《中国组织工程研究与临床康复》杂志2011年26期

中国组织工程研究与临床康复 第15卷 第26期 2011–06–25出版

Journal of Clinical Rehabilitative Tissue Engineering Research June 25, 2011 Vol.15, No.26

骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位*★

贺向前12，冉隆科12，谭鹏程1，金 晶1

，

，

Hand radiographs preprocessing and improved k-cosine algorithm in location method for phalangeal key points

He Xiang-qian1,2, Ran Long-ke1,2, Tan Peng-cheng1, Jin Jing1 Abstract

BACKGROUND: During the bone age assessment, binarization threshold selection is one of the most troubled factors, which is directly related to two-value image and accuracy location of the phalanx key points.

OBJECTIVE: In order to solve the problems for binarization threshold selection and overcome the too slow speed for locating the key points of phalanx, to reach fast and accurate location for them.

METHODS: In this paper, image preprocessing technique is presented and the second threshold algorithm on the base of OSTU threshold algorithm is also put forward respectively in the analysis of the skeletal age X-ray pictures. And the threshold obtained through this method is used to get binarization from the skeletal age X-ray pictures. Since k-cosine algorithm is very slow to locate the phalanx key points, an improved k-cosine algorithm is put forward to locate the phalanx key points, which is fast and accurate. RESULTS AND CONCLUSION: The experimental results show that the proposed method used to locate phalanx key points can reach satisfactory results in accuracy and speed.

He XQ, Ran LK, Tan PC, Jin J. Hand radiographs preprocessing and improved k-cosine algorithm in location method for phalangeal key points.Zhongguo Zuzhi Gongcheng Yanjiu yu Linchuang Kangfu. 2011;15(26): 4817-4820. [ ]

摘要

背景：在骨龄自动化评价过程中，二值化阈值的选取直接关系到图像二值化效果以及对指骨关键点的准确定位。

目的：解决骨龄X射线图像二值化阈值选取问题，以及k余弦算法定位指骨关键点速度过慢的弊端，从而达到快速准确定位指骨关键点的目的。

方法：采用图像预处理技术，提出基于OSTU阈值的二次阈值算法，用该方法获取的阈值来二值化骨龄X射线图像；针对k余弦算法定位指骨关键点速度很慢的缺点，提出一种改进的k余弦算法来快速准确的定位指骨关键点。

结果与结论：用改进后的k余弦算法来定位63例指骨关键点的总成功率在95%以上，此法运行速度比k余弦算法快20倍以上，其准确性和速度都达到比较满意的效果。

关键词：指骨关键点；图像预处理技术；阈值算法；骨龄；定位；骨龄评定 doi:10.3969/j.issn.1673-8225.2011.26.017

贺向前，冉隆科，谭鹏程，金晶.骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位[J].中国组织工程研究与临床康复，2011，15(26):4817-4820. [ ]

0 引言

1 材料和方法

在骨龄自动化评价中，首先需要对输入的

设计：骨龄X射线图像二值化阈值选取及关灰度骨龄X射线图像进行二值化，以便后续阶键点定位实验。

段进行手腕骨的定位、提取、分割和识别。

时间和地点：于2010-07/2011-05在重庆由于骨龄X射线图像在拍摄过程中受光医科大学法医学及生物信息技术研究室完成。

照、机器和人为噪声等因素影响，使图像的直材料：选取骨龄X射线图像63例，其中男孩方图不呈双峰状态，且图像之间灰度变化很40例，女孩23例，年龄2~16岁，部分来源于重大，因此这对传统的直接采用自适应阈值方式庆医科大学附属儿童医院放射科，部分来源于来进行的二值化，分割效果往往不令人满意，网上[1]

。图像为1 629×2 154×8 bit的灰度图像。

从而得不到真正的图像轮廓边缘，这直接影响方法：

到后续对指骨关键点的定位。实验在仔细分析骨龄X射线图像用到的预处理算法：

骨龄X射线图像63例的基础上，提出用二次阈基于OSTU全局阈值的二次阈值算法：在图值算法来得到图像的最佳二值化图，从而在此像处理过程中，二值化是经常用到的方法。常基础上用改进的k余弦算法来定位指骨关键见的阈值算法有Entropy[2]

，Moments[3]

，点。

Minimum[4]

，Concavity[5]

，Minerror等[6]

。由于

ISSN 1673-8225 CN 21-1539/R CODEN: ZLKHAH 1

College of Basic Medicine, 2

Laboratory of

Forensic and Biology Information Technology,

Chongqing Medical University,

Chongqing 400016, China

He Xiang-qian★, Master, Associate professor, 1College of Basic Medicine, 2

Laboratory of

Forensic and Biology Information Technology,

Chongqing Medical University,

Chongqing 400016, China

hexiangqian@

Correspondence to: Ran Long-ke, Master, Lecturer, 1College of Basic Medicine, 2

Laboratory of

Forensic and Biology Information Technology,

Chongqing Medical University,

Chongqing 400016, China

Ranlk@

Supported by: Science Research Plan of Yuzhong District, Chongqing City*

Received: 2011-05-08 Accepted: 2011-06-08

4817

《中国组织工程研究与临床康复》杂志2011年26期

重庆医科大学， 1

基础医学院，

贺向前，等. 骨龄X射线图像的预处理和改进k余弦的指骨关键点定位

骨龄X射线图像的不均匀性，且每张图像曝光的二进制标记算法：中值滤波只能滤除背景2

息技术研究室，法医学及生物信庆市重

400016 贺1974向前★，男，人，汉族，年生，重庆年西南大学毕业，1999硕士，要副教授，主图从事医学数字信像处研究。息数理据和医学挖掘的hexiangqian@

通科，硕士，讲师，讯作者：冉隆重基础医学院，庆医科大学，学法医 术研究室，及生物信息技400016

重庆市 Ranlk@

中图分类号:R318 文献标识码:B

文章编号:1673-8225 (2011)26-04817-04

收稿日期：2011-05-08

修回日期：2011-06-08 (20110528009/ WLM

·W)

4818

明暗度不一致，图像的直方图不呈双峰状态，因此不能直接针对这些图像产生相应的自适应阈值。但这些阈值法运用在骨龄X射线图像上，都产生很差的结果。实验基于OSTU阈值算法[2]

，提出了一种改进的二次阈值算法来二值化骨龄X射线图像，取得了很好的效果，假定输入图像是原图像减去背景后的图像，其主要过程为：

Aj=

∑jjj

y，B j

=∑iyi

，C j

=∑i2

yi

i=0

i

i=0

i=0

，(j=0，…，n)

yi是图像直方图上灰度级为i所对应的象素总数，灰度级的最大取值为n，对于8位的图像为255。

用两种类型定义灰度级的平均值， B

µt=

tAv=

Bn-Btt

tAn-At

t为j在式Aj(An-Aj)(μj-νj)2

中取得的最大值，即为中间阈值。

最后阈值的确定：通过以上步骤产生的阈值t，不能用作最后二值化的阈值。必须通过其中间阈值t产生最后阈值。Final_ thresholding为最后产生的阈值，有

Final_thresholding= 10 如果t< 30

｛17 如果t≥ 30

g(x，y)使用最后阈值Final_ thresholding后产生的二值图像，f(x，y)为输入的灰度图像，实验中即为骨龄

X射线图像，则 G(x, y｛)= 1 0 如果f(x,y) ≥ Final_thresholding如果f(x,y) < Final_thresholding

中值滤波算法：通过上面的二次阈值算法，把骨龄X射线图像二值化，但背景区域产生了一些孤立噪声点，由于中值滤波是一种最常用的去除噪声的非线性平滑滤波处理方法[7]

。它需要首先确定一个奇数象素的窗口W，窗口内各象素按灰度大小排队后，用其中间位置的灰度值代替原g(x，y)灰度值成为窗口中心的灰度值f(x，y)。公式表达为，

其中：W为选定的窗口大小；f(m-k，n-l)为窗口W的象素灰度值。通常窗口内象素为奇数，以便产生中间象素。若窗口象素为偶数，则取中间两象素灰度值的平均值。

通过中值滤波去除了二值图像背景的零星孤立点，使背景得到光滑。

和目标区域的孤立点，但由于人为和机器对骨龄X射线图像的影响，往往在背景区域还留有一大片黑色或白色不规则噪声，为了消除这些噪声，需先对图像进行二进制标记。二进制标记有四领域和八领域，实验采用四领域标记，其主要算法思想是：从骨龄X射线二值图像由下到上，由左到右进行扫描，把领域范围左边的象素和下面的象素与当前象素作比较。对于一个白色象素，如果它左边的象素中的任一个象素或下面的象素是白色，则当前象素属于以前标记为白色象素的区域。因而当前象素的标号跟白色左边象素或下面象素的标号相同；如果当前象素的左边象素和当前象素下面的象素是黑色，则当前象素成为一个新的部分，并用一个新的标记号码标上。图1是二进制标记的流程图。

Figure 1 Flowchart of the labeling algorithm 图1 二进制标记流程

由于二值化后的手掌轮廓是一个连续区域，且面积最大。因此，实验通过二进制标记，找出面积最大的标识区域，也就是目标手掌轮廓，从而去除其他的不规则噪声。

数学形态学操作算法：通过以上方法得到的二值图像，图像边界上还存在一些小的凹陷区域，这直接影响到后续指骨特征点的检测，因此必须对这些区域进行数学形态学操作。设A

和B是Z2

中的集合，B^ 为B的映象，φ为空集，常用的形态学操作有

[8-9]

：

①A⊕B={膨胀：z|(B )IA≠}A被B膨胀定义为：

z

Φ，该公式是以得到B的相对

于它自身原点的映象并且由z对映象进行位移为基础样，B

^的。A被B膨胀是所有位移z的集合，这

和A至少有一个元素是重叠的。 ②腐蚀：与膨胀相对应的操作是腐蚀，它

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