本發明公開了一種圖像分割方法、系統、裝置及存儲介質，所述方法包括：獲取通過手動分割輸入的兩幅二值圖像；分別計算兩幅二值圖像的正向距離圖和負向距離圖，并將正向距離圖和負向距離圖組合得到各自的距離圖；根據兩幅二值圖像得到的距離圖以及中間待分割圖像分別得到兩幅距離圖的距離，通過線性插值算法得到中間圖像的距離圖；根據插值結果將中間圖像的距離圖轉換為二值圖像，得到中間圖像的分割結果并輸出。本發明圖像分割過程不依賴原始圖像，通過計算手動分割輸入的兩幅二值圖像的正向距離圖和負向距離圖得到距離圖，再將中間圖像的距離圖轉換為二值圖像后得到中間圖像的分割結果并輸出，在保證較高的分割精度的同時大大提高了分割效率。

技術領域

本發明涉及醫學圖像分割技術領域，尤其涉及一種圖像分割方法、系統、裝置及存儲介質。

背景技術

醫學圖像分割是醫學圖像處理與分析領域中極具挑戰性的研究課題之一，也是近年來研究的熱點問題。圖像的分割結果是進行重建、可視化等后續處理的基礎，所以醫學圖像分割是醫學圖像處理到分析的關鍵環節，因此醫學圖像分割算法的研發具有重要的理論價值和廣泛的應用價值。

現有的分割方法依據分割方式的不同，可以分為手動分割、自動分割和半自動分割三種，手動分割方法是由醫生對每一幅圖像手動勾勒出分割區域，因此該方法具有很高的準確性，然而手動分割的效率很低且可重復性差，受醫生的技術水平、主觀意識等影響較大，因此該方法在實際應用中通常作為備選方案。自動分割算法的目的是由算法完成全部的分割工作，該方法效率高、可重復強，目前已經發展出多種原理的自動分割方法，然而目前任何一種自動分割算法難以勝任不同的分割場景，且受圖像噪聲、初始位置等的影響較大，分割結果的準確性和穩定性難以滿足要求。半自動分割算法通常由醫生勾勒出前后兩幅圖像的分割結果，由算法依據醫生手動分割的結果對中間圖像進行分割，實現了分割效率和精度的平衡，是目前實際采用最多的一種分割方式。現有的半自動分割方式通常是借助全自動分割算法對中間圖像進行分割，由醫生的手動分割結果作為約束，從而降低算法分割帶來的誤差，盡管如此，這種方式依然受圖像質量的影響較大。

因此，現有技術還有待于改進和發展。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術上述缺陷，本發明提供一種圖像分割方法、系統、裝置及存儲介質，本發明圖像分割過程不依賴原始圖像，通過計算手動分割輸入的兩幅二值圖像的正向距離圖和負向距離圖得到距離圖，再將中間圖像的距離圖轉換為二值圖像后得到中間圖像的分割結果并輸出，在保證較高的分割精度的同時大大提高了分割效率。

本發明解決技術問題所采用的技術方案如下：

一種圖像分割方法，其中，所述圖像分割方法包括：

獲取通過手動分割輸入的兩幅二值圖像；

分別計算兩幅二值圖像的正向距離圖和負向距離圖，并將正向距離圖和負向距離圖組合得到各自的距離圖；

根據兩幅二值圖像得到的距離圖以及中間待分割圖像分別得到兩幅距離圖的距離，通過線性插值算法得到中間圖像的距離圖；

根據插值結果將中間圖像的距離圖轉換為二值圖像，得到中間圖像的分割結果并輸出。

所述的圖像分割方法，其中，所述二值圖像包括區域內部和區域外部，區域內部對應二值圖像中灰度值非0點的集合，區域外部對應二值圖像中灰度值為0的點的集合。

所述的圖像分割方法，其中，以二值圖像邊界為參照，分別計算每個像素點到邊界的最小距離，若像素點位于二值圖像區域內部，將得到的距離值賦予像素點，若像素點位于二值圖像區域外部，則將距離值的相反數賦予像素點，得到的計算結果為距離圖；所述距離圖上值大于0的點表示區域內像素，小于0的點表示區域外像素，等于0的點表示邊界點。