CN100405400C - 一种辐射成像中图像信息增强的方法 - Google Patents

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Abstract

一种辐射成像中图像信息增强的方法，涉及辐射成像中的图像信息处理技术。本发明方法的主要步骤为：在获取的被测物体的辐射图像A(x，y)中查找像素灰度最大值Amax；将图像A(x，y)归一化处理后的图像B(x，y)进行均值滤波处理得到图像C(x，y)；将图像B(x，y)减去图像C(x，y)得到的差值与像素点的边缘域值比较得到图像D(x，y)，并对其进行非线性对比度增强变换得到图像E(x，y)；将确定的增强比例系数α(x，y)和E(x，y)、C(x，y)相乘得到边缘增强图像F(x，y)；最终增强图像G(x，y)＝(F(x，y)+C(x，y))*Amax。同现有技术相比，本发明方法对图像信息增强处理速度快、算法简单、成像清晰，消除了图像的噪声，满足扫描图像对于暗区域的对比度需要增强更多的要求。

Description

一种辐射成像中图像信息增强的方法
技术领域
本发明涉及辐射成像中的图像信息处理技术，特别是辐射成像中图像信息增强的方法。
背景技术
辐射成像技术现广泛应用于工业无损检测(NDT)、医学诊断和科学研究领域。其基本原理是利用不同物质对X射线的吸收率不同，形成X射线穿透物体后扫描图像中像素的灰度值不同。当被扫描物体的厚度增加时，射线的能量是成指数衰减的。因此厚物体在扫描图像中边缘轮廓的灰度值差异要比薄物体小的多，也就是说物体内部的轮廓将随着扫描物体厚度的增加而变得越来越不明显。在扫描图像上的表现就是暗区域的灰度值差异不明显，再加上人眼对暗区域的轮廓分辨率较亮区域要小，使得暗区域的物体成像不清晰。这就需要对扫描图像的对比度进行增强。
目前对图像信息增强的处理主要有灰度变换、直方图均衡和边缘增强等方法。灰度变换法和直方图均衡法都使用的是点运算法则。所谓点运算，是指将输入图像映射为输出图像，输出图像中每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的值决定。点运算常用于改变图像的灰度范围及分布，是图像数字化及图像显示的重要工具。在对扫描图像进行对比度增强时，传统的点运算并不考虑某个像素的邻域对其的影响，而只是简单地将一个灰度值映射成另一个灰度值。这样的处理使得在对某个灰度值区域进行增强时，同时对另一个灰度值区域进行了削弱，典型的比如对数变换和幂变换。边缘增强法也称锐化，目的是使图像的边缘更明显，以便于对目标的识别和处理。其使用的方法有梯度法、Laplacian算子和高通滤波等，这些处理方法的最终目的就是使图像更加清晰，细节更加突出。边缘增强方法在对扫描图像进行对比度增强时，直接检测出图像的边缘，对边缘进行对比度增强，增强的比例一般为一常数。这种处理方法一方面增强了图像的噪声，另一方面对暗区域中弱边缘的增强就相对较小，不能满足扫描图像对于暗区域的对比度需要增强更多的要求。
发明内容
针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种辐射成像中图像信息增强的方法。它可在消除图像噪声的同时，对整幅图像中各种灰度区域的边缘细节进行对比度增强，尤其加大暗区域中弱边缘的增强幅度，从而获得清晰的扫描图像。
为了实现上述的发明目的，本发明的技术方案以如下方式实现：
一种辐射成像中图像信息增强的方法，它是对包括使用辐射源、机械控制装置、探测装置、数据采集装置及计算机成像装置的辐射成像系统所获得的信号进行处理，其主要步骤为：
1)通过辐射成像系统扫描获取被测物体的辐射图像A(x，y)；
2)在图像A(x，y)中查找像素灰度最大值Amax；
3)对图像A(x，y)进行归一化处理，使处理后图像B(x，y)中的像素灰度值分布在(0，1)之间，归一化处理的公式为
B ( x , y ) = A ( x , y ) A max ;
4)对图像B(x，y)进行均值滤波处理得到图像C(x，y)；
5)计算图像中每个像素点的相对标准偏差，相对标准偏差的3倍值即为图像中每个像素点的边缘域值，标准偏差的计算公式为 σ ( x , y ) = { Σ i , j = N 2 N 2 [ A ( x i , y j ) - M ( x , y ) ] 2 } / ( N 2 - 1 ) ，公式中的M(x，y)为像素(x，y)的像素邻域均值；
6)将图像B(x，y)减去图像C(x，y)，得到的差值与像素点的边缘域值比较，当差值大于或等于边缘域值时，保存该差值到图像D(x，y)中，否则将D(x，y)对应的像素值设为0；
7)对图像D(x，y)进行非线性对比度增强变换得到图像E(x，y)；
8)确定一个大于1的常数c，得到增强比例系数
α ( x , y ) = c A ( x , y ) A max ;
9)将α(x，y)、E(x，y)和C(x，y)相乘，得到边缘增强图像F(x，y)＝α(x，y)*E(x，y)*C(x，y)；
10)最终增强图像G(x，y)＝(F(x，y)+C(x，y))*Amax。
在上述的方法步骤中，所述均值滤波处理时滤波窗随图像噪声的增强而增大或随图像噪声的减弱而缩小。
在上述的方法步骤中，所述非线性对比度增强变换采用正弦变换的方式。
本发明由于采用了上述的技术方案，使用自适应非线性对比度增强法对图像进行增强处理。自适应的特点是使整幅图像在消除图像噪声的同时，实现对整幅图像中各种灰度区域边缘细节的对比度增强，并在暗区域、弱边缘加大对对比度的增强幅度，使扫描图像更为清晰。同现有技术相比，本发明方法对图像信息增强处理速度快、算法简单、成像清晰，消除了图像的噪声，满足扫描图像对于暗区域的对比度需要增强更多的要求。本发明适用于数据处理量大、系统实时性要求高的图像信息增强处理系统。
下面结合附图和具体的实施方式对本发明做进一步的说明。
附图说明
图1为本发明的工作步骤流程图；
图2为本发明非线性对比度增强变换的曲线示意图；
图3为为本发明方法提供信号来源的辐射成像系统结构示意图。
具体实施方式
本发明方法是对由辐射成像系统获得的信号进行处理，如图3所示辐射成像系统包括辐射源1、机械控制装置5、探测装置6、数据采集装置7及计算机成像装置8。辐射源1发出X射线2穿过由机械控制装置5承载的被检物品4后，由正对X射线2光束的探测装置6接收，探测装置6将接收的X射线信号传输到数据采集装置7并转换成数字信号后传送给计算机成像装置8。
参看图1，使用本发明方法的主要步骤为：
1)通过辐射成像系统扫描获取被测物体的辐射图像A(x，y)。
2)在图像A(x，y)中查找像素灰度最大值Amax。
3)对图像A(x，y)进行归一化处理，使处理后图像B(x，y)中的像素灰度值分布在(0，1)之间，归一化处理的公式为
B ( x , y ) = A ( x , y ) A max .
4)对图像B(x，y)进行均值滤波处理得到图像C(x，y)，均值滤波处理时滤波窗可随图像噪声的增强而增大或随图像噪声的减弱而缩小。
5)计算图像中每个像素点的相对标准偏差，相对标准偏差的3倍值即为图像中每个像素点的边缘域值，标准偏差的计算公式为 σ ( x , y ) = { Σ i , j = N 2 N 2 [ A ( x i , y j ) - M ( x , y ) ] 2 } / ( N 2 - 1 ) ，公式中的M(x，y)为像素(x，y)的像素邻域均值。
6)将图像B(x，y)减去图像C(x，y)，得到的差值与像素点的边缘域值比较，当差值大于或等于边缘域值时，保存该差值到图像D(x，y)中，否则将D(x，y)对应的像素值设为0。
7)对图像D(x，y)进行正弦变换方式的非线性对比度增强变换得到图像E(x，y)，如图2所示。
8)确定一个大于1的常数c，得到增强比例系数
α ( x , y ) = c A ( x , y ) A max ;
9)将α(x，y)、E(x，y)和C(x，y)相乘，得到边缘增强图像F(x，y)＝α(x，y)*E(x，y)*C(x，y)；
10)最终增强图像G(x，y)＝(F(x，y)+C(x，y))*Amax。

Claims (3)

1.一种辐射成像中图像信息增强的方法，它是对包括使用辐射源、机械控制装置、探测装置、数据采集装置及计算机成像装置的辐射成像系统所获得的信号进行处理，其主要步骤为：
1)通过辐射成像系统扫描获取被测物体的辐射图像A(x，y)；
2)在图像A(x，y)中查找像素灰度最大值Amax；
3)对图像A(x，y)进行归一化处理，使处理后图像B(x，y)中的像素灰度值分布在(0，1)之间，归一化处理的公式为 B ( x , y ) = A ( x , y ) A max ;
4)对图像B(x，y)进行均值滤波处理得到图像C(x，y)；
5)计算图像中每个像素点的相对标准偏差，相对标准偏差的3倍值即为图像中每个像素点的边缘域值，标准偏差的计算公式为 σ ( x , y ) = { Σ i , j = - N 2 N 2 [ A ( x i , y j ) - M ( x , y ) ] 2 } / ( N 2 - 1 ) , 公式中的M(x，y)为像素(x，y)的像素邻域均值；
6)将图像B(x，y)减去图像C(x，y)，得到的差值与像素点的边缘域值比较，当差值大于或等于边缘域值时，保存该差值到图像D(x，y)中，否则将D(x，y)对应的像素值设为0；
7)对图像D(x，y)进行非线性对比度增强变换得到图像E(x，y)；
8)确定一个大于1的常数c，得到增强比例系数 α ( x , y ) = c A ( x , y ) A max ;
9)将α(x，y)、E(x，y)和C(x，y)相乘，得到边缘增强图像F(x，y)＝α(x，y)*E(x，y)*C(x，y)；
10)最终增强图像G(x，y)＝(F(x，y)+C(x，y))*Amax。
2.根据权利要求1所述的辐射成像中图像信息增强的方法，其特征在于，所述均值滤波处理时滤波窗随图像噪声的增强而增大或随图像噪声的减弱而缩小。
3.根据权利要求1或2所述的辐射成像中图像信息增强的方法，其特征在于，所述非线性对比度增强变换采用正弦变换的方式。
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