CN103942840A - 一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法 - Google Patents
一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103942840A CN103942840A CN201410203823.4A CN201410203823A CN103942840A CN 103942840 A CN103942840 A CN 103942840A CN 201410203823 A CN201410203823 A CN 201410203823A CN 103942840 A CN103942840 A CN 103942840A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dimensional
- camera
- image
- reconstruction
- distributed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法技术方案，该方案对拍摄的多幅放射性物质的二维图像进行复原后，重构放射性物质的三维分布图像。该方案拓宽了γ相机的功能，建立基于γ相机二维图像重构放射性物质三维分布技术方法，实现γ相机调查放射性物质空间分布的目标。
Description
技术领域
本发明属于核辐射探测技术领域，尤其是一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法。
背景技术
在现有技术中，公知的技术是在上世纪90年代，γ相机首次用于寻找放射性物质的位置，目前γ相机仍然是快速寻找放射性物质二维位置的主要工具，不具备测定寻找放射性物质的三维分布的能力。
发明内容
本发明的目的，就是针对现有技术所存在的不足，而提供一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法的技术方案，该方案利用多幅γ相机二维图像，通过图像复原、统计重建算法，实现基于γ相机二维图像重构放射性物质三维分布技术方法，得到放射性物质在空间内的三维分布信息。
本方案是通过如下技术措施来实现的：一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法,包括以下步骤：
a、用γ相机在不同方位拍摄至少3幅待测对象的二维图像；
b、对拍摄的二维图像进行高斯去噪后进行图像复原；
c、使用复原后的图像运用统计重建算法进行三维分布重构，获得三维分布图。
作为本方案的优选：步骤b中二维图像的复原采用里查德森迭代复原算法,将将失真的图像还原为理想状态下小孔成像结果。
作为本方案的优选：步骤c中统计重建算法为ML-EM重建算法。
本方案的有益效果可根据对上述方案的叙述得知，本发明拓宽了γ相机的功能，建立基于γ相机二维图像重构放射性物质三维分布技术方法，实现γ相机调查放射性物质空间分布的目标，该技术在复杂条件下同样适用。
由此可见，本发明与现有技术相比，具有实质性特点和进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
具体实施方式
为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式对本方案进行阐述。
本方案的具体实施方式：
a、图像重建的数据源是稀疏、多能量数据源。已知方位拍摄二维图像使用γ相机对被测放射性物质对象在多个已知方位拍摄二维图像。根据实际被测对象所处的环境条件，用γ相机按一定轨迹（如圆弧）或任意角度方位的获取一组图像，图像获取方位灵活多样，图像数目为三幅以上。
b、对二维图像进行图像复原,其特征在于对获取到的单个二维图像进行复原处理。γ相机一般采用厚针孔方式成像或编码孔成像，无论哪种成像通常都会造成二维图像的失真，本技术通过二维图像复原将失真的图像还原为理想状态下小孔成像结果。在对图像进行高斯噪声去噪后进行图像复原。图像复原算法采用移变空间的迭代图像复原算法。
c、使用复原后图像进行放射性物质三维分布重构，在于根据已知方位拍摄二维稀疏、多能量数据源图像重建获得三维分布。使用复原后的稀疏、多能量数据源图像进行放射性物质三维分布重构，获得三维分布图。重建过程可根据任意数量、任意位置角度的图像进行三维重建。重建算法采用的是统计重建算法。
考虑到γ相机在实际使用中不能在各种测量条件下保证按照同一种测量方案来获取原始图像，在上述技术方案中，步骤a中使用不同方位的多幅二维γ相机图像具有通用性强的特点。为此，设计了一种通用性测量条件参数菜单式的输入架构，可接受任意多个在不同距离位置、不同角度测量的γ相机图像作为输入，来进行图像重建。
在上述技术方案中，步骤b中对二维图像进行图像复原，采用里查德森迭代复原算法。该算法用于对空间移变系统的图像失真进行复原，在实际应用中关键技术为点扩散函数的确定和迭代次数的确定，本技术针对RadCamera2000 γ相机的成像模式（针孔、编码孔）设计了适用的点扩散函数，并取定了在实际使用中效果较好的迭代次数。
在上述技术方案中，步骤c中使用复原后图像进行放射性物质三维分布重构。重建算法使用统计重建算法，其内容包括：重建目标离散化、系统物理模型、统计模型、成本函数和求解方法。以上各内容分别采用：方形像素离散化、针孔相交体积物理模型、正态分布高斯统计模型和ML-EM算法。
本说明书（包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
Claims (3)
1.一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法,其特征是：包括以下步骤：
a、用γ相机在不同方位拍摄至少3幅待测对象的二维图像；
b、对拍摄的二维图像进行高斯去噪后进行图像复原；
c、使用复原后的图像运用统计重建算法进行三维分布重构，获得三维分布图。
2. 根据权利要求1所述的一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法，其特征是：所述步骤b中二维图像的复原采用里查德森迭代复原算法。
3. 根据权利要求1所述的一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法，其特征是：所述步骤c中统计重建算法为ML-EM重建算法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410203823.4A CN103942840A (zh) | 2014-05-15 | 2014-05-15 | 一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410203823.4A CN103942840A (zh) | 2014-05-15 | 2014-05-15 | 一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103942840A true CN103942840A (zh) | 2014-07-23 |
Family
ID=51190490
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410203823.4A Pending CN103942840A (zh) | 2014-05-15 | 2014-05-15 | 一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103942840A (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07218637A (ja) * | 1994-01-31 | 1995-08-18 | Shimadzu Corp | エミッションｃｔ装置 |
| EP0854639A2 (en) * | 1994-06-01 | 1998-07-22 | Simage Oy | Imaging devices, systems and methods |
| US20030230723A1 (en) * | 2002-06-12 | 2003-12-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Gamma camera workflow automation |
| CN101718875A (zh) * | 2009-12-11 | 2010-06-02 | 中国原子能科学研究院 | γ射线成像装置 |
| CN102498388A (zh) * | 2009-06-16 | 2012-06-13 | 亚历山大·V·斯托利恩 | 用于移动放射性核素源分布的图像重建的方法 |
| CN102831627A (zh) * | 2012-06-27 | 2012-12-19 | 浙江大学 | 一种基于gpu多核并行处理的pet图像重建方法 |
-
2014
- 2014-05-15 CN CN201410203823.4A patent/CN103942840A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH07218637A (ja) * | 1994-01-31 | 1995-08-18 | Shimadzu Corp | エミッションｃｔ装置 |
| EP0854639A2 (en) * | 1994-06-01 | 1998-07-22 | Simage Oy | Imaging devices, systems and methods |
| US20030230723A1 (en) * | 2002-06-12 | 2003-12-18 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Gamma camera workflow automation |
| CN102498388A (zh) * | 2009-06-16 | 2012-06-13 | 亚历山大·V·斯托利恩 | 用于移动放射性核素源分布的图像重建的方法 |
| CN101718875A (zh) * | 2009-12-11 | 2010-06-02 | 中国原子能科学研究院 | γ射线成像装置 |
| CN102831627A (zh) * | 2012-06-27 | 2012-12-19 | 浙江大学 | 一种基于gpu多核并行处理的pet图像重建方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| BRUNO DE MAN 等: "An iterative maximum-likelihood polychromatic algorithm for CT", 《IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING》 * |
| TOURASSI 等: "Improved Lesion Detection in SPECT using MLEM Reconstruction", 《IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEAR SCIENCE》 * |
| WILLIAM HADLEY RICHARDSON: "Bayesian-Based Iterative Method of Image Restoration", 《JOURNAL OF THE OPTICAL SOCIETY OF AMERICA》 * |
| 党晓军: "基于γ相机图像的放射源三维分布重构技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
| 刘一 等: "ML-EM算法在SPECT中的应用", 《 第8届全国核电子学与核探测技术学术年会论文集》 * |
| 洪俊杰 等: "γ相机中编码孔径准直器设计及数字图像重建", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 王铁成 等: "现代γ相机和SPECT", 《核电子学与探测技术》 * |
| 肖洒 等: "MURA编码孔成像中γ源分布的数值重建", 《核电子学与探测技术》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103528571B (zh) | 单目立体视觉相对位姿测量方法 | |
| GB2556824A (en) | Camera calibration using synthetic images | |
| Sankowski et al. | Estimation of measurement uncertainty in stereo vision system | |
| CN104730520B (zh) | 基于子孔径合成的圆周sar后向投影自聚焦方法 | |
| CN102589530B (zh) | 基于二维相机和三维相机融合的非合作目标位姿测量方法 | |
| Liu et al. | Novel calibration method for non-overlapping multiple vision sensors based on 1D target | |
| CN107507277B (zh) | 三维点云重构方法和装置、服务器及可读存储介质 | |
| CN104182982A (zh) | 双目立体视觉摄像机标定参数的整体优化方法 | |
| CN102750697A (zh) | 一种参数标定方法及装置 | |
| Liu et al. | An external parameter calibration method for multiple cameras based on laser rangefinder | |
| Gerum et al. | CameraTransform: A Python package for perspective corrections and image mapping | |
| Discetti et al. | The detrimental effect of increasing the number of cameras on self-calibration for tomographic PIV | |
| Loaiza et al. | Multi-camera calibration based on an invariant pattern | |
| CN103530627B (zh) | 基于二维散射中心集网格模型的isar图像恢复方法 | |
| Chen et al. | Calibrating stereo-digital image correlation system using synthetic speckle-pattern calibration target | |
| CN105046691A (zh) | 一种基于正交消失点的相机自标定方法 | |
| Fu et al. | A flexible approach to light pen calibration for a monocular-vision-based coordinate measuring system | |
| CN103942840A (zh) | 一种利用γ相机拍摄二维图像重构放射性物质三维分布的方法 | |
| CN104777329B (zh) | 一种用于粒子图像测速三维粒子场重构的线性规划算法 | |
| KR20150119770A (ko) | 카메라를 사용한 3차원 좌표 측정 장치 및 방법 | |
| Hui et al. | Determining shape and motion from monocular camera: A direct approach using normal flows | |
| KR20120047482A (ko) | 평면 영역을 이용한 이종 카메라간 교정 방법 및 장치 | |
| CN106548183B (zh) | 一种快速对模糊目标进行边缘提取的方法 | |
| Nikolov et al. | Performance Characterization of Absolute Scale Computation for 3D Structure from Motion Reconstruction | |
| CN103985126A (zh) | 计算视频图像中人群密度图的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20140723 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |