本發(fā)明涉及輻射成像技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種智能選擇圖像增強方法。

背景技術(shù)：

X射線輻射成像技術(shù)是各國廣泛使用的安檢系統(tǒng)中的主流技術(shù)，尤其是在機場、車站、海關(guān)、碼頭、展覽會館等公共場所，都采用了X射線安檢機對旅客行李物品、貨物集裝箱等進行嚴(yán)格檢查。

輻射成像以射線(如X射線)的透射衰減原理為基礎(chǔ)。通常的輻射成像安檢系統(tǒng)包括布置在被檢測物的一側(cè)的射線源，用于照射被檢測物。布置在被檢測物另一側(cè)的射線采集裝置接收透過被檢測物的射線，射線源和射線采集裝置的位置相對靜止，由傳送系統(tǒng)將被檢物體移動通過安檢系統(tǒng)完成掃描。將射線采集裝置接收到的衰減射線數(shù)據(jù)輸出給成像裝置，用以識別并合成圖像顯示出來，然而圖像在存儲和傳輸?shù)倪^程中，如果受到某種程度的破壞和各種各樣的噪聲污染，則會導(dǎo)致導(dǎo)致圖像的品質(zhì)下降，干擾圖檢員的判斷標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行，增加檢測結(jié)果的不確定性，這樣極易導(dǎo)致安檢系統(tǒng)起不到應(yīng)有的安全檢查作用。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種智能選擇圖像增強方法，通過分析輻射圖像的特征信息，根據(jù)各類圖像增強方法的優(yōu)缺點和適用范圍，結(jié)合安檢員操作習(xí)慣等相關(guān)信息智能地推薦安檢員使用最優(yōu)的圖像增強方法。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：一種智能選擇圖像增強方法，包括如下步驟：

(1)分析對同一屏幕上多幅圖像處理的先后順序，進而得到屏幕上不同位置圖像處理的優(yōu)先級；

(2)根據(jù)使用頻繁程度對各個圖像增強方法進行排序，進而獲得各類圖像增強方法的使用優(yōu)先級pri₁(j)。

(3)根據(jù)輻射圖像中的物質(zhì)材料信息、像素信息，得到各個圖像增強方法的優(yōu)先級pri₂(j)，其中，物質(zhì)材料信息為不同被檢測物體在輻射圖像中的顏色類別、顏色深淺，像素信息為相同顏色類別、顏色深淺的區(qū)域；

(4)計算得到各個圖像增強方法的優(yōu)選級函數(shù)pri(j)為

pri(j)＝pri₁(j)*ω₁(j)+pri₂(j)*ω₂(j)

其中，pri₁(j)表示根據(jù)使用頻繁程度得到的對圖像增強方法j的優(yōu)先程度，pri₂(j)表示根據(jù)物質(zhì)材料信息、像素信息得到的對圖像增強方法j的優(yōu)先程度，ω₁(j)表示優(yōu)先程度pri₁(j)的權(quán)重，ω₂(j)表示優(yōu)先程度pri₂(j)的權(quán)重；

(5)根據(jù)步驟(1)得到屏幕上不同位置圖像處理的優(yōu)先級、步驟(4)得到的每種圖像增強算法的優(yōu)先級函數(shù)pri(j)，生成得到同一屏幕上多幅圖像的處理順序及對應(yīng)的圖像增強方法，進而得到圖像增強方法處理后的圖像。

所述的根據(jù)輻射圖像中的物質(zhì)材料信息、像素信息，得到各個圖像增強方法的優(yōu)先級pri₂(j)的方法包括如下步驟：

(1)設(shè)定金屬材料占被檢物體比例的閾值σ_d，有機物連通區(qū)域的閾值S_d，未穿透區(qū)域的面積閾值δ_d，然后根據(jù)被檢物體的輻射圖像結(jié)合物質(zhì)分類表求出當(dāng)前金屬材料占被檢物體比例σ，有機物連通區(qū)域的面積S，未穿透區(qū)域的面積δ；

(2)當(dāng)金屬占比σ大于閾值σ_d或者未穿透區(qū)域面積δ大于閾值δ_d時，將高能穿透圖像增強方法的優(yōu)先級設(shè)為最高級，當(dāng)有機物的連通區(qū)域的面積S大于閾值S_d時，將低能穿透圖像增強方法的優(yōu)先級設(shè)為最高級；

(3)將被檢物體的輻射圖像中包括像素個數(shù)大于20的灰度級視為有效灰度級，進而得到有效灰度級中的最大灰度級k_max和最小灰度級k_min；

(4)獲取閾值k_d，當(dāng)k_max-k_min小于閾值k_d時，將自動色階圖像增強方法優(yōu)先級設(shè)為最高級，當(dāng)k_max-k_min大于閾值k_d時，將基于直方圖均衡化的圖像增強方法的優(yōu)先級設(shè)為最高級；

(5)當(dāng)被檢物體的輻射圖像中黑色面積最大，或者需要增強被檢物體的輻射圖像中暗色區(qū)域的白色或灰色時，將圖像反色方法的優(yōu)先級設(shè)為最高級；

(6)當(dāng)需要突出被檢物體的輻射圖像中的邊緣信息或者增強模糊信息時，將Laplacian銳化濾波器或LOG算子銳化濾波器算法的優(yōu)先級設(shè)為最高級；

(7)當(dāng)被檢物體的輻射圖像終端的光照不均勻時，將高斯型同態(tài)濾波算法、巴特沃斯型同態(tài)濾波算法、指數(shù)型同態(tài)濾波算法的優(yōu)先級設(shè)為最高級。

所述的ω₁(j)的取值范圍為0.2～0.3，ω₂(j)的取值范圍為0.7～0.8，且ω₁(j)+ω₂(j)＝1。

所述的最高級為0.9。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于：

本發(fā)明通過分析圖像的特征信息和安檢員的操作習(xí)慣，結(jié)合各類圖像增強方法的優(yōu)缺點和局限性自動選擇最優(yōu)方法，能夠獲得最佳的增強效果，具有很好的使用價值。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種智能選擇圖像增強方法流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種智能選擇X射線輻射圖像增強的方法，通過分析輻射圖像的特征信息，根據(jù)各類圖像增強方法的優(yōu)缺點和適用范圍，結(jié)合安檢員操作習(xí)慣等相關(guān)信息，智能地推薦安檢員使用最優(yōu)的圖像增強方法，輔助安檢員減少操作步驟，降低了安檢員的工作量。同時該方法處理速度快、算法簡單、穩(wěn)定可靠，可以在實時系統(tǒng)中獲得最佳的增強效果圖像。下面通過實施例并結(jié)合附圖，對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步具體的說明。實施例1

如圖1所示，本發(fā)明提供了一種智能選擇X射線輻射圖像增強的方法，包括：分析安檢員的操作習(xí)慣；分析輻射圖像的特征信息與各類圖像增強算法的適用范圍；選擇最優(yōu)的圖像增強方法。

每個步驟具體如下：

步驟1：分析安檢員操作習(xí)慣:

①分析安檢員對同一屏幕上多幅圖像處理的先后順序，選定多幅圖像處理的優(yōu)先級別。

②根據(jù)安檢員的使用常見圖像增強方法的頻繁程度排序，分別獲得各類圖像增強方法使用的優(yōu)先級pri₁(j)。

步驟2：分析輻射圖像的特征信息，包括但不限于物質(zhì)材料信息、像素信息等，根據(jù)當(dāng)前物質(zhì)材料信息、像素信息選擇適用的圖像增強方法，分別獲得各類圖像增強方法使用的優(yōu)先級pri₂(j)，其中，物質(zhì)材料信息為不同被檢測物體在輻射圖像中的顏色類別、深淺；像素信息為相同顏色類別、深淺的區(qū)域。

①分析輻射圖像的物質(zhì)材料信息：

設(shè)定金屬材料占被檢物體比例的閾值σ_d，有機物的連通區(qū)域的閾值S_d，未穿透區(qū)域的面積閾值δ_d。根據(jù)被檢物體的輻射圖像結(jié)合物質(zhì)分類表求出當(dāng)前金屬材料占被檢物體比例σ，有機物的連通區(qū)域的面積S，未穿透區(qū)域的面積δ。

當(dāng)金屬占比σ大于閾值σ_d或者未穿透區(qū)域面積δ大于閾值δ_d時，采用高能穿透方法能夠有效地拉伸輻射圖像暗部區(qū)域的灰度級分布，因而將高能穿透圖像增強方法的優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。當(dāng)有機物的連通區(qū)域的面積S大于閾值S_d，采用低能穿透方法能夠有效地拉伸輻射圖像亮部區(qū)域的灰度級分布，因而將低能穿透圖像增強方法的優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。

②分析輻射圖像的像素信息：

根據(jù)圖像的灰度級范圍分為低對比度圖像和高對比圖象。設(shè)定閾值k_d，灰度級包括的像素個數(shù)大于20的灰度級視為有效灰度級，篩選得出有效灰度級中的最大灰度級k_max和最小灰度級k_min。

當(dāng)k_max-k_min小于閾值k_d時，視為低對比度圖像，采用自動色階增強方法可以在保留原圖像的灰度層次的前提下，擴大灰度級范圍增強對比度，因而將自動色階圖像增強方法優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。設(shè)k為原圖像的灰度級，增強圖像的灰度值映射函數(shù)如下：

當(dāng)k_max-k_min大于閾值k_d時，視為高對比度圖像，將基于直方圖均衡化的優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。設(shè)圖像的像素總數(shù)為n，圖像中出現(xiàn)灰度級k的次數(shù)是n_k，灰度級總數(shù)目為l，直方圖均衡化的映射函數(shù)如下：

③分析輻射圖像的灰度信息：

當(dāng)射線圖像中黑色面積占主導(dǎo)地位，或者需要增強嵌入于圖像暗色區(qū)域的白色或灰色細節(jié)時，采用圖像反色增強算法，通過倒轉(zhuǎn)圖像的灰度產(chǎn)生對等圖像。因而將圖像反色方法優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。

④分析輻射圖像的邊緣信息

當(dāng)需要突出輻射圖像中的邊緣信息或者增強被模糊了的細節(jié)時，我們可以將Laplacian銳化濾波器或LOG算子銳化濾波器算法的優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。

⑤分析輻射圖像的光照信息

當(dāng)輻射圖像終端的光照不均勻時，同態(tài)濾波方法能夠利用圖像的光照特性，通過對照射分量和反射分量的操作，減少光照不均勻?qū)D像產(chǎn)生的影響。因此，我們可以將高斯型同態(tài)濾波、巴特沃斯型同態(tài)濾波和指數(shù)型同態(tài)濾波等同態(tài)濾波器算法的優(yōu)先級設(shè)為最高(如0.9)。

步驟4：根據(jù)各類圖像增強方法的優(yōu)缺點和適用范圍，結(jié)合安檢員操作習(xí)慣，圖像內(nèi)容的特征信息等相關(guān)信息，智能地推薦安檢員使用最優(yōu)的圖像增強方法，優(yōu)選級函數(shù)如下：

pri(j)＝pri₁(j)*ω₁(j)+pri₂(j)*ω₂(j) (3)

其中，pri₁(j)表示安檢員對于不同的圖像增強方法j使用喜好優(yōu)先程度；pri₂(j)表示圖像特征信息對于不同圖像增強方法j需求的優(yōu)先程度，ω₁(j)、ω₂(j)分別表示上述優(yōu)先級pri₁(j)、pri₂(j)的權(quán)重，其中ω₁(j)的取值范圍為0.2～0.3，ω₂(j)的取值范圍為0.7～0.8，且ω₁(j)+ω₂(j)＝1。

步驟5：重復(fù)步驟(1)到步驟(4)，根據(jù)輻射圖像得到每種圖像增強算法的優(yōu)先級函數(shù)pri(j)，將pri(j)中的最大值對應(yīng)的增強算法作為最終選擇的圖像增強算法。

本發(fā)明說明書中未作詳細描述的內(nèi)容屬本領(lǐng)域技術(shù)人員的公知技術(shù)。