一種自適應(yīng)x線濾線柵柵影去除的方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其包括以下步驟：對(duì)配有低密度濾線柵的X線影像設(shè)備中的柵影信號(hào)進(jìn)行標(biāo)定；自動(dòng)檢測(cè)圖像中是否存在柵影信號(hào)；自適應(yīng)定位圖像中的柵影信號(hào)；去除圖像中的柵影。本發(fā)明通過設(shè)計(jì)一套自適應(yīng)的濾線柵柵影去除流程和配套算法，為使用低密度濾線柵的X線影像設(shè)備提供了一套濾線柵柵影去除的解決方案，并將此方案集成到X線圖像采集系統(tǒng)中，作為X線圖像增強(qiáng)的預(yù)處理模塊。采用本方案，可以精確地去除低密度濾線柵柵影，并盡可能減少對(duì)圖像中有效信息的影響。
【專利說明】
一種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明具體涉及一種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，屬于數(shù)字X線影像設(shè)備技 術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在穿過厚目標(biāo)體時(shí)，X線將發(fā)生康普頓散射效應(yīng)，此時(shí)散射射線將使得所采集得到 的X線圖像細(xì)節(jié)模糊、對(duì)比度下降。因此，在數(shù)字X線影像設(shè)備中通常采用濾線柵來過濾散射 線，從而提高X線影像的細(xì)節(jié)對(duì)比度，進(jìn)而提高圖像質(zhì)量。
[0003] 高密度濾線柵由于其柵密度已經(jīng)遠(yuǎn)超平板探測(cè)器的最高分辨能力，其柵影無法在 采集得到的圖像中觀測(cè)到，故使用高密度濾線柵的設(shè)備無需使用柵影去除的裝置和方法。 相比高密度濾線柵，低密度濾線柵在散射線的控制方面雖有所不足，且采集得到的影像中 存在可觀測(cè)到的柵影，但是低密度濾線柵在制造成本上，以及對(duì)劑量的衰減程度上都優(yōu)于 高密度濾線柵，故在目前X線影像設(shè)備中，仍有很多依舊采用的是低密度濾線柵。但當(dāng)用低 密度濾線柵時(shí)，由于常用的數(shù)字化平板探測(cè)器的采樣頻率接近兩倍的柵影信號(hào)頻率，故采 樣中混疊成份很小，柵影信號(hào)將在圖像中清晰可見。
[0004] 此外，當(dāng)存在柵影的圖像在顯示器上縮小顯示時(shí)，將會(huì)看到因再采樣導(dǎo)致的moire 偽影，它將直接影響對(duì)目標(biāo)體的觀察。低密度濾線柵因所配備的平板探測(cè)器空間分辨率不 同，安裝位置的差異，將導(dǎo)致柵影的模式不盡相同。如何自適應(yīng)地定位柵影信號(hào)、如何去除 柵影信號(hào)，才能使得原圖像中目標(biāo)不再受柵影的影響，并且需要盡可能避免目標(biāo)信號(hào)的損 失，以上需求組成了所需解決的問題。
[0005] 目前常見的濾線柵柵影去除方法在模型構(gòu)建上不夠精確，主要只考慮了平板探測(cè) 器的空間分辨率與濾線柵線對(duì)密度的關(guān)系，而忽略了 X線射源到平板探測(cè)器的距離，濾線柵 安裝位置到平板探測(cè)器的距離，以及濾線柵安裝位置與平板探測(cè)器之間可能存在少量偏轉(zhuǎn) 角度等影響因素。通過簡(jiǎn)化模型去除濾線柵柵影將可能發(fā)生柵影去除不凈，存在殘影的情 況;也有可能在去除濾線柵柵影的同時(shí)，卻過度地?fù)p失了圖像中的有效目標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明通過設(shè)計(jì)一套自適應(yīng)的濾線柵柵影去除流程和配套算法，為使用低密度濾 線柵的X線影像設(shè)備提供了一套濾線柵柵影去除的解決方案，并將此方案集成到X線圖像采 集系統(tǒng)中，作為X線圖像增強(qiáng)的預(yù)處理模塊。采用本方案，可以精確地去除低密度濾線柵柵 影，并盡可能減少對(duì)圖像中有效信息的影響。
[0007] 具體的，本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，所述方法包括以下 步驟： 步驟一，對(duì)帶低密度濾線柵的數(shù)字X線成像設(shè)備進(jìn)行空曝光拍攝，分析并提取拍攝的圖 像頻譜中的柵影特征參數(shù)； 步驟二，根據(jù)柵影特征參數(shù)，判斷感興趣區(qū)域內(nèi)是否存在柵影，并初步定位柵影信號(hào)的 位置； 步驟三，獲取全圖的頻譜，在柵影信號(hào)初步定位的基礎(chǔ)上，對(duì)柵影信號(hào)進(jìn)行精確定位； 步驟四，根據(jù)柵影特征參數(shù)構(gòu)造陷波濾波器，在頻域上移除柵影信號(hào)，最后復(fù)原到空域 獲得無柵影的圖像。
[0008] 進(jìn)一步，如上所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，所述步驟一進(jìn)一步包括如下步 驟： 步驟（1):安裝好待標(biāo)定的低密度濾線柵和X線平板探測(cè)器，分別在最大SID處和最小 SID處采集空曝光圖像； 步驟(2):對(duì)空曝光圖像的二維傅里葉頻譜圖像進(jìn)行分割，獲得柵影信號(hào)的初步定位； 步驟(3):使用優(yōu)選法求出柵影信號(hào)的中心到頻譜中心的距離il;建立試探模板，將探 測(cè)到頻譜信號(hào)的和值作為權(quán)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)選迭代，并設(shè)定迭代截止的條件是距離精度滿足預(yù) 先設(shè)定值:其中％#是當(dāng)前迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)中心到頻譜中心距離， 錢_是上一輪迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)中心到頻譜中心距離； 步驟(4):建立罰函數(shù)^?，采用優(yōu)選法求出柵影信號(hào)的有效半徑鳥;優(yōu)選 法搜索的截止條件是半徑精度滿足預(yù)先設(shè)定值其中是當(dāng)前迭代計(jì)算得 到的柵影信號(hào)有效半徑，爲(wèi)#是上一輪迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)有效半徑。
[0009] 進(jìn)一步，如上所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，所述步驟二進(jìn)一步包括如下步 驟： 步驟(1):在采集得到的X線圖像建立感興趣檢測(cè)區(qū)i，求取感興趣檢測(cè)區(qū)頻譜1; 步驟(2):根據(jù)柵影信號(hào)的有效半徑馬建立探測(cè)模板，
；其中飲為一 預(yù)先設(shè)定的常數(shù)； 步驟（3):在預(yù)設(shè)極角集合釋內(nèi)優(yōu)選搜索最大響應(yīng)值
與極坐標(biāo)I議處I;其中，凝__爾為頻譜值。
[0010]步驟(4):根據(jù)極角為 < 極軸上最大響應(yīng)值釋:的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義判別是否存在柵 影信號(hào)。
[0011] 進(jìn)一步，如上所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，所述步驟二進(jìn)一步包括如下步 驟： 步驟(5):若無柵影存在，那么將不再對(duì)圖像進(jìn)行處理;若判定存在柵影，那么將初步定 位的柵影信號(hào)的極坐標(biāo)作為步驟三的輸入信號(hào)。
[0012] 進(jìn)一步，如上所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，所述步驟三進(jìn)一步包括如下步 驟： 步驟a):將步驟二得到的柵影信號(hào)的極坐標(biāo)作為初值； 步驟(2):固定相角:擇二露，在職內(nèi)進(jìn)行徑向優(yōu)選法搜索，得到精 確距離值_;其中，搜索的半徑為柵影信號(hào)的有效半徑_，徑向搜索截止的條件是距離精 度滿足預(yù)先設(shè)定值其中#是當(dāng)前迭代計(jì)算得到精確距離值，if"是上一 輪迭代計(jì)算得到的精確距離值； 步驟(3):固定距離α，在義甚?內(nèi)進(jìn)行環(huán)向優(yōu)選法搜索，得到精確 角度值其中，搜索的半徑為柵影信號(hào)的有效半徑爲(wèi):，環(huán)向搜索截止的條件是角度精度滿 足預(yù)先設(shè)定值:;其中《Γ是當(dāng)前迭代計(jì)算得到精確角度值，f #是上一輪迭代 計(jì)算得到的精確角度值； 步驟(4):確定柵影信號(hào)中心的精確極坐標(biāo)為lilyfl。
[0013] 進(jìn)一步，如上所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，所述步驟四進(jìn)一步包括如下步 驟： 步驟(1):將待處理原始圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，將其轉(zhuǎn)換到頻域下； 步驟（2):根據(jù)步驟一獲得的柵影特征參數(shù)設(shè)計(jì)濾波器：
其中 0、，調(diào)節(jié)N值使濾波器的值下降至預(yù)設(shè)值TH，其中&為柵影信號(hào)有效半徑； 步驟(3):根據(jù)步驟三獲得的精確柵影中心坐標(biāo)，并根據(jù)頻域下的中心對(duì)稱性， 將分別以|%#|與1?擔(dān)為中心坐標(biāo)應(yīng)用上述濾波器 步驟(4):將處理后的頻域數(shù)據(jù)通過二維逆傅里葉變換，將其轉(zhuǎn)換回空域下，即得到無 柵影的圖像。
[0014] 另外，本發(fā)明還公開了一種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的裝置，所述裝置包括以下模 塊： 柵影標(biāo)定模塊:通過對(duì)帶低密度濾線柵的數(shù)字X線成像設(shè)備進(jìn)行空曝光拍攝，分析并提 取拍攝的圖像頻譜中的柵影特征參數(shù)； 柵影檢測(cè)模塊:根據(jù)柵影特征參數(shù)，判斷感興趣區(qū)域內(nèi)是否存在柵影，并初步定位柵影 信號(hào)的位置； 自適應(yīng)柵影定位模塊:獲取全圖的頻譜，在柵影信號(hào)初步定位的基礎(chǔ)上，對(duì)柵影信號(hào)進(jìn) 行精確定位； 柵影去除模塊:根據(jù)柵影特征參數(shù)構(gòu)造陷波濾波器，在頻域上移除柵影信號(hào)，最后復(fù)原 到空域獲得無柵影的圖像。
[0015] 本發(fā)明提供了一套自適應(yīng)去除低密度濾線柵柵影的解決方案，通過一次性的標(biāo)定獲取 柵影特征參數(shù)，再通過對(duì)存在柵影的圖像進(jìn)行自適應(yīng)柵影去除操作。自適應(yīng)的柵影去除可 以精確定位柵影信號(hào)，并且在移除柵影信號(hào)的同時(shí)盡可能地保留有效目標(biāo)信號(hào)。該解決方 案可以制作成X線圖像后處理的預(yù)處理模塊，其將作為圖像采集系統(tǒng)的內(nèi)置模塊存在。
[0016]
【附圖說明】
[0017] 圖1為本發(fā)明自適應(yīng)去除濾線柵柵影流程圖； 圖2為柵影標(biāo)定模塊流程圖； 圖3為優(yōu)選法求取柵影信號(hào)中心示意圖； 圖4為優(yōu)選法求取柵影信號(hào)有效半徑示意圖； 圖5為自動(dòng)檢測(cè)模塊流程圖； 圖6(A)為感興趣檢測(cè)區(qū)域設(shè)計(jì)一示意圖； 圖6(B)為感興趣檢測(cè)區(qū)域設(shè)計(jì)二示意圖； 圖7為在不同極角下優(yōu)選搜索示意圖； 圖8為自適應(yīng)柵影信號(hào)定位模塊流程圖； 圖9為徑向優(yōu)選搜索示意圖； 圖10為環(huán)向優(yōu)選搜索示意圖； 圖11為柵影去除模塊流程圖； 圖12為濾波器設(shè)計(jì)示意圖。
[0018]
【具體實(shí)施方式】
[0019] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。
[0020] 如圖1所示，為了去除低密度濾線柵柵影對(duì)數(shù)字X線圖像的影響，本發(fā)明提供了一 套自適應(yīng)去除低密度濾線柵柵影的解決方案。
[0021] 它由以下幾個(gè)模塊構(gòu)成： 1號(hào)模塊:柵影標(biāo)定模塊； 2號(hào)模塊:柵影檢測(cè)模塊； 3號(hào)模塊:柵影定位模塊； 4號(hào)模塊:柵影去除模塊。
[0022] 其中，1號(hào)模塊用于標(biāo)定柵影信號(hào)的特征參數(shù)。對(duì)于一套低密度濾線柵與X線成像 設(shè)備的組合只需標(biāo)定一次，即可獲得柵影信號(hào)的特征參數(shù);2號(hào)模塊用于檢測(cè)該X線成像設(shè) 備所拍攝的圖像中是否存在柵影信號(hào)。因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中濾線柵是視情況可以移除的，所 以此時(shí)若沒有檢測(cè)到柵影信號(hào)，那么將不會(huì)繼續(xù)進(jìn)行柵影去除操作，保障圖像中有效信息 不受損;反之，若存在柵影信號(hào)，2號(hào)模塊則將對(duì)柵影信號(hào)在頻譜中的位置進(jìn)行初步定位;3 號(hào)模塊用于精確定位柵影信號(hào)。它基于2號(hào)模塊提供的初步定位信息，將對(duì)柵影信號(hào)分別進(jìn) 行徑向精確搜索和環(huán)向精確搜索，從而獲得柵影信號(hào)的準(zhǔn)確位置。4號(hào)模塊用于移除圖像中 的濾線柵柵影。它首先根據(jù)1號(hào)模塊所得的柵影信號(hào)特征參數(shù)構(gòu)造陷波濾波器，然后將濾波 器應(yīng)用于精確搜索得到的柵影信號(hào)上，從頻域上去除柵影信號(hào)后再復(fù)原到空間域上，從而 得到無柵影圖像。
[0023] 本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種柵影信號(hào)自動(dòng)標(biāo)定模塊，流程圖如圖2所示，其主要包括以下步驟： 步驟（1):安裝好待標(biāo)定的低密度濾線柵和X線平板探測(cè)器，分別在最大SID處和最小 SID處采集空曝光圖像； 步驟(2):對(duì)空曝光圖像的二維傅里葉頻譜圖像進(jìn)行分割，獲得柵影信號(hào)的初步定位； 步驟(3):使用優(yōu)選法求出柵影信號(hào)的中心到頻譜中心的距離:1?，步驟如圖3所示。建 立試探模板，將探測(cè)到頻譜信號(hào)的和值作為權(quán)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)選迭代，并設(shè)定迭代截止的條件 是距離精度滿足預(yù)先設(shè)定值：調(diào);其中是當(dāng)前迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)中 心到頻譜中心距離，是上一輪迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)中心到頻譜中心距離； 步驟(4):建立罰函數(shù)裏滅馬_，采用優(yōu)選法求出柵影信號(hào)的有效半徑馬，步 驟如圖4所示。優(yōu)選法搜索的截止條件是半徑精度滿足預(yù)先設(shè)定值其中錢_ 是當(dāng)前迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)有效半徑，愚^是上一輪迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)有效半 徑。
[0024] 使用自動(dòng)標(biāo)定模塊可以獲得柵影信號(hào)的關(guān)鍵參數(shù)：中心距離:?和有效半徑柵 影信號(hào)關(guān)鍵參數(shù)將作為后續(xù)自動(dòng)檢測(cè)模塊、柵影去除模塊的輸入?yún)?shù)。
[0025] 本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種柵影信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)模塊，流程圖如圖5所示，其主要包括以下步驟： 步驟(1):在采集得到的X線圖像建立感興趣檢測(cè)區(qū)V，求取感興趣檢測(cè)區(qū)頻譜矣。其中 感興趣檢測(cè)區(qū)的設(shè)計(jì)如圖6所示；
步驟(2):根據(jù)柵影信號(hào)的有效半徑（建立探測(cè)模板，模板的半徑 ：其中貧為一 預(yù)先設(shè)定的常數(shù)； 步驟（3):在預(yù)設(shè)極角集合爲(wèi)j內(nèi)優(yōu)選搜索最大響應(yīng)值
(與位置坐標(biāo)，其設(shè)計(jì)如圖7所示;其中，-為頻譜 值。
[0026] 步驟(4):根據(jù)極角<為極軸上最大響應(yīng)值&的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義判別是否存在柵 影信號(hào)。
[0027] 柵影信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)模塊將自動(dòng)判別X線圖像中是否存在柵影信號(hào)。若無柵影存在，那么 將不再對(duì)圖像進(jìn)行處理，避免因后處理損失原圖像中有效信息;若判定存在柵影，那么將初 步定位的柵影信號(hào)的極坐標(biāo)h乍為自適應(yīng)柵影信號(hào)定位模塊的輸入。
[0028] 本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)柵影信號(hào)定位模塊，流程圖如圖8所示，其主要包括以下步 驟： 步驟(1):將自動(dòng)檢測(cè)模塊得到的柵影信號(hào)的極坐標(biāo)?獲：、€)作為初值； 步驟(2):固定相角，在遞內(nèi)進(jìn)行徑向優(yōu)選法搜索，得到精 確距離值，其流程如圖9所示。其中，搜索的半徑為柵影信號(hào)的有效半徑&，徑向搜索截 止的條件是距離精度滿足預(yù)先設(shè)定值其中〗是當(dāng)前迭代計(jì)算得到精確 距離值，Ilf是上一輪迭代計(jì)算得到的精確距離值； 步驟（3):固定距離，在&內(nèi)進(jìn)行環(huán)向優(yōu)選法搜索，得到精 確角度值％，其流程如圖10所示。其中，搜索的半徑為柵影信號(hào)的有效半徑瑪:，環(huán)向搜索截 止的條件是角度精度滿足預(yù)先設(shè)定值被;其中是當(dāng)前迭代計(jì)算得到精確角 度值，是上一輪迭代計(jì)算得到的精確角度值； 步驟(4):確定柵影信號(hào)中心的精確極坐標(biāo)為
[0029] 本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種柵影信號(hào)去除模塊，流程圖如圖11所示，其主要包括以下步驟： 步驟(1):將待處理原始圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，將其轉(zhuǎn)換到頻域下； 步驟（2):根據(jù)標(biāo)定模塊獲得的柵影特征參數(shù)設(shè)計(jì)濾波器：
其中 ，調(diào)節(jié)適合的N值使濾波器轉(zhuǎn)_的值下降至預(yù)設(shè)值TH，其中為柵影信號(hào)有效 半徑。其設(shè)計(jì)如圖12所示； 步驟(3):根據(jù)自適應(yīng)定位模塊獲得的精確柵影中心坐標(biāo)并根據(jù)頻域下的中 心對(duì)稱性，將分別以與為中心坐標(biāo)應(yīng)用濾波器:賴_#|; 步驟(4):將處理后的頻域數(shù)據(jù)通過二維逆傅里葉變換，將其轉(zhuǎn)換回空域下，即得到無 柵影的圖像。
[0030] 顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和 范圍。這樣，倘若對(duì)本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其同等技術(shù)的范圍之 內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其特征在于： 所述方法包括W下步驟： 步驟一，對(duì)帶低密度濾線柵的數(shù)字X線成像設(shè)備進(jìn)行空曝光拍攝，分析并提取拍攝的圖 像頻譜中的柵影特征參數(shù)； 步驟二，根據(jù)柵影特征參數(shù)，判斷感興趣區(qū)域內(nèi)是否存在柵影，并初步定位柵影信號(hào)的 位置； 步驟Ξ，獲取全圖的頻譜，在柵影信號(hào)初步定位的基礎(chǔ)上，對(duì)柵影信號(hào)進(jìn)行精確定位； 步驟四，根據(jù)柵影特征參數(shù)構(gòu)造陷波濾波器，在頻域上移除柵影信號(hào)，最后復(fù)原到空域 獲得無柵影的圖像。2. 如權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其特征在于： 所述步驟一進(jìn)一步包括如下步驟： 步驟（1):安裝好待標(biāo)定的低密度濾線柵和X線平板探測(cè)器，分別在最大SID處和最小 SID處采集空曝光圖像； 步驟(2):對(duì)空曝光圖像的二維傅里葉頻譜圖像進(jìn)行分割，獲得柵影信號(hào)的初步定位； 步驟(3):使用優(yōu)選法求出柵影信號(hào)的中屯、到頻譜中屯、的距離輯;;建立試探模板，將探 測(cè)到頻譜信號(hào)的和值作為權(quán)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)選迭代，并設(shè)定迭代截止的條件是距離精度滿足預(yù) 先設(shè)定：|扮W…巧。其中％，是當(dāng)前迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)中屯、到頻譜中屯、距離， 巧^,，,是上一輪迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)中屯、到頻譜中屯、距離； 步驟(4):建立罰函數(shù)采用優(yōu)選法求出柵影信號(hào)的有效半徑馬；優(yōu)選 法捜索的截止條件是半徑精度滿足預(yù)先設(shè)定:j聽^.…:iiy妹裝;其中聲W是當(dāng)前迭代計(jì)算得 到的柵影信號(hào)有效半徑，馬。。是上一輪迭代計(jì)算得到的柵影信號(hào)有效半徑。3. 如權(quán)利要求1或2所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其特征在于： 所述步驟二進(jìn)一步包括如下步驟： 步驟(1):在采集得到的X線圖像建立感興趣檢測(cè)區(qū)美，求取感興趣檢測(cè)區(qū)頻譜豁 步驟(2):根據(jù)柵影信號(hào)的有效半徑藏建立探測(cè)模板，模板的半徑；其中巧為一預(yù) 先設(shè)定的常數(shù)； 步驟（3 ):在預(yù)設(shè)極角集合內(nèi)優(yōu)選捜索最大響應(yīng)值其中，緣#紙錢為頻譜值； 步驟(4):根據(jù)極角為濃極軸上最大響應(yīng)值的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義判別是否存在柵影信 號(hào)。4. 如權(quán)利要求3所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其特征在于： 所述步驟二進(jìn)一步包括如下步驟： 步驟巧）:若無柵影存在，那么將不再對(duì)圖像進(jìn)行處理;若判定存在柵影，那么將初步定 位的柵影信號(hào)的極坐標(biāo)1??壤I作為步驟Ξ的輸入信號(hào)。5. 如權(quán)利要求3或4所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其特征在于： 所述步驟Ξ進(jìn)一步包括如下步驟： 步驟(1):將步驟二得到的柵影信號(hào)的極坐標(biāo)作為初值； 步驟(2):固定相角參《^然，在內(nèi)進(jìn)行徑向優(yōu)選法捜索，得到精確 距離值游:;其中，捜索的半徑為柵影信號(hào)的有效半徑礙，徑向捜索截止的條件是距離精度 滿足預(yù)先設(shè)定值姿;其中是當(dāng)前迭代計(jì)算得到精確距離值，授f是上一輪 迭代計(jì)算得到的精確距離值； 步驟(3):固定距離;擬-=稱|，在 化W內(nèi)進(jìn)行環(huán)向優(yōu)選法捜索，得到精確 角度值％;其中，捜索的半徑為柵影信號(hào)的有效半徑竭，環(huán)向捜索截止的條件是角度精度滿 足預(yù)先設(shè)定值：其中:是當(dāng)前迭代計(jì)算得到精確角度值，"是上一輪迭代 計(jì)算得到的精確角度值； 步驟(4):確定柵影信號(hào)中屯、的精確極坐標(biāo)為(墳,，沒,、)。6. 如權(quán)利要求5所述的自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的方法，其特征在于： 所述步驟四進(jìn)一步包括如下步驟： 步驟(1):將待處理原始圖像進(jìn)行二維傅里葉變換，將其轉(zhuǎn)換到頻域下； 步驟（2):根據(jù)步驟一獲得的柵影特征參數(shù)設(shè)計(jì)濾波器：其中 終黎*歎6,調(diào)節(jié)N值使濾波器的值下降至預(yù)設(shè)值TH，其中餐為柵影信號(hào)有效半徑； 步驟(3):根據(jù)步驟Ξ獲得的精確柵影中必坐標(biāo)I%;，雖3;，并根據(jù)頻域下的中必對(duì)稱性， 將分別W|喝打竣)與|鱗妹洋為中必坐標(biāo)應(yīng)用上述濾波器;欄解教I; 步驟(4):將處理后的頻域數(shù)據(jù)通過二維逆傅里葉變換，將其轉(zhuǎn)換回空域下，即得到無 柵影的圖像。7. -種自適應(yīng)X線濾線柵柵影去除的裝置，其特征在于： 所述裝置包括W下模塊： 柵影標(biāo)定模塊:通過對(duì)帶低密度濾線柵的數(shù)字X線成像設(shè)備進(jìn)行空曝光拍攝，分析并提 取拍攝的圖像頻譜中的柵影特征參數(shù)； 柵影檢測(cè)模塊:根據(jù)柵影特征參數(shù)，判斷感興趣區(qū)域內(nèi)是否存在柵影，并初步定位柵影 信號(hào)的位置； 自適應(yīng)柵影定位模塊:獲取全圖的頻譜，在柵影信號(hào)初步定位的基礎(chǔ)上，對(duì)柵影信號(hào)進(jìn) 行精確定位； 柵影去除模塊:根據(jù)柵影特征參數(shù)構(gòu)造陷波濾波器，在頻域上移除柵影信號(hào)，最后復(fù)原 到空域獲得無柵影的圖像。
【文檔編號(hào)】A61B6/00GK105832359SQ201610162863
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月22日
【發(fā)明人】葉盛, 黃華平
【申請(qǐng)人】廣州七喜醫(yī)療設(shè)備有限公司