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申请/专利权人：华东师范大学

摘要：本发明公开了一种基于Kapur阈值法的黑色素瘤皮肤镜图像分割方法，包括以下步骤：a对输入的黑色素瘤皮肤镜图像进行预处理，使用中值滤波对图像进行降噪，然后使用直方图增强提高图像的对比度；b对预处理后的图像使用Kapur阈值法将图像中的黑色素瘤从背景中分离出来，得到初步的分割图像；c对分割后的图像使用开、闭、填充三种形态学运算进行后期处理，得到最终的分割图像。本发明相较于现有方法具有计算量低，资源开销小，基于最大化图像直方图的熵来确定最佳阈值，实现快速且准确的分割，利用形态学运算，进一步提高了图像分割的准确性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于Kapur阈值法的黑色素瘤皮肤镜图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤1：对图像进行预处理，使用中值滤波对图像进行降噪以及使用直方图增强来提高图像的对比度；步骤2：对预处理后的图像使用Kapur阈值法将图像中的黑色素瘤与背景分离，得到分割后的图像；步骤3：使用形态学运算对分割后的图像进行后期处理，分别进行开运算、闭运算以及填充运算，得到最终的分割；其中：所述步骤1具体包括：1.1：对待分割的图像进行中值滤波，输入长度和宽度分别为M和N的图像IM×N，在IM×N四周添加0得到M+2×N+2的矩阵，使用3×3大小的窗口，将图像每个像素点的灰度值设置为窗口内所有像素点灰度值的中值，实现对图像的降噪；1.2：对降噪后的图像进行通用直方图增强，提高图像的对比度，增加后续处理的准确性；所述步骤2具体包括：2.1：对预处理后的图像使用Kapur阈值法进行分割，首先计算输入图像的灰度直方图，并将直方图进行归一化处理，设图像有L个灰度级，得到灰度级i的概率分布；2.2：对于一个给定的阈值t，将图像分为两个部分：前景为0到t和背景为t+1到L-1；首先计算前景和背景的概率然后计算前景和背景的类内熵总熵为前景和背景的加权和Ht＝Ht+Ht；2.3：遍历所有的阈值t即0到L-1，找到使总熵最大的阈值t*；将找到的最佳阈值t*应用于图像分割，即将灰度值小于等于t*的像素归为前景，灰度值大于t*的像素归为背景，得到初步分割后的图像；所述步骤3具体包括：3.1：使用形态学运算对分割后的图像进行后期处理以改进分割效果；首先使用开运算，在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积；3.2：接着使用闭运算来填充物体内细小空洞、连接邻近物体及平滑边界的同时并不明显改变其面积；3.3：最后使用填充运算填补形状中的空洞，得到最终的分割区域。

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百度查询： 华东师范大学 一种基于Kapur阈值法的黑色素瘤皮肤镜图像分割方法