經(jīng)被分離出來(lái)時(shí)，分割停止。計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別、特征提取等精度都依賴(lài)于圖像分割的質(zhì)量[1]。醫(yī)學(xué)圖像分割的目的是把圖像中具有特殊含義的不同區(qū)域分割開(kāi)來(lái)，從而為臨床診療和病理學(xué)研究提供可靠依據(jù)。目前，關(guān)于圖像分割的算法，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)提出了上千種，但通用的適合于所有不同類(lèi)型的圖像分割算法并不存在，不同的分割算法都針對(duì)某一特定的應(yīng)用范圍，所取得的分割效果也各有差異[2]。本文提出的紋理圖像分割方法是圖像處理和模式識(shí)別中的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容，長(zhǎng)期以來(lái)是人們研究的熱點(diǎn)。因此，紋理圖像分割對(duì)于許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的研究具有非常重要的意義，在實(shí)際中也得到了廣泛的應(yīng)用，幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域，并涉及各種類(lèi)型的圖像。其應(yīng)用廣泛,從醫(yī)學(xué)圖像診斷中的癌細(xì)胞識(shí)別到從遙感圖片中識(shí)別多種有用的軍事或民用目標(biāo)[3]。
1 圖像預(yù)處理
　醫(yī)學(xué)圖像在傳輸、轉(zhuǎn)換、處理等過(guò)程中，由于電磁干擾、電子信息處理等原因而使圖像質(zhì)量下降，即產(chǎn)生噪聲。這些噪聲將給醫(yī)學(xué)圖像的分析帶來(lái)困難，甚至影響圖像處理的最終結(jié)果。因此，對(duì)獲取的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行噪聲抑制是圖像處理的重要環(huán)節(jié)。其中，高斯噪聲和椒鹽噪聲是圖像處理中經(jīng)常遇到的兩種噪聲類(lèi)型。高斯噪聲主要是電子電路噪聲和低照明度或高溫帶來(lái)的傳感器噪聲，椒鹽噪聲則主要是源于強(qiáng)脈沖干擾。為了降低這兩種噪聲的干擾，經(jīng)常使用濾波的方法。均值濾波對(duì)于抑制高斯噪聲具有很好的效果，而中值濾波則主要用于消除椒鹽噪聲的影響。為了更好地提高醫(yī)學(xué)圖像質(zhì)量，最大限度地保存醫(yī)學(xué)圖像細(xì)節(jié)，本文應(yīng)用均值濾波和中值濾波的方法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的高斯噪聲和椒鹽噪聲進(jìn)行處理[4]。
　肛管外病癥圖像在傳輸、轉(zhuǎn)換、處理等過(guò)程中也不可避地會(huì)產(chǎn)生噪聲，對(duì)于一幅圖像來(lái)說(shuō)，除了邊緣，圖像中噪聲和紋理細(xì)節(jié)也屬于較高的空間頻率范圍，經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)后，圖像的所有高頻分量(包括噪聲和紋理細(xì)節(jié))都被“放大”了，得到的圖像可能會(huì)顯得比較混亂。因此，可以采用預(yù)處理進(jìn)行彌補(bǔ)。
1.1 均值濾波
　均值濾波是典型的線性濾波算法，它是指在圖像上對(duì)目標(biāo)像素給定一個(gè)模板，該模板包括了其周?chē)呐R近像素（以目標(biāo)象素為中心的周?chē)?個(gè)像素，構(gòu)成一個(gè)濾波模板，即去掉目標(biāo)像素本身），再用模板中的全體像素的平均值來(lái)代替原來(lái)像素值。
　均值濾波也稱(chēng)為線性濾波，其采用的主要方法為領(lǐng)域平均法。在均值濾波過(guò)程中，鄰域平均法的效果與所要使用的鄰域半徑有關(guān)，半徑越大，平滑效果越明顯，與此同時(shí)，圖像的模糊程度也越高，特別是邊緣和細(xì)節(jié)處，鄰域越大模糊程度越厲害。
    圖1為均值濾波器的頻率響應(yīng)圖，圖1(a)中用來(lái)濾波的鄰域大小為3×3，圖1(b)中用來(lái)濾波的鄰域大小為5×5。

1.2中值濾波
　中值波器是非線性低通濾波器，它先將鄰域中的像素按照灰度級(jí)進(jìn)行排序，然后選擇排序結(jié)果序列的中間值作為輸出像素值。由于中值濾波器對(duì)異常值不敏感，而中值濾波器可以在不減小圖像對(duì)比度的情況下減小異常值的影響，因此，中值濾波器在處理脈沖噪聲等應(yīng)用中有比較好的效果。
　中值濾波的去噪效果依賴(lài)于濾波窗口的大小，通過(guò)自適應(yīng)地施加結(jié)構(gòu)方面的限制來(lái)減少圖像中結(jié)構(gòu)的扭曲。在大的窗口下，可以有效地抑制噪聲，而使用小的窗口可以保留重要的結(jié)構(gòu)特征。窗口的大小可以通過(guò)自適應(yīng)的技術(shù)來(lái)進(jìn)行控制，以便在不同特征的局部區(qū)域中使用不同大小的窗口。
1.3 兩種濾波方法分析
    中值濾波器的原理類(lèi)似于均值濾波器，均值濾波器輸出的像素值為相應(yīng)像素領(lǐng)域內(nèi)的平均值，而中值濾波器輸出的像素值為相應(yīng)像素領(lǐng)域內(nèi)的中值。與均值濾波器相比，中值濾波器對(duì)異常值不敏感，因此中值濾波器可以在不減少圖像對(duì)比度的情況下減少異常值的影響。
　肛管外病癥圖像為了降低高斯噪聲和椒鹽噪聲這兩種噪聲的干擾，經(jīng)常使用均值濾波和中值濾波兩種方法。中值濾波主要適用于低比例噪聲圖像的濾波，且能較好地保持物體的邊緣細(xì)節(jié)，但在濾除高斯噪聲時(shí)會(huì)不受破壞地保留一些較大尺寸的噪聲物體，然而均值濾波對(duì)于抑制高斯噪聲具有很好的效果。因此，本文中分別采用這兩種濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，即先采用中值濾波降低圖像的椒鹽噪聲，進(jìn)而采用均值濾波減少高斯噪聲對(duì)圖像的影響,如圖2所示。

2 利用紋理濾波器分割圖像
2.1紋理圖像
　物質(zhì)組成成分不同的最直接的外部表現(xiàn)就是紋理的差異，因此，無(wú)論是人眼識(shí)別還是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，紋理特征都是非常重要的特征量。
　國(guó)內(nèi)外紋理分析的研究主要集中在特征提取、紋理區(qū)分、紋理分類(lèi)和紋理形成四個(gè)領(lǐng)域。
　本文著重于特征提取以及紋理分類(lèi)方面的研究。特征提取是圖像紋理分析的第一步驟，從這一步取得的結(jié)果可以進(jìn)一步用于紋理區(qū)分、紋理分類(lèi)或目標(biāo)成形。
　目前描述紋理特征的方式主要分為兩類(lèi)：分形維和灰度共現(xiàn)矩陣。Mandelbrot于1975年提出分形幾何的概念。許多自然景物都在不同程度上具有統(tǒng)計(jì)上的自相似性，而分形正是描述紋理自相似的結(jié)構(gòu)特征，利用這一特性，分形成為圖像處理眾多方法的一種。而本文主要介紹對(duì)灰度共生矩陣的操作。Haralick最先于1979年提出灰度共生矩陣，現(xiàn)已經(jīng)成為最常用的紋理分析方法之一?；叶裙采仃囀窃诳紤]像素之間空間關(guān)系時(shí)提出的一種檢測(cè)紋理特征的統(tǒng)計(jì)方法。灰度共生矩陣函數(shù)通過(guò)計(jì)算一幅圖像中特定的像素在某一空間位置關(guān)系中出現(xiàn)的次數(shù)來(lái)刻畫(huà)紋理特征[5]。
　使用紋理濾波器進(jìn)行分割就是利用圖像中不同區(qū)域的紋理對(duì)圖像的區(qū)域進(jìn)行劃分。使用紋理濾波器分割圖像的基本步驟如下：
　(1)讀取圖像；
　(2)創(chuàng)建紋理圖像；
　(3)顯示圖像不同部分的紋理；
　(4)使用合適的濾波器進(jìn)行分割[6]。
2.2局部標(biāo)準(zhǔn)差濾波
2.2.1 圖像局部標(biāo)準(zhǔn)差
　標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation),也稱(chēng)均方差(Mean Square Error)，是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的平均距離，是離均差平方和平均后的方根，用σ表示。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根,反映一個(gè)數(shù)據(jù)集的離散程度。平均數(shù)相同的，標(biāo)準(zhǔn)差未必相同。
　圖像局部標(biāo)準(zhǔn)差(LSD)算子，也叫圖像局部標(biāo)準(zhǔn)差梯度[7],它反映了在一幅圖像當(dāng)中局部區(qū)域?qū)Ρ榷鹊淖兓?。?biāo)準(zhǔn)差算子反映了圖像灰度局部的對(duì)比度變化程度。在標(biāo)準(zhǔn)差大的地方，圖像灰度起伏較大，即出現(xiàn)圖像邊緣的幾率大；相反，在標(biāo)準(zhǔn)差小的地方，圖像灰度變化平緩，即出現(xiàn)圖像邊緣的幾率小。因此，可以根據(jù)圖像局部標(biāo)準(zhǔn)差(LSD)將圖像中潛在的邊緣檢測(cè)出來(lái)。圖像局部 窗口中全部像素點(diǎn)的共同貢獻(xiàn)是在計(jì)算局部標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)程中使用窗口中像素的平均值代替中心點(diǎn)處像素。這樣對(duì)于檢測(cè)孤立點(diǎn)邊緣不敏感，具有一定的平滑濾波的效果，本文將對(duì)其性質(zhì)進(jìn)行分析。
2.2.2 LSD邊緣檢測(cè)
　邊緣檢測(cè)一直是圖像處理研究領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)但又十分重要的內(nèi)容。邊緣檢測(cè)的目的不僅是提取圖像中感興趣的物體邊緣，而且它還為圖像融合、形狀提取、圖像分割、圖像匹配和跟蹤奠定良好的基礎(chǔ)。此外經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)的圖像具有數(shù)據(jù)量少的優(yōu)點(diǎn)，有利于進(jìn)一步的處理。由于實(shí)際處理的圖像往往存在著噪聲，而且噪聲和邊緣在空間域中都表現(xiàn)為梯度的突變，在頻域中都表現(xiàn)為高頻信息，這就使得邊緣檢測(cè)非常困難。在這種情況下，經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子都不能很好地進(jìn)行邊緣提取。在實(shí)驗(yàn)中通過(guò)對(duì)LSD邊緣檢測(cè)得到的結(jié)果圖像取閾值就得到最終的目標(biāo)圖像。
2.2.3 LSD濾波
　通過(guò)比較濾波器窗口中心的像素和鄰域像素標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)實(shí)現(xiàn)濾波，將濾波器的窗口中與其鄰域像素最相近的像素作為濾波器的輸出。因此，采用計(jì)算濾波器窗口中每一點(diǎn)像素的標(biāo)準(zhǔn)差作為像素相似性測(cè)度，如果某一個(gè)像素與其鄰域相似，則該像素的局部統(tǒng)計(jì)值，即標(biāo)準(zhǔn)差值就會(huì)較小。另一方面，含有噪聲的像素幾乎總是與鄰域像素形成不同的聚類(lèi)，因此這些像素的局域標(biāo)準(zhǔn)差就會(huì)較大。
2.3 Rangefilt濾波后的圖像
　Rangefilt濾波與傳統(tǒng)的Gabor濾波[8]的區(qū)別是傳統(tǒng)的Gabor濾波器理論和方法雖然可以提取出紋理圖像的紋理特征，但只是簡(jiǎn)單地提取出紋理特征，由于提取的特征不足或者冗余，并不能很好地完成對(duì)紋理圖像區(qū)域的分割，特別是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中紋理基元排列并不很規(guī)則的自然紋理。另外，Gabor提取紋理特征的方法，如果頻帶選擇過(guò)寬，則頻率響應(yīng)會(huì)大大超出目標(biāo)區(qū)域的范圍，無(wú)法得到好的分割結(jié)果；如果頻帶選擇過(guò)窄，則頻譜響應(yīng)會(huì)出現(xiàn)很多空洞。然而，Rangefilt濾波能正確地放大和有效利用這些響應(yīng)信息，克服以上不足之處。
    Rangefilt濾波可以在復(fù)雜性的背景，在各個(gè)方向上提取紋理特征圖像并用來(lái)做目標(biāo)區(qū)域的分割，因此，在眾多方向中選擇正確的濾波器是算法分割成功的關(guān)鍵。由于環(huán)境復(fù)雜多變，環(huán)境光照會(huì)隨著時(shí)間發(fā)生變化，位置可能隨攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)而改變，各種外部條件的不確定性要求Rangefilt濾波的新算法對(duì)光照、對(duì)比度、旋轉(zhuǎn)變換和背景紋理的干擾有較強(qiáng)的魯棒性。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　血栓性外痔是肛管外外痔中最常見(jiàn)的一種，本文先以血栓性外痔為例進(jìn)行圖像的紋理濾波。
　圖3為肛管外外痔中的血栓性外痔圖像的紋理濾波器分割圖像：其中圖3(a)為血栓性外痔預(yù)處理后的圖像；圖3(b)為圖3(a)的灰度圖像；圖3(c)為圖3(b)灰度圖像的直方圖；圖3(d)為血栓性外痔灰度共生矩陣的相關(guān)信息，灰度共生矩陣函數(shù)通過(guò)計(jì)算一幅圖像中特定的像素在某一空間位置關(guān)系中出現(xiàn)的次數(shù)來(lái)刻畫(huà)紋理特征；圖3(e)為血栓性外痔不同粒度半徑開(kāi)操作后剩余的像素和；圖3(f)為血栓性外痔預(yù)處理后的灰度圖像；圖3(g) 為預(yù)處理后的二值圖像；圖3(h)為預(yù)處理后的底部紋理圖像；圖3(j)為形態(tài)學(xué)關(guān)操作后，邊緣光滑后的圖像；圖3(k)顯示填充后的圖像；圖3(l)顯示紋理圖像；圖3(m) 顯示圖像頂部；圖3(n)顯示圖像底部；圖3(o)為標(biāo)準(zhǔn)差濾波后的圖像；圖3(p)為Rangefilt濾波后的圖像；圖3(q)顯示分割結(jié)果。本實(shí)驗(yàn)中采用整體和局部相結(jié)合的分割方法，同時(shí)滿(mǎn)足整體和局部分割的要求，提高了分割圖像的層次性，保留了圖像的細(xì)節(jié)，同時(shí)提高圖像分割的質(zhì)量。

　而現(xiàn)實(shí)中，肛管外的各種病癥并不是單獨(dú)出現(xiàn)的，現(xiàn)將幾種相互獨(dú)立且相互關(guān)聯(lián)的病癥圖像進(jìn)行處理，如圖4所示。

　　圖4中，圖4(a)、(b)、(c)、(d)是息肉的圖像,圖4(e)、(f)、(g)、(h)是混合痔的圖像,圖4(j)、(k)、(l)、(m)是息肉血栓混合痔(PTCMH)的預(yù)處理后的圖像、紋理圖像、底部紋理圖像、顯示分割結(jié)果圖像。三種病癥與血栓性外痔的紋理特征反映了圖像灰度模式的空間分布，包含了圖像的表面感興趣區(qū)域信息及其非感興趣區(qū)域信息的關(guān)系。因此，紋理分割從圖像的分割效果上講，效果較好且能夠識(shí)別各種關(guān)聯(lián)的病癥。
    本文中針對(duì)肛管外外痔中的血栓性外痔圖像，結(jié)合均值濾波和中值濾波算法，對(duì)受到噪聲影響的圖像進(jìn)行了濾波處理，減小了圖像分割的難度，同時(shí)提高了分割的精度。在濾波的基礎(chǔ)上，還提出了一種利用紋理濾波器分割圖像的方法，將形態(tài)學(xué)操作、局部標(biāo)準(zhǔn)差濾波和Rangefilt濾波相結(jié)合，提高了圖像分割的實(shí)時(shí)性。在保證圖像分割整體性的同時(shí)，增強(qiáng)了分割后圖像的細(xì)節(jié)特征，達(dá)到了良好的分割效果。
　本文結(jié)合血栓性外痔、息肉、混合痔、息肉血栓混合痔四種肛管外病癥，對(duì)預(yù)處理后的圖像、紋理圖像、預(yù)處理后的底部紋理圖像、顯示分割結(jié)果圖像進(jìn)行比較，能夠達(dá)到分割和識(shí)別的目的。因此，利用紋理濾波器分割圖像的方法能夠獲得很好的識(shí)別效果。
參考文獻(xiàn)
[1] 張榮祥,鄭世杰,夏慶觀．基于Hilbert掃描和小波變換的自適應(yīng)圖像分割[J] ．中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào),2008,13(4):
666-671．
[2] 湯可宗,張磊,高尚．一種基于矢量閾值的自適應(yīng)圖像分割方法[J]．昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)(理工版), 2007,32(5): 23-26．
[3] 李中海, 郭禾．一種綜合多種方法的紋理圖像分割[D]．大連:大連理工大學(xué)碩士論文，2008．
[4] 劉 輝,趙文杰．一種自適應(yīng)圖像分割算法[J]． 四川兵工學(xué)報(bào),2009,30(12):31-33．
[5] 張培培,陳徳運(yùn)．骨髓細(xì)胞圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究[D]．哈爾濱:哈爾濱理工大學(xué)碩士論文，2008．
[6] 張強(qiáng),王正林．精通MATLAB圖像處理[M]．北京:電子工業(yè)出版社,2009.
[7] 孫小煒,李言俊,陳義．局部標(biāo)準(zhǔn)差濾波在圖像處理中的應(yīng)用[J] ．電光與控制, 2008,15(9):32-34．
[8] 謝浩覃, 羅三定．分割類(lèi)圓形聚集區(qū)域的Gabor方法研究[D]．長(zhǎng)沙：中南大學(xué)碩士論文,2008．