CN104091309B - 一种平板x射线图像的均衡显示方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种平板X射线图像的均衡显示方法，包括以下步骤：(1)输入原始图像，根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；(2)读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果合并成算法参数；(3)先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合步骤(2)得到的算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换、直方图变换，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；(4)构建调整曲线，根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。本发明可有效增强图像中的不同尺度的目标特征，实现图像自动最优化均衡显示。

Description

一种平板X射线图像的均衡显示方法及系统

技术领域

本发明涉及数字图像处理与显示技术，特别涉及一种平板X射线图像的均衡显示方法及系统。

背景技术

X射线平板探测器主要应用于医疗机构、工业探伤，是目前最新、最先进的X射线采集装置，能捕捉到微小的细节，其采集的图像位深高达14比特，相当于16384级灰度，远大于目前广泛使用的图像增强器的8或10比特。从采集的原始的14比特图像数据，到专业灰度显示器的12比特，直至用户人眼的6比特灰度分辨能力，其灰度级是逐级递减的，因此原始图像无法直接被终端用户使用，必须经过特征增强、噪声抑制、动态范围压缩、对比度增强等一系列处理，才能最终被人眼接受。

目前，国内医疗机构的医生在使用X射线平板图像进行诊断时，经图像工作站处理后显示的默认图像基本上无法直接用于诊断，一般需要根据不同的诊断需求，由医生使用鼠标在图像上调节窗宽窗位直到图像满足该部位的诊断可视条件，该过程一般耗时4-10秒。如需观察同一图像上的多个组织部位，则需要分别调节窗宽窗位，整个过程耗时较久，且一般无法在同一图像上看到所有组织的最佳成像。

现阶段，图像处理与显示技术存在的主要问题可以归结为：(1)处理后的图像无法自动显示为最优的图像效果，基本都需要终端用户手动调节窗宽窗位，调节过程费时；(2)不同组织部位，如肌肉、骨骼、肺纹等不能均衡地同时最佳成像，一般需打印多份胶片分别显示；(3)肥胖病人或较厚胸腹部的成像层次不分明；(4)对曝光条件比较敏感，如条件稍有偏差需要病人重新拍片，射线摄入量增多对身体无益。工业平板实际使用中存在与医疗平板几乎一样的问题。本发明旨在克服上述图像显示技术方面的不足，通过对图像进行在线处理，使得在同一图像上可以方便地看到所有需要看到的信息。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点与不足，本发明的目的在于提供一种平板X射线图像的均衡显示方法，可有效增强图像中的不同尺度的目标特征，实现图像自动最优化均衡显示。

本发明还公开了一种平板X射线图像的均衡显示系统。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种平板X射线图像的均衡显示方法，包括以下步骤：

(1)输入原始图像，根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；

(2)读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果作为算法参数；

(3)先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合步骤(2)得到的算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换、直方图变换，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；

(4)构建调整曲线，然后根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，通过分析结果图像的灰度值分布范围，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。

步骤(2)所述输入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果合并成算法参数，具体为：

(2-1)读入原始图像；

(2-2)读入掩模图像；

(2-3)噪声估计，首先全局噪声估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的噪声估计，生成噪声参数；

(2-4)增益估计，首先全局增益估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的增益估计，生成增益参数；

(2-5)局部对比度估计，针对掩模图像的不同区域进行各个区域的局部对比度估计，生成局部对比度参数；

(2-6)将所述(2-3)至(2-5)中的噪声参数、增益参数、局部对比度参数集成，生成算法参数。

所述(2-3)所述生成噪声参数，具体为：

设掩膜图像有m个区域M_i，i＝1,2,3…m，根据拍摄条件的不同对区域M_i设置全局噪声估计参数，为a_i；对区域M_i进行噪声估计得到噪声估计值为n_i，则区域M_i的噪声参数为n_i/a_i。

步骤(2-4)所述生成增益参数，具体为:

设掩膜图像有m个区域M_i，i＝1,2,3…m，根据拍摄条件的不同对区域M_i设置全局增益估计，为b_i；统计区域M_i的灰度平均值作为其增益估计，为r_i；则区域M_i的增益参数为r_i/b_i。

步骤(2-5)所述生成局部对比度参数，具体为：

设掩膜图像有m个区域M_i，i＝1,2,3…m，计算区域M_i中的像素点的局部方差，作为其局部对比度参数。

噪声估计方法具体为：

对原始图像I中的每个像素点，计算邻域内的局部标准差值，得到中间图像TI，然后根据像素点灰度值的差异性将中间图像TI分割成m个区域M_i’，i＝1,2,3…m,统计区域M_i’的中值，得到噪声估计值n_i。

步骤(2-4)所述计算出优化的窗宽窗位值，具体为：

假设图像中灰度级的最大值和最小值分别为pmax和pmin，则窗位plevel为(pmax+pmin)/2，窗宽pwidth为(pmax-pmin)*margin，其中，0<margin<1。

一种平板X射线图像的均衡显示系统，包括

图像分割模块，用于根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；

参数估计模块，用于读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果作为算法参数；多尺度处理模块，用于先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合步骤(2)得到的算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换、直方图变换，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；

均衡显示模块，用于构建调整曲线，然后根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，通过分析结果图像的灰度值分布范围，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。

所述参数估计模块包括

原始图像读入模块，用于读入原始图像；

掩模图像读入模块，用于读入掩模图像；

噪声估计模块，用于首先全局噪声估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的噪声估计，生成噪声参数；

增益估计模块，用于首先全局增益估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的增益估计，生成增益参数；

局部对比度估计模块，用于针对掩模图像的不同区域进行各个区域的局部对比度估计，生成局部对比度参数；

算法参数生成模块，用于将所述噪声参数、增益参数、局部对比度参数集成，生成算法参数。

与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：

本发明相对现有技术有以下优点及效果：

1、本发明对平板X射线图像进行多尺度处理与均衡显示处理，可有效增强图像中的不同尺度的目标特征，实现图像自动最优化均衡显示。

2、图像层次分明：本发明通过图像分割对不同区域区别对待，避免了不同区域增强结果的同质化，使得结果图像层次分明。

3、适应性强：本发明通过噪声估计、增益估计、局部对比度估计，可预先生成有针对性的算法参数，使得多尺度处理算法的参数随原始图像变换而变换，因此对曝光条件不敏感，能自动、合理、有效地处理各种原始图像。

4、自动优化显示：本发明通过对结果图像分析计算出最优的窗宽窗位值，可自动显示为最佳图像效果，避免了用户拿到图像后再手动调节，省时省力。

5、均衡显示：不同组织部位，可在同一图像上同时最佳成像，避免用户频繁调节，也节约了胶片。

附图说明

图1为本发明的实施例的平板X射线图像的均衡显示方法的流程图。

图2为本发明的实施例的参数估计步骤的流程图。

图3为本发明的实施例的多尺度处理步骤的流程图。

图4为本发明的实施例的均衡显示模块步骤的流程图。

具体实施方式

下面结合实施例，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

如图1所示，本实施例的一种平板X射线图像的均衡显示方法，包括以下步骤：

(1)输入原始图像，根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；

(2)参数估计：读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果作为算法参数；如图2所示，具体包括：

(2-1)读入原始图像；

(2-2)读入掩模图像；

(2-3)噪声估计，首先全局噪声估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的噪声估计，生成噪声参数：假设原始图像I，掩膜图像分为三个不同的由阈值分割得到的区域M₁，M₂和M₃，例如，骨骼、肌肉和背景三种不同区域。根据拍摄条件的不同对各个区域设置全局噪声估计参数，分别为a₁，a₂和a₃，对各个区域进行噪声估计得到噪声估计值分别为n₁，n₂和n₃，则各个区域的噪声参数Pn分别为n₁/a₁，n₂/a₂和n₃/a₃。具体的噪声估计方法为对图像I中的每个像素点计算邻域内的局部标准差值得到中间图像TI，然后对然后根据像素点灰度值的差异性将中间图像TI分割成区域M₁’，M₂’和M₃’，统计各个区域的中值，得到噪声估计值n₁，n₂和n₃。

(2-4)增益估计，首先全局增益估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的增益估计，生成增益参数：假设原始图像I，掩膜图像分为三个不同的区域M₁，M₂和M₃，根据拍摄条件不同对各个区域设置全局增益估计，分别为b₁，b₂和b₃，利用统计各个区域的灰度平均值作为其增益估计，分别为r₁，r₂和r₃，则各个区域的增益参数Pr分别为r₁/b₁，r₂/b₂和r₃/b₃。

(2-5)局部对比度估计，针对掩模图像的不同区域进行各个区域的局部对比度估计，生成局部对比度参数：设原始图像I，掩膜图像分为三个不同的区域M₁，M₂和M₃，在各个区域中计算像素点的局部标准差，作为其局部对比度参数，分别为Pc₁，Pc₂和Pc₃。

(2-6)将所述(2-3)至(2-5)中的噪声参数、增益参数、局部对比度参数集成，生成算法参数；

(3)多尺度处理：如图3所示，先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合步骤(2)得到的算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换以增强对比度、直方图变换以压缩动态范围，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；

(4)均衡显示：如图4所示，构建调整曲线，然后根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，通过分析结果图像的灰度值分布范围，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。假设图像中灰度级的最大值和最小值分别为pmax和pmin，则窗位plevel为(pmax+pmin)/2，窗宽pwidth为(pmax-pmin)*margin，其中，0<margin<1。

本实施例的平板X射线图像的均衡显示系统，包括

图像分割模块，用于根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；

参数估计模块，用于读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果作为算法参数；

多尺度处理模块，用于先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合步骤(2)得到的算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换以增强对比度、直方图变换以压缩动态范围，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；

均衡显示模块，用于构建调整曲线，然后根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，通过分析结果图像的灰度值分布范围，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。

所述参数估计模块包括

原始图像读入模块，用于读入原始图像；

掩模图像读入模块，用于读入掩模图像；

噪声估计模块，用于首先全局噪声估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的噪声估计，生成噪声参数；

增益估计模块，用于首先全局增益估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的增益估计，生成增益参数；

局部对比度估计模块，用于针对掩模图像的不同区域进行各个区域的局部对比度估计，生成局部对比度参数；

算法参数生成模块，用于将所述噪声参数、增益参数、局部对比度参数集成，生成算法参数。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受所述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种平板X射线图像的均衡显示方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)输入原始图像，根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；

(2)读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果作为算法参数，具体为：

(2-1)读入原始图像；

(2-2)读入掩模图像；

(2-3)噪声估计，首先全局噪声估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的噪声估计，生成噪声参数；

(2-4)增益估计，首先全局增益估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的增益估计，生成增益参数；

(2-5)局部对比度估计，针对掩模图像的不同区域进行各个区域的局部对比度估计，生成局部对比度参数；

(2-6)将所述(2-3)至(2-5)中的噪声参数、增益参数、局部对比度参数集成，生成算法参数；

(3)先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合步骤(2)得到的算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换、直方图变换，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；

(4)构建调整曲线，然后根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，通过分析结果图像的灰度值分布范围，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。

2.根据权利要求1所述的平板X射线图像的均衡显示方法，其特征在于，所述(2-3)所述生成噪声参数，具体为：

设掩膜图像有m个区域M_i，i＝1,2,3…m，根据拍摄条件的不同对区域M_i设置全局噪声估计参数，为a_i；对区域M_i进行噪声估计得到噪声估计值为n_i，则区域M_i的噪声参数为n_i/a_i。

3.根据权利要求1所述的平板X射线图像的均衡显示方法，其特征在于，步骤(2-4)所述生成增益参数，具体为:

设掩膜图像有m个区域M_i，i＝1,2,3…m，根据拍摄条件的不同对区域M_i设置全局增益估计，为b_i；统计区域M_i的灰度平均值作为其增益估计，为r_i；则区域M_i的增益参数为r_i/b_i。

4.根据权利要求1所述的平板X射线图像的均衡显示方法，其特征在于，步骤(2-5)所述生成局部对比度参数，具体为：

设掩膜图像有m个区域M_i，i＝1,2,3…m，计算区域M_i中的像素点的局部方差，作为其局部对比度参数。

5.根据权利要求2所述的平板X射线图像的均衡显示方法，其特征在于，噪声估计方法具体为：

对原始图像I中的每个像素点，计算邻域内的局部标准差值，得到中间图像TI，然后根据像素点灰度值的差异性将中间图像TI分割成m个区域M_i’，i＝1,2,3…m,统计区域M_i’的中值，得到噪声估计值n_i。

6.根据权利要求1所述的平板X射线图像的均衡显示方法，其特征在于，步骤(4)所述计算出优化的窗宽窗位值，具体为：

假设图像中灰度级的最大值和最小值分别为pmax和pmin，则窗位plevel为(pmax+pmin)/2，窗宽pwidth为(pmax-pmin)*margin，其中，0<margin<1。

7.一种平板X射线图像的均衡显示系统，其特征在于，包括

图像分割模块，用于根据像素点灰度值的差异性将原始图像分割为若干区域，生成掩膜图像；

参数估计模块，用于读入原始图像和掩膜图像，依次进行噪声估计、增益估计、局部对比度估计，将估计的结果作为算法参数；多尺度处理模块，用于先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解，得到残差图像，结合算法参数，在残差图像上依次进行伽玛变换、直方图变换，然后再进行拉普拉斯金字塔合成，生成中间图像；所述参数估计模块包括原始图像读入模块，用于读入原始图像；掩模图像读入模块，用于读入掩模图像；噪声估计模块，用于首先全局噪声估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的噪声估计，生成噪声参数；增益估计模块，用于首先全局增益估计，然后针对掩模图像的不同区域进行各个区域的增益估计，生成增益参数；局部对比度估计模块，用于针对掩模图像的不同区域进行各个区域的局部对比度估计，生成局部对比度参数；算法参数生成模块，用于将所述噪声参数、增益参数、局部对比度参数集成，生成算法参数；

均衡显示模块，用于构建调整曲线，然后根据调整曲线将中间图像映射为结果图像，通过分析结果图像的灰度值分布范围，计算出优化的窗宽窗位值，将结果图像显示在显示器上。