一種用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，包括如下步驟：S1，利用感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正；S2，對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像做反白處理；S3，對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理，得到輸出圖像。本發(fā)明可以改善對(duì)于厚體位圖像質(zhì)量不佳的問題，同時(shí)有效解決在實(shí)際使用過程中效果不穩(wěn)定的問題，大大提高了穩(wěn)定性以及圖像質(zhì)量，在降低病人輻射劑量水平的情況下，保證診斷質(zhì)量。
【專利說明】
一種用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種數(shù)字濾線柵成像方法，尤其涉及一種用于消除散射輻射影響的數(shù) 字濾線柵成像方法，屬于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 包括X射線、伽馬射線在內(nèi)的高能射線具有很強(qiáng)的穿透力，能穿透過很多對(duì)可見 光不透明的物質(zhì)。利用這種穿透力，這些高能射線可以被用來幫助人們進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷和治 療以及工業(yè)上非破壞性的材料檢查。
[0003] 利用高能射線檢測物體時(shí)，在成像過程中難以避免地產(chǎn)生大量的散射線。這些 散射線會(huì)對(duì)圖像的清晰度及信噪比帶來不利影響。以目前使用最廣泛的X射線為例，為 了解決X射線在成像過程中產(chǎn)生的散射線影響，現(xiàn)有技術(shù)中往往使用數(shù)學(xué)模型（或軟件 工具）對(duì)所獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行抗散射處理，以改善圖像質(zhì)量。這方面典型的解決方案 包括 ChristiaanFivez 等人發(fā)表的論文〈〈Multi - resolution contrast amplification in digital radiography with compensation for scattered radiation》 （Image Processing, 1996. Proceedings. , International Conference on (Volume : 1))和中國發(fā)明 專利ZL200610114533. 8所公開的虛擬濾線柵技術(shù)等。
[0004] 在X射線成像裝置中，虛擬濾線柵技術(shù)的工作原理是對(duì)直射線和散射線進(jìn)行全息 采集，再通過數(shù)學(xué)模型對(duì)直射線和散射線的貢獻(xiàn)進(jìn)行分割，抑制散射線并提升直射線的權(quán) 重。在虛擬濾線柵技術(shù)中，對(duì)到達(dá)探測器面的散射線不做濾過，而是全部采樣散射線和直射 線數(shù)據(jù)，然后對(duì)采樣后的數(shù)據(jù)進(jìn)行散射線分量的分離和抑制，達(dá)到消除所成影像中散射線 分量的目的。
[0005] 但是，現(xiàn)有的虛擬濾線柵技術(shù)仍然存在如下缺陷：
[0006] 1)由于虛擬濾線柵對(duì)到達(dá)探測器面的散射線不做濾過，全部采樣散射線和直射線 數(shù)據(jù)，對(duì)于厚體位攝影這種散射線比重很大的情況下，直射線的微小細(xì)節(jié)在到達(dá)探測器時(shí) 已經(jīng)被大量的散射線"淹沒"，這樣通過虛擬濾線柵技術(shù)就無法復(fù)原出這些微小細(xì)節(jié)，不能 滿足這種厚體位應(yīng)用的診斷要求。
[0007] 2)過增強(qiáng)，噪聲偏大，圖像中強(qiáng)烈邊緣（比如金屬邊緣）存在光暈現(xiàn)象。
[0008] 3)在沒有AEC(Automatic Exposure Control，自動(dòng)曝光控制）的情況下，圖像效 果不穩(wěn)走。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種用于消除散射輻 射影響的數(shù)字濾線柵成像方法。
[0010] 為實(shí)現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用下述的技術(shù)方案：
[0011] 一種用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，包括如下步驟：
[0012] S1，利用感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正；
[0013] S2,對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像做反白處理；
[0014] S3,對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理，得到輸出圖像。
[0015] 其中較優(yōu)地，在步驟S1中，對(duì)所述圖像亮度進(jìn)行校正之前，還包括如下步驟：
[0016] 根據(jù)探測器的成像特點(diǎn)，對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行提取。
[0017] 其中較優(yōu)地，在X射線探測器采集多幀圖像之后，所述對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行提取包 括如下步驟：
[0018] S01，對(duì)圖像的所有行數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加降噪，將第一個(gè)和最后一個(gè)最大跳變的兩個(gè)點(diǎn) 的位置，分別作為限束器投影的左右邊界進(jìn)行存儲(chǔ)；
[0019] S02,對(duì)圖像的所有列數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加降噪，將第一個(gè)和最后一個(gè)最大跳變的兩個(gè)點(diǎn) 的位置，分別作為限束器投影的上下邊界進(jìn)行存儲(chǔ)；
[0020] S03,根據(jù)限束器投影的4條邊界，確定感興趣區(qū)，進(jìn)而獲取感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)。
[0021] 其中較優(yōu)地，在步驟S1中，所述對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正包括如下步驟：
[0022] S11，根據(jù)公式：Loutl = (Lw - Lwmin)/(1 - Lwmin)對(duì)輸入亮度進(jìn)行初步處理；
[0023] 其中，Loutl是輸出亮度，Lw是輸入亮度，Lwmin是R0I圖像的最小亮度值；
[0024] S12,根據(jù)初步處理結(jié)果計(jì)算出最終的輸出亮度Lout2 ;計(jì)算公式如下：
[0025] 其中，Lwmax是R0I圖像的最大亮度值與平均值之比。
[0026] 其中較優(yōu)地，在步驟S2中，對(duì)圖像進(jìn)行反白處理之前，還包括如下步驟：
[0027] 圖像進(jìn)行亮度校正后，預(yù)先對(duì)所述圖像進(jìn)行保留細(xì)節(jié)的降噪處理。
[0028] 其中較優(yōu)地，在步驟S3中，所述對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理包括如 下步驟：
[0029] S31，對(duì)反白處理后的圖像按頻率分解成從高到低多頻段圖像；
[0030] S32,對(duì)于低頻段圖像，利用公式：Ck(x，y) = Gain(LR(x，y)，k) XLk(x，y)進(jìn)行去散 射處理；
[0031] 其中，Gain(Lk(X，y)，k) e [0, 1]是圖像殼度和頻段的函數(shù)，Ck(X，y)是處理后的 低頻段圖像，Lk(x，y)是步驟中分解獲得的低頻段圖像，K為正整數(shù)；
[0032] S33,對(duì)于高頻段圖像，利用公式：Ek(x，y) = Sigm(Lk(x，y)，k) XLk(x，y)進(jìn)行對(duì)比 度增強(qiáng)處理；
[0033] 其中，Sigm(Lk(x，y)，k) > 1是雙S型非線性放大函數(shù)，與像素點(diǎn)的對(duì)比度反向相 關(guān)，Ek(x，y)是處理后的高頻段圖像，Lk(x，y)是步驟中分解獲得的高頻段圖像，K為正整數(shù)；
[0034] S34,將去散射和對(duì)比度增強(qiáng)處理后的各頻段圖像合并，形成輸出圖像。
[0035] 其中較優(yōu)地，在所述步驟S3中，采用GPU并行算法對(duì)所述反白處理后的圖像進(jìn)行 分解、處理、合并。
[0036] 其中較優(yōu)地，在步驟S31中，對(duì)所述反白處理后的圖像采用拉普拉斯金字塔分解 的方法或者小波變換方法進(jìn)行分解。
[0037] 其中較優(yōu)地，在步驟S31中，對(duì)所述反白處理后的圖像進(jìn)行分解，圖像分解的最大 層數(shù)η與圖像大小N的關(guān)系為：n = log (N)/log (2)-0. 5。
[0038] 其中較優(yōu)地，所述用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，還包括如下步 驟：
[0039] S4,對(duì)輸出圖像進(jìn)行灰度歸一化調(diào)整，得到最終的輸出圖像。
[0040] 本發(fā)明所提供的用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，通過計(jì)算出自適 應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行調(diào)整，改善射線硬化的影響，特別是對(duì)于厚體位圖像，能有 效地提高厚體圖像的質(zhì)量；除此之外，對(duì)圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理之前的反白處理能有效 地降低圖像低頻信號(hào)的削弱，提高最終的輸出圖像的質(zhì)量，提高圖像的穩(wěn)定性。
【附圖說明】
[0041] 圖1為本發(fā)明所提供的用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法的整體流 程圖；
[0042] 圖2為本發(fā)明所提供的數(shù)字濾線柵方法中，進(jìn)行虛擬濾線柵處理的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0044] 如圖1所示，本發(fā)明提供的用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，具體 包括如下步驟：首先，利用感興趣區(qū)域（Region of Interest，簡稱R0I)的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自 適應(yīng)的對(duì)數(shù)（LOG)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行調(diào)整，改善射線硬化的影響，特別是對(duì)于厚體位圖 像；然后，對(duì)獲取的圖像根據(jù)公式：F(x，y) = 1 -F(x，y)做反白處理；最后，對(duì)反白處理后 的圖像進(jìn)行拉普拉斯金字塔分解，對(duì)各層進(jìn)行增強(qiáng)和去散射處理，合并得到輸出圖像。本發(fā) 明提供的用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法可以改善對(duì)于現(xiàn)有的虛擬濾線柵 技術(shù)中厚體位圖像質(zhì)量不佳的問題，同時(shí)有效解決在實(shí)際使用過程中效果不穩(wěn)定的問題， 大大提高了穩(wěn)定性以及圖像質(zhì)量，在降低病人輻射劑量水平的情況下，保證醫(yī)療診斷質(zhì)量。 下面對(duì)這一過程做詳細(xì)具體的說明。
[0045] S1，利用感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正，改 善射線硬化的影響，特別是對(duì)于厚體位圖像。
[0046] 在對(duì)圖片亮度進(jìn)行校正之前，先對(duì)ROI (Region Of Interest)感興趣區(qū)進(jìn)行自動(dòng) 提取。在X射線成像系統(tǒng)中，通常使用限束器來遮擋多余部分的X射線投照，這樣在探測 器成像時(shí)，只有中心部分區(qū)域感光，需要把感光區(qū)域識(shí)別出來，以利于下一步的準(zhǔn)確計(jì)算。
[0047] 在本發(fā)明所提供的實(shí)施例中，在X射線探測器采集多幀圖像之后，對(duì)感興趣區(qū)域 進(jìn)行自動(dòng)提取具體包括如下步驟：
[0048] S02,對(duì)圖像的所有行數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加降噪，將第一個(gè)和最后一個(gè)最大跳變的兩個(gè)點(diǎn) 的位置，分別作為限束器投影的左右邊界進(jìn)行存儲(chǔ)。
[0049] S03,對(duì)圖像的所有列數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加降噪，將第一個(gè)和最后一個(gè)最大跳變的兩個(gè)點(diǎn) 的位置，分別作為限束器投影的上下邊界進(jìn)行存儲(chǔ)。
[0050] S04,根據(jù)限束器投影的4條邊界，確定感興趣區(qū)，進(jìn)而獲取感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)。
[0051] 在提取限束器投影的4條邊界時(shí)，也可以采用hough變換來檢測，或者對(duì)于影增的 X射線圖像來說，把圓檢測出來，但這種方法計(jì)算復(fù)雜度高，沒有直接一維檢測邊界簡單。
[0052] 利用感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正，改善射 線硬化的影響，特別是對(duì)于厚體位圖像。同時(shí)，自動(dòng)曝光攝影（AEC)是通過探測器感光識(shí)別 及控制，醫(yī)生只需要根據(jù)被照體的厚度、生理及病理特征給定合適千伏，系統(tǒng)就能準(zhǔn)確地自 動(dòng)控制X射線劑量獲得適當(dāng)?shù)母泄饬浚ＷC優(yōu)秀的影像效果。對(duì)于沒有AEC的X射線成像 系統(tǒng)，曝光量的準(zhǔn)確性無法保證穩(wěn)定，利用自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線調(diào)整，可以彌補(bǔ)沒有AEC的問 題，穩(wěn)定圖像的整體亮度，也穩(wěn)定了后續(xù)虛擬濾線柵處理的圖像效果。具體包括如下步驟：
[0053] S11，根據(jù)公式：Loutl = (Lw - Lwmin)/(1 - Lwmin)對(duì)輸入亮度進(jìn)行初步處理； 其中，Loutl是輸出亮度，Lw是輸入亮度，Lwmin是R0I圖像的最小亮度值。
[0054] S12,根據(jù)初步處理結(jié)果計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線Lout2,即得到最終的輸出亮度。 計(jì)算公式如下
[0055] 其中，Lwmax是R0I圖像的最大亮度值與平均值之比。
[0056] S2,對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像根據(jù)公式：F(x，y) = 1 - F(x，y)做反白處理。
[0057] 圖像進(jìn)行亮度校正后，暗區(qū)即厚體位部分的對(duì)比度改善了，同時(shí)暗區(qū)的噪聲也相 應(yīng)的放大了；另外在虛擬濾線柵處理時(shí)，有增強(qiáng)處理，也會(huì)把噪聲放大；所以在本發(fā)明所 提供的實(shí)施例中，在對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像做反白處理之前，預(yù)先做保留細(xì)節(jié)的降噪處理。 降噪方法很多，例如：高斯降噪、susan降噪等等。
[0058] 進(jìn)行降噪處理之后，對(duì)圖像根據(jù)公式：F(x，y) = 1 - F(x，y)做反白處理。其中， F(x，y)為經(jīng)過亮度校正處理后的X射線圖像。因?yàn)樵谔摂M濾線柵處理時(shí)，會(huì)削弱圖像的低 頻信號(hào)，造成圖像變暗，不利于厚體位部分的細(xì)節(jié)展示，所以先對(duì)圖像根據(jù)公式：F(x，y)= 1 一 F(x，y)做反白處理。
[0059] S3,對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行拉普拉斯金字塔分解，對(duì)各層進(jìn)行增強(qiáng)和去散射處 理，合并處理結(jié)果得到輸出圖像。
[0060] 對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像做反白處理后，采用虛擬濾線柵處理得到輸出圖像。虛擬 濾線柵處理是基于對(duì)以下模型的認(rèn)識(shí)：
[0061] 1. "散射霧"圖形退化模型：
[0062] g (x, y) = f (x, y) +s (x, y) +n (x, y) (1)
[0063] 其中，g(x，y)是X射線圖像，f(x，y)是直射所產(chǎn)生的圖像，s(x，y)是散射輻射所 產(chǎn)生的圖像，n(x，y)是量子噪聲。從這一模型可以看出，X射線圖像是在直射圖像上加入 了"散射霧"圖像和量子噪聲。
[0064] 經(jīng)過研究，其中的散射圖像可以用高斯低通濾波后的直射圖像來近似表示：
[0065] s (X，y)~A*f (X，y) *G δ (X，y) (2)
[0066] G5 (χ，y)是標(biāo)準(zhǔn)方差為δ的高斯卷積核，Α是增益，與待檢物體的厚度和密度成 正比關(guān)系。
[0067] 2.圖像多頻段模型
[0068] 圖像多頻段模型的含義是：X射線圖像是由從高到低不同的頻率層重疊而成。
[0069] 根據(jù)以上兩個(gè)模型，如圖2中介紹的虛擬濾線柵處理的流程圖所示，本發(fā)明采用 拉普拉斯金字塔分解的方法將經(jīng)過反白處理的X射線輸入圖像分解成多尺度下的圖像， 也就是依次按頻率從高到低的多頻段圖像，并分別對(duì)低頻段的圖像作不同程度的去散射處 理，對(duì)高頻段的圖像作不同程度對(duì)比度增強(qiáng)處理，然后將處理后的每一尺度下的圖像進(jìn)行 合并，取得復(fù)原后圖像輸出。
[0070] 具體而言，對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像做反白處理后，采用虛擬濾線柵處理得到輸出 圖像具體包括如下步驟：
[0071] S31，對(duì)反白處理后的圖像按頻率分解成從高到低多頻段圖像。
[0072] 對(duì)反白處理后的X射線圖像分解采用拉普拉斯金字塔分解的方法，首先將輸入圖 像^經(jīng)高斯低通濾波并間隔采樣得到分辨率減半的圖像g 1:
[0073] gk+i(x, y) = [gk(x, y*Gs (x, y))] (2x,2y) (3)
[0074] 其中，G5 (x，y)是標(biāo)準(zhǔn)方差為δ的高斯卷積核，K為正整數(shù)。在本發(fā)明所提供的 實(shí)施例中，取δ =1，卷積核大小取5*5,但顯然該卷積核也可以取別的數(shù)值。
[0075] 然后，將取得的gl作增頻采樣以恢復(fù)原始圖像大小，増頻采樣就是在采樣點(diǎn)之間 插入零的討趕，
[0076] <4)
[0077] 増頻采樣后的圖像作高斯卷積內(nèi)插，再與原始圖像相減得到第一層的差分圖像 L〇:
[0078] Lk(x，y) = gk(x，y)_[gk+1 (X，y)*G。（X，y) (X，y) (5)
[0079] 上述的圖像分解過程在間隔采樣后的圖像上迭代進(jìn)行，經(jīng)過n次迭代得到一組 Lk(x，y)，對(duì)最終的低頻圖像gn_ Jx，y)不作差分處理，Ln_ Jx，y) = gn_々，y)。此處的 Lk(x，y)系列圖像稱為拉普拉斯圖像金字塔。該圖像金字塔的最大層數(shù)n(即圖像分解的次 數(shù)）與圖像大小Ν有關(guān)：
[0080] n = log (N)/log (2)-〇. 5 (6)
[0081] 輸入圖像分解成拉普拉斯圖像金字塔后，其每一層圖像是針對(duì)不同頻段的圖像， 其中L。是最高頻段的分解圖像，L^iO^y)是最低頻段的分解圖像。在本發(fā)明所提供的實(shí) 施例中，圖像分解的層數(shù)推薦取4~8,太少則消除散射輻射影響的目的難以實(shí)現(xiàn)，太多則 運(yùn)算過程過于復(fù)雜，難以使用。在圖2所示的實(shí)施例中，以圖像分解成8層為例來說明。
[0082] S32,對(duì)于低頻段圖像，利用公式：Ck(x，y) = Gain(Lk(x，y)，k) XLk(x，y)進(jìn)行去散 射處理。
[0083] 根據(jù)前面介紹的X射線噪聲的特點(diǎn)，在本發(fā)明所提供的實(shí)施例中，將針對(duì)不同頻 段的圖像分別做不同的處理。對(duì)于低頻段圖像L 7、L6、L#P L4，它們是圖像中緩慢變化的分 量，圖像的散射分量主要分布于其中，削弱這部分分量就可以達(dá)到去除散射線的目的。因此 。到"削弱的程度依次減小。具體點(diǎn)實(shí)現(xiàn)方式如下式：
[0084] Ck (x, y) = Gain (Lk (x, y), k) X Lk (x, y) (7)
[0085] 其中，Gain(Lk(x，y)，k) e [0, 1]是圖像亮度和頻段的函數(shù)。亮度越低，其值越小， 頻段越低，其值也越小。
[0086] 將L7、L6、LJP L 4做上述處理，得到相應(yīng)的C 7、C6、C5和C 4。
[0087] 從上面的散射分量削弱過程也可以看出，圖像亮度越小的區(qū)域，削弱的程度越大， 因?yàn)榈蛣┝砍上駞^(qū)域，散射線越多。
[0088] S33,對(duì)于高頻段圖像，利用公式：Ek(x，y) = Sigm(Lk(x，y)，k) XLk(x，y)進(jìn)行對(duì)比 度增強(qiáng)處理。
[0089] 由于在成像過程中存在散射線的影響，降低了圖像的對(duì)比度，會(huì)使圖像的細(xì)節(jié)模 糊。為了使圖像細(xì)節(jié)清晰，需要對(duì)圖像作增強(qiáng)處理，以提高圖像的對(duì)比度。對(duì)此可用如下公 式實(shí)現(xiàn)：
[0090] Ek(x,y) = Sigm(Lk(x, y), k) XLk(x, y) (8)
[0091] 其中，Sigm(Lk(x，y)，k) > 1是雙S型非線性放大函數(shù)，雙S型非線性放大函數(shù)可 以抑制圖像邊緣的過增強(qiáng)。對(duì)于對(duì)比度小的像素點(diǎn)，它代表圖像的細(xì)節(jié)，因此所需要的放大 倍數(shù)大。對(duì)于對(duì)比度大的像素點(diǎn)，它代表圖像的邊緣，因此所需要的放大倍數(shù)小，以避免圖 像的過增強(qiáng)。另外，由于圖像的細(xì)節(jié)主要位于高頻段，因此高頻段圖像的放大倍數(shù)要大于中 頻段圖像的放大倍數(shù)。
[0092] 按照上述的公式，將L。、Q、LjP L 3作增強(qiáng)處理，得到相應(yīng)的C。、Q、(：2和C 3。
[0093] S34,將去散射和對(duì)比度增強(qiáng)處理后的各頻段圖像合并，形成輸出圖像。
[0094] 圖像合并過程就是將上述分別進(jìn)行去散射線處理和增強(qiáng)處理的不同頻段圖像重 新進(jìn)行合并，生成新的X射線圖像。這一過程的具體步驟是：
[0095] 將馬按照公式⑷進(jìn)行插值増頻采樣，使圖像大小擴(kuò)展一倍，得到R' k+1(x，y)。 然后，進(jìn)行高斯卷積內(nèi)插，與C6疊加，取得R 6:
[0096] Rk (X，y) = Ck (X，y) + [Rk+1 (X，y) *G。（X，y) ] (X，y) (9)
[0097] 按照這一方法逐層向上作相同處理，就可以得到原始圖像大小的處理后圖像。
[0098] 在本發(fā)明所提供的實(shí)施例中，對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行拉普拉斯金字塔分解、對(duì) 各層進(jìn)行增強(qiáng)和去散射處理、合并處理結(jié)果得到輸出圖像的各個(gè)過程均采用GPU并行算 法，利用移動(dòng)GPU分擔(dān)了現(xiàn)有計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的圖像處理工作，通過GPU并行處理機(jī)制對(duì)反白處 理后的圖像進(jìn)行分解、處理、合并，從而提高了圖像的處理效率。
[0099] 上面對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理的實(shí)施例進(jìn)行了說明。在該實(shí)施例 中，對(duì)經(jīng)過反白處理的X射線圖像采用基于高斯金字塔分解的拉普拉斯金字塔算法進(jìn)行分 解。但顯然經(jīng)過反白處理的X射線圖像也可以采用其它的分解方法，例如使用直接抽樣金 字塔算法進(jìn)行分解，也可以使用小波變換方法進(jìn)行圖像的分解。對(duì)此，可以進(jìn)一步參考章毓 晉編著的《圖像工程（上冊(cè)）一圖像處理（第2版）》（ISBN7 - 302 - 12445 - 0/ΤΝ·301)， 尤其是其中的第14章"多尺度圖像技術(shù)"，在此就不一一贅述了。
[0100] 使用本發(fā)明所提供的方法，無論使用哪一種具體的圖像分解算法，去除散射線影 響的過程都與上述實(shí)施例中描述的過程一樣，并可獲得大致一致的結(jié)果。
[0101] S4,對(duì)輸出圖像進(jìn)行灰度歸一化調(diào)整，得到最終的輸出圖像。
[0102] 圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理后，因?yàn)槿ド⑸涞奶幚?，圖像的灰度范圍被壓縮了，為了 更佳的圖像顯示，對(duì)輸出圖像進(jìn)行灰度歸一化調(diào)整，得到最終的輸出圖像。
[0103] 綜上所述，本發(fā)明所提供的用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，利用 感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行調(diào)整，改善射線硬化的影 響，特別是對(duì)于厚體位圖像，能有效地提高厚體圖像的質(zhì)量；除此之外，對(duì)圖像進(jìn)行虛擬濾 線柵處理之前的反白處理能有效地降低圖像低頻信號(hào)的削弱，提高最終的輸出圖像的質(zhì) 量，提高圖像的穩(wěn)定性。在低頻段圖像的去散射處理過程和高頻段圖像的對(duì)比度增強(qiáng)處理 過程進(jìn)行GPU并行處理，提高了運(yùn)算速度，進(jìn)而大大提高了圖像處理的效率。
[0104] 上面對(duì)本發(fā)明所提供的用于消除散射輻射影響的數(shù)字濾線柵成像方法進(jìn)行了詳 細(xì)的說明。對(duì)本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員而言，在不背離本發(fā)明實(shí)質(zhì)精神的前提下對(duì)它所做的 任何顯而易見的改動(dòng)，都將構(gòu)成對(duì)本發(fā)明專利權(quán)的侵犯，將承擔(dān)相應(yīng)的法律責(zé)任。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種用于消除散射福射影響的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于包括如下步驟： 51, 利用感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)，計(jì)算出自適應(yīng)的對(duì)數(shù)曲線，對(duì)圖像亮度進(jìn)行校正； 52, 對(duì)進(jìn)行亮度校正的圖像做反白處理； 53, 對(duì)反白處理后的圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理，得到輸出圖像。2. 如權(quán)利要求1所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于在步驟Sl中，對(duì)圖像亮度進(jìn) 行校正之前，還包括如下步驟： 根據(jù)探測器的成像特點(diǎn)，對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行提取。3. 如權(quán)利要求2所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于在X射線探測器采集多帖圖 像之后，所述對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行提取包括如下步驟： S01，對(duì)圖像的所有行數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加降噪，將第一個(gè)和最后一個(gè)最大跳變的兩個(gè)點(diǎn)的位 置，分別作為限束器投影的左右邊界進(jìn)行存儲(chǔ)； 502, 對(duì)圖像的所有列數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加降噪，將第一個(gè)和最后一個(gè)最大跳變的兩個(gè)點(diǎn)的位 置，分別作為限束器投影的上下邊界進(jìn)行存儲(chǔ)； 503, 根據(jù)限束器投影的4條邊界，確定感興趣區(qū)，進(jìn)而獲取感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)。4. 如權(quán)利要求1所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于在步驟Sl中，所述對(duì)圖像亮 度進(jìn)行校正包括如下步驟： Sl 1，根據(jù)公式：Loutl = (Lw - Lwmin)/(1 - Lwmin)對(duì)輸入亮度進(jìn)行初步處理； 其中，Loutl是輸出亮度，Lw是輸入亮度，Lwmin是ROI圖像的最小亮度值； S12,根據(jù)初步處理結(jié)果計(jì)算出最終的輸出亮度Lout2 ;計(jì)算公式如下：其中，Lwmax是ROI圖像的最大亮度值與平均值之比。5. 如權(quán)利要求1所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于在步驟S2中，對(duì)圖像進(jìn)行反 白處理之前，還包括如下步驟： 圖像進(jìn)行亮度校正后，預(yù)先對(duì)所述圖像進(jìn)行保留細(xì)節(jié)的降噪處理。6. 如權(quán)利要求1所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于在步驟S3中，所述對(duì)反白處 理后的圖像進(jìn)行虛擬濾線柵處理包括如下步驟： S31，對(duì)反白處理后的圖像按頻率分解成從高到低多頻段圖像； 532, 對(duì)于低頻段圖像，利用公式：Ck(x，y) = Gain(Lk(x，y)，k) XLk(x，y)進(jìn)行去散射處 理； 其中，Gain(Lk(x，y)，k) G [0, U是圖像亮度和頻段的函數(shù)，Ck(x，y)是處理后的低頻 段圖像，Lk(X，y)是步驟中分解獲得的低頻段圖像，K為正整數(shù)； 533, 對(duì)于高頻段圖像，利用公式：Ek(x，y) = Sigm(Lk(x，y)，k) XLk(x，y)進(jìn)行對(duì)比度增 強(qiáng)處理； 其中，Sigm(Lk(x，y)，k) > 1是雙S型非線性放大函數(shù)，與像素點(diǎn)的對(duì)比度反向相關(guān)， Ek(X，y)是處理后的高頻段圖像，Lk (X，y)是步驟中分解獲得的高頻段圖像，K為正整數(shù)； 534, 將去散射和對(duì)比度增強(qiáng)處理后的各頻段圖像合并，形成輸出圖像。7. 如權(quán)利要求1或6所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于： 在所述步驟S3中，采用GPU并行算法對(duì)所述反白處理后的圖像進(jìn)行分解、處理、合并。8. 如權(quán)利要求6所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于： 在步驟S31中，對(duì)所述反白處理后的圖像采用拉普拉斯金字塔分解的方法或者小波變 換方法進(jìn)行分解。9. 如權(quán)利要求1、6、或8所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于： 在步驟S31中，對(duì)所述反白處理后的圖像進(jìn)行分解，圖像分解的最大層數(shù)n與圖像大小 N 的關(guān)系為：n = Iog(N)/log (2)-0. 5。10. 如權(quán)利要求1所述的數(shù)字濾線柵成像方法，其特征在于還包括如下步驟： S4,對(duì)輸出圖像進(jìn)行灰度歸一化調(diào)整，得到最終的輸出圖像。
【文檔編號(hào)】G06T5/00GK106033598SQ201510119411
【公開日】2016年10月19日
【申請(qǐng)日】2015年3月18日
【發(fā)明人】李運(yùn)祥, 曹紅光, 常彤, 崔志立, 康小維
【申請(qǐng)人】北京納米維景科技有限公司