CN104142353B - 可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统 - Google Patents

可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN104142353B
CN104142353B CN201410250920.9A CN201410250920A CN104142353B CN 104142353 B CN104142353 B CN 104142353B CN 201410250920 A CN201410250920 A CN 201410250920A CN 104142353 B CN104142353 B CN 104142353B
Authority
CN
China
Prior art keywords
projection
data
prime
testee
local
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.)
Active
Application number
CN201410250920.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104142353A (zh
Inventor
邢宇翔
陈羽加
曹萌
刘永盛
黄伟健
王正安
张丽
陈志强
刘宾
梁保权
肖永顺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
STATE-OPERATED NO7416 FACTORY
Tsinghua University
Original Assignee
STATE-OPERATED NO7416 FACTORY
Tsinghua University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by STATE-OPERATED NO7416 FACTORY, Tsinghua University filed Critical STATE-OPERATED NO7416 FACTORY
Priority to CN201410250920.9A priority Critical patent/CN104142353B/zh
Publication of CN104142353A publication Critical patent/CN104142353A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104142353B publication Critical patent/CN104142353B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本发明公开了一种可见光成像辅助定位局部CT扫描方法及系统,其中方法包括以下步骤:将标志图固定在被测物体上,以获取标志图的初始位置;根据标志图的初始位置控制被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,并分别扫描被测物体在N个预设角度下的扫描数据;根据标志图的初始位置和当前位置得到被测物体的运动信息,并根据运动信息获取被测物体的位置信息;根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,并根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像。该方法可以在机械控制精度由于复杂环境条件限制而无法保证的情况下,实现局部CT成像,提高了系统的灵活性和实用性,很好地实现系统的高效部署和灵活机动的目的。

Description

可见光成像辅助定位局部CT扫描方法及系统
技术领域
本发明涉及X光计算机断层成像技术领域,特别涉及一种可见光成像辅助定位局部CT扫描方法及系统。
背景技术
相关技术中,CT扫描的实现基于X光机和高能加速器等X射线源对物体进行照射,且使用线阵(例如二维扫描)或面阵(例如三维扫描)探测器采集数据。其中,扫描过程通过物体和光源或者探测器的相对旋转平移等轨迹得到不同角度下X射线穿过物体不同位置的光强数据,根据得到的光强数据可重建出被检测物体的断层图像。
然而,CT扫描通常需要高精度地控制扫描过程中物体和加速器及探测器的运动轨迹和相对位置,以满足对断层图像重建所需的数据条件。因此,为保证CT扫描系统的机械精度,安装一套工业CT扫描系统一般需要长时间的调试,导致对异形大尺寸物体存在很大的机械布局和控制的实现困难,且无法实现CT扫描系统的高效部署和灵活机动的目的,也无法适应在复杂环境下的成像要求,降低了系统的灵活性和实用性,并且无法很好地满足对感兴趣区域的局部CT成像需求。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此,本发明的一个目的在于提出一种低成本、高精度的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法。
本发明的另一个目的在于提出一种可见光成像辅助定位局部CT扫描系统。
为达到上述目的,本发明一方面实施例提出了一种可见光成像辅助定位局部CT扫描方法,包括以下步骤:将标志图固定在被测物体上,以获取标志图的初始位置;根据所述标志图的初始位置控制所述被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,并分别扫描所述被测物体在所述N个预设角度下的扫描数据;根据所述标志图的初始位置和当前位置得到所述被测物体的运动信息,并根据所述运动信息获取所述被测物体的位置信息;以及根据所述扫描数据和所述位置信息得到所述被测物体的投影数据,并根据所述投影数据通过局部CT成像重建算法得到所述被测物体的局部断层图像。
根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法,通过扫描被测物体在根据标志图的初始位置旋转至N个预设角度下的扫描数据,并得到被测物体的运动信息以获取位置信息,以根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,从而根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像,在机械控制精度由于复杂环境条件限制而无法保证的情况下,实现局部CT成像,提高了系统的灵活性和实用性,很好地实现系统的高效部署和灵活机动的目的。
另外,根据本发明上述实施例的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法还可以具有如下附加的技术特征:
在本发明的一个实施例中,所述根据所述投影数据通过局部CT成像重建算法得到所述被测物体的断层图像,进一步包括:对所述投影数据进行二阶偏微分处理;对微分处理后的投影数据进行二维卷积滤波处理;以及根据滤波处理后的投影数据进行反投影,以获取所述局部断层图像。
进一步地,在本发明的一个实施例中,在所述对所述投影数据进行二阶偏微分处理之前,还包括:根据以下公式对所述投影数据进行加权:
g 1 ( λ , u , v ) = D 2 D 2 + u 2 + v 2 g ( λ , u , v ) ,
其中,g(λ,u,v)为所述投影数据,D为X光源到探测器的距离,λ为所述投影数据的角度,u、v表示所述探测器的坐标。
进一步地,在本发明的一个实施例中,根据以下公式进行所述二阶偏微分处理:
g 2 ( λ , u , v ) = ( ∂ 2 ∂ u 2 + ∂ 2 ∂ v 2 ) g 1 ( λ , u , v ) ,
其中,g1(λ,u,v)为加权后的投影数据;以及根据以下公式进行所述二维卷积滤波处理:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u − u ′ , v − v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ ,
其中, h 2 D ( u ′ , v ′ ) = 1 4 π 2 R D | v ′ | u ′ 2 + v ′ 2 , R为扫描轨道的半径。
进一步地,在本发明的一个实施例中,上述扫描方法还包括:在反投影时,记录对每个像素的反投影过程的有效角度数目。
本发明另一方面实施例提出了一种可见光成像辅助定位局部CT扫描系统,包括:标志图,所述标志图固定在被测物体上;用于获取所述标志图在不同视角下的图像的第一图像获取装置和第二图像获取装置;定位装置,所述定位装置与所述第一图像获 取装置和所述第二图像获取装置相连,用于根据所述第一图像获取装置和第二图像获取装置获取的标志图的图像对所述标志图进行定位,并根据标志图的初始位置和当前位置得到所述被测物体的运动信息,以及根据所述运动信息获取所述被测物体的位置信息;图像扫描器,用于对所述被测物体进行扫描;控制器,所述控制器分别与所述定位装置和所述图像扫描器相连,用于根据所述标志图的初始位置控制所述被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,以使所述图像扫描器扫描所述被测物体在所述N个预设角度下的扫描数据;以及成像装置,所述成像装置分别与所述定位装置和所述图像扫描器相连,用于根据所述扫描数据和所述位置信息得到所述被测物体的投影数据,并根据所述投影数据通过局部CT成像重建算法得到所述被测物体的局部断层图像。
根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描系统,通过扫描被测物体在根据标志图的初始位置旋转至N个预设角度下的扫描数据,并得到被测物体的运动信息以获取位置信息,以根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,从而根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像,在机械控制精度由于复杂环境条件限制而无法保证的情况下,实现局部CT成像,提高了系统的灵活性和实用性,很好地实现系统的高效部署和灵活机动的目的。
另外,根据本发明上述实施例的可见光成像辅助定位局部CT扫描系统还可以具有如下附加的技术特征:
在本发明的一个实施例中,所述成像装置还用于:对所述投影数据进行二阶偏微分处理;对微分处理后的投影数据进行二维卷积滤波处理;以及根据滤波处理后的投影数据进行反投影,以获取所述局部断层图像。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述成像装置还用于根据以下公式对所述投影数据进行加权:
g 1 ( λ , u , v ) = D 2 D 2 + u 2 + v 2 g ( λ , u , v ) ,
其中,g(λ,u,v)为所述投影数据,D为X光源到探测器的距离,λ为所述投影数据的角度,u、v表示所述探测器的坐标。
进一步地,在本发明的一个实施例中,根据以下公式进行所述二阶偏微分处理:
g 2 ( λ , u , v ) = ( ∂ 2 ∂ u 2 + ∂ 2 ∂ v 2 ) g 1 ( λ , u , v ) ,
其中,g1(λ,u,v)为加权后的投影数据;以及根据以下公式进行所述二维卷积滤波处理:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u − u ′ , v − v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ ,
其中, h 2 D ( u ′ , v ′ ) = 1 4 π 2 R D | v ′ | u ′ 2 + v ′ 2 , R为扫描轨道的半径。
进一步地,在本发明的一个实施例中,所述成像装置还用于:在反投影时,记录对每个像素的反投影过程的有效角度数目。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为根据本发明实施例的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法的流程图;
图2为根据本发明一个实施例的根据标志图的位置确定坐标系的坐标定义示意图;
图3为根据本发明一个实施例的对于三维物体位于中心的局部进行成像的结果示意图;
图4为相关技术中的利用FDK对感兴趣区域进行重建的结果示意图;
图5为根据本发明一个实施例的对于三维物体位于边缘的局部进行成像和重建的结果示意图;
图6为根据本发明一个实施例的可见光成像辅助定位局部CT扫描系统的结构示意图;以及
图7为根据本发明一个具体实施例的可见光成像辅助定位局部CT扫描系统的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开,下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然,它们仅仅为示例,并且目的不在于限制本发明。此外,本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的,其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的 关系。此外,本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子,但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的可应用于性和/或其他材料的使用。另外,以下描述的第一特征在第二特征之“上”的结构可以包括第一和第二特征形成为直接接触的实施例,也可以包括另外的特征形成在第一和第二特征之间的实施例,这样第一和第二特征可能不是直接接触。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法及系统,首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法。参照图1所示,该扫描方法包括以下步骤:
S101,将标志图固定在被测物体上,以获取标志图的初始位置。
在本发明的一个实施例中,参照图2所示,首先定义世界坐标系,利用第一次拍摄标志图时(称为初始状态),该标志图的初始位置确定坐标系,其两条边分别定义为x轴和y轴,垂直于标志图平面的定义为z轴。
S102,根据标志图的初始位置控制被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,并分别扫描被测物体在N个预设角度下的扫描数据。
S103,根据标志图的初始位置和当前位置得到被测物体的运动信息,并根据运动信息获取被测物体的位置信息。
在本发明的一个实施例中,其次对被检测物体进行X射线扫描,完成一个角度下的扫描后对被测物体进行旋转,再获得标志图移动后的位置,通过对比旋转前后标志图的位置和方向,获得被测物体运动的精确信息,之后再对被测物体进行下一个角度的扫描,循环上述流程以达到对被测物体一定角度范围下即感兴趣区域的扫描数据。
其中,在本发明的一个实施例中,按照扫描过程,每采集一组CT数据就会拍摄一对照片(双目相机各一张),如果采集N个场景,最终就会有2N张照片。每次采集到的2张图都会与原始图相比较,将照片上的标志图影像看作是原始标志图经过投影变换得到的,于是可以针对每张照片求解出投影变换矩阵。
进一步地,在本发明的一个实施例中,需要采用张正友标定法确定两个相机的内参数矩阵,要求拍摄一批棋盘格标定板的照片,利用棋盘格点进行内参数矩阵标定,同时给出相机的畸变参数,并对采得图像进行畸变矫正。该标定采用业内已有方法。
进一步地,在本发明的一个实施例中,将这张大的标志图分成若干小块并视每一块为 一个“标记点”,因为这些小块很小,所以可以把它们抽象为一个“点”,对点而言可以认为它只会经历平移运动。于是,在每次相机拍到的照片上的标志图区域中选取出这些小块,将每一小块图像与标准标志图相比较,使用傅里叶相位算法得出二者的平移量,将其视为这个定义的“标记点”的平移量,于是就可以得到一系列“标记点”在照片上的位置,多次迭代运算后可以获得更加精确的数值。
具体地,在本发明的一个实施例中,首先定下标志图四周黑白定位点的粗略位置,下面以4个为例进行举例说明。在制作标志图时,本发明实施例首先定义了这四个角定位点中心的坐标分别为而后输入的四个点坐标为其次本发明实施例需要求出合适的投影变换矩阵 H = h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 , 使得 s u ci ( 0 ) v ci ( 0 ) 1 = h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 u ci ( s ) v ci ( s ) 1 , 经过变换可得:
u ci ( s ) v ci ( s ) 1 0 0 0 - u ci ( 0 ) u ci ( s ) - u ci ( 0 ) v ci ( s ) - u ci ( 0 ) 0 0 0 u ci ( s ) v ci ( s ) 1 - v ci ( 0 ) u ci ( s ) - v ci ( 0 ) v ci ( s ) - v ci ( 0 ) h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 = 0 0 其中,该式可记为Ah=0。解线性方程组,使用最小二乘的约束易得合适的H矩阵,将其作为后续迭代求解投影变换矩阵使用的初始值。
进一步地,在本发明的一个实施例中,在精细化求解矩阵H的循环中,涉及到三种图像。其中,一类是原始标志图(例如可以选取600像素*600像素),一类是相机直接得到的测试图,第三类是将测试图上有效图案区域拉伸至原始标志大小(即经过矩阵H的变换)后得到的图像,称为变换图,标准图上的点记为测试图上的点记为变换图上的点记为其中,(s)表示原始标志图,i表示标记点的序号,k表示迭代的次数,在已经进行过的初始配准中k=0。循环开始后,利用初始配准或上一轮迭代求得的变换矩阵H配合双线性插值方法可以得到一幅变换图,这幅变换图的数据全部来自测试图,但是位置关系十分接近原始标志图。进一步地,在本发明的一个实施例中,将原始标志图像均匀分成N*N(例如:10*10)共N2份,每份为M*M的正方形区域,可以将这个区域近似看作一个点,这个区域对应的标记点的位置就在该区域的中心坐标上。采用这种假设,原始标志图与测试图之间的变换关系就可以用这些局部中心标记点的位移完全体现出来,一共会有N2个局部中心标记点,它们的位移可以用傅里叶相位方法解得。在求出 这些变换图与原始标志图之间的位移关系后,将变换图上的位置再映射回测试图,只要利用变换图与测试图之间的坐标变换关系即可: s u i ( k ) v i ( k ) 1 = h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 u i t ( k ) v i t ( k ) 1 . 采用与粗配准时完全相同的最小二乘法可以求解H的值,不同的是,粗配准时只有4个对应点,矩阵A只有8行,而现在共有N2个对应点,矩阵A共有2N2行,冗余数据的引入大大提高了精度。
进一步地,在本发明的一个实施例中,求出每张图相对于原始图的投影变换矩阵后,下一步即为确定标志图的三维位置。为此,利用张正友标定法确定的两个相机的内参数矩阵,根据初始图状态下两台相机分别拍到的图像与我们规定的坐标系来确定外参数矩阵。其中,相机内参数矩阵记为A,外参数矩阵记为M=[r1 r2 r3 t],投影变换矩阵H=[h1h2 h3],令λ=1/||A-1h1||=1/||A-1h2||,则可解得r1=λA-1h1,r2=λA-1h2,r3=r1×r2,t=λA-1h3。相机拍得图片上坐标与该点原始三维坐标的关系为 s u v 1 = AM x y z 1 .
在本发明的一个实施例中,本发明实施例采用一系列点的三维坐标来表示标志图。在相机标定完成后,在原始标志图上取若干点,借助投影变换矩阵将其转化为测试图上的点的位置,利用左右测试图以及左右相机的内外参数矩阵,可以求得这些点的三维坐标:
s u v 1 = Q x y z 1 = q 11 q 12 q 13 q 14 q 21 q 22 q 23 q 24 q 31 q 32 q 33 q 34 x y z 1 .
在上述公式中,Q为内参数矩阵与外参数矩阵的乘积矩阵,u和v为该点在测试图上的坐标,均为已知量,对左右相机各可以列出如上方程,于是化简得到
m 14 ( 1 ) - u 1 m 34 ( 1 ) m 24 ( 1 ) - v 1 m 34 ( 1 ) m 14 ( 2 ) - u 2 m 34 ( 2 ) m 24 ( 2 ) - v 2 m 34 ( 2 ) = u 1 m 31 ( 1 ) - m 11 ( 1 ) u 1 m 32 ( 1 ) - m 12 ( 1 ) u 1 m 33 ( 1 ) - m 13 ( 1 ) v 1 m 31 ( 1 ) - m 21 ( 1 ) v 1 m 32 ( 1 ) - m 22 ( 1 ) v 1 m 33 ( 1 ) - m 23 ( 1 ) u 2 m 31 ( 2 ) - m 11 ( 2 ) u 2 m 32 ( 2 ) - m 12 ( 2 ) u 2 m 33 ( 2 ) - m 13 ( 2 ) v 2 m 31 ( 2 ) - m 21 ( 2 ) v 2 m 32 ( 2 ) - m 22 ( 2 ) v 2 m 33 ( 2 ) - m 23 ( 2 ) x y z ,
即可求出三维坐标值。将某一个状态求得的点坐标与初始状态相比较,列出方程为 P ′ = x 1 ′ . . . x n ′ y 1 ′ . . . y n ′ z 1 ′ . . . z n ′ 1 . . . 1 = R t P = R t x 1 . . . x n y 1 . . . y n z 1 . . . z n 1 . . . 1 , 因此只要有足够多的点,即可解得表示运动方式的矩阵[R t]。
S104,根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,并根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像。
进一步地,在本发明的一个实施例中,根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的断层图像:对投影数据进行二阶偏微分处理;对微分处理后的投影数据进行二维卷积滤波处理;以及根据滤波处理后的投影数据进行反投影,以获取断层图像。
其中,在本发明的一个实施例中,在对投影数据进行二阶偏微分处理之前,还包括:根据以下公式对所述投影数据进行加权:
g 1 ( λ , u , v ) = D 2 D 2 + u 2 + v 2 g ( λ , u , v ) ,
其中,g(λ,u,v)为投影数据,D为X光源到探测器的距离,λ为投影数据的角度,u、v表示探测器的坐标。
优选地,在本发明的一个实施例中,根据以下公式进行二阶偏微分处理:
g 2 ( λ , u , v ) = ( ∂ 2 ∂ u 2 + ∂ 2 ∂ v 2 ) g 1 ( λ , u , v ) ,
其中,g1(λ,u,v)为加权后的投影数据;以及根据以下公式进行二维卷积滤波处理:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u − u ′ , v − v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ ,
其中, h 2 D ( u ′ , v ′ ) = 1 4 π 2 R D | v ′ | u ′ 2 + v ′ 2 , R为扫描轨道的半径。
具体地,在本发明的一个实施例中,本发明实施例根据上述实测的几何关系参数,对局部扫描的数据根据有效投影角度进行加权以改进ATRACT方法进行局部图像重建。具体如下:
a)首先利用运动方式矩阵[R t],把采集到的数据与几何关系对应起来,矫正后得到投影数据用g(λ,u,v)表示,其中λ表示数据的角度,u、v表示探测器坐标。与传统FDK(FeldkampDewis Kress,锥束圆轨道滤波反投影重建算法)方法相同,首先根据公式对投影数据进行加权。其中,D为源到探测器的距离,在传统FDK重建过程中,采用一维滤波实现,公式为: g F ( λ , u , v ) = ∫ - ∞ ∞ h R ( u - u ′ ) g 1 ( λ , u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ , 其中,hR(u)在频域为|ω|。
b)其次分两步进行滤波。首先对投影数据求二阶偏微分,公式为:
在实际算法中,该步骤可以用二维拉普拉斯算子卷积来实现,所以是一个局部操作,可以避免数据不全对结果造成影响。其次对于二阶微分之后的结果,采用二维滤波进行处理,公式为:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u − u ′ , v − v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ , 其中, R为扫描轨道的半径,得到滤波后的投影数据gF (2D)(λ,u,v),然后进行反投影,反投影的结果为其中,x=(x,y,z),而[λ12]为扫描的角度范围即预设角度范围,Δλ为投影角度的采样步长。
进一步地,在本发明的一个实施例中,上述扫描方法还包括:在反投影时,记录对每个像素的反投影过程的有效角度数目。具体地,在本发明的一个实施例中,在反投影的过程中同时记录对每个像素(像素位置为x=(x,y,z))的反投影过程的有效角度范围最后得到局部重建断层图像为:
在工业CT检测的过程中,通常要面对大尺寸物体的检测,但是感兴趣区域仅为被测物体的局部,所以局部CT扫描系统是实际应用的需求。然而,随着断层图像重建方法的发展,算法对于CT数据构成的要求降低,本发明实施例对于解析重建算法的改进,使得解析重建算法也可以适应部分局部CT扫描重建任务。
在本发明的一个实施例中,参照图3、图4和图5所示,图3为通过本发明实施例的扫描方法对于三维物体位于中心的局部进行成像和重建的结果,图4为通过FDK直接对局部感兴趣区域进行重建的对比结果,图5为通过本发明实施例的扫描方法对于三维物体位于边缘的局部进行成像和重建的结果,从各图的结果可以看出,本发明实施例的扫描方法也可以称为局部重建方法采用的是基于二维滤波的局部CT重建方法,该方法相对于传统CT重建算法,在滤波之前首先对于数据进行二阶偏微分处理,该处理属于局部处理,进而减小了数据不全对于重建结果的影响,然后进行二维的卷积滤波过程,最后对于数据进行反投影,从而得到感兴趣区域的重建结果,对于局部感兴趣区域重建有着良好的效果。
进一步地,在本发明的实施例中,相对于现有的工业CT系统,本发明实施例降低了系统对机械精度的要求,缩短了安装和调试的时间,从而降低系统成本,并使系统具备快速部署和移动的能力,且解决了超大尺寸物体在扫描时移动精度难以控制的问题,使超大尺寸物体的CT检测成为可能。另外,本发明实施例针对感兴趣区域获取数据,减少探测器面积和数据量,并且应用改进的局部重建方法较好地解决了不完备数据重建的问题,仅 对感兴趣区域进行重建,可以节约成本,同时缩短检测时间。
根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描方法,通过扫描被测物体在根据标志图的初始位置旋转至N个预设角度下的扫描数据,并得到被测物体的运动信息以获取位置信息,以根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,从而根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像,在机械控制精度由于复杂环境条件限制而无法保证的情况下,实现局部CT成像,提高了系统的灵活性和实用性,很好地实现系统的高效部署和灵活机动的目的。
其次将参照附图描述根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描系统。参照图6所示,该扫描系统包括:标志图10、第一图像获取装置20、第二图像获取装置30、定位装置40、图像扫描器50、控制器60和成像装置70。
其中,标志图10固定在被测物体上。第一图像获取装置20和第二图像获取装置30用于获取标志图在不同视角下的图像。定位装置40与第一图像获取装置20和第二图像获取装置30相连,用于根据第一图像获取装置20和第二图像获取装置30获取的标志图10的图像对标志图10进行定位,并根据标志图10的初始位置和当前位置得到被测物体的运动信息,以及根据运动信息获取被测物体的位置信息。图像扫描器50用于对被测物体进行扫描。控制器60分别与定位装置40和图像扫描器50相连,用于根据标志图10的初始位置控制被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,以使图像扫描器50扫描被测物体在N个预设角度下的扫描数据。成像装置70分别与定位装置40和图像扫描器50相连,用于根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,并根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像。
本发明实施例的扫描系统在传统CT的基础上,在被成像物轴向加入一套基于双目成像的视觉定位系统包括标志图10、第一图像获取装置20和第二图像获取装置30,以确定扫描过程中物体与射线的几何关系。优选地,在本发明的一个实施例中,参照图7所示,第一图像获取装置20和第二图像获取装置30可以为照相机,即第一图像获取装置20和第二图像获取装置30组成照相机组也可称为双目相机,视觉定位系统由相机组和标志图10组成,扫描前将一幅标志图固定在被检测物体80表面,该标志图10的纹理信息预设定,通过确定标记图10所在平面的变化方式可以确定物体的运动方式。另外,本发明实施例的扫描系统中采用双目相机,可以确保标志图10在运动前后能完整地出现在相机视野中,且使其占据尽可能大的视野。相机通过图像配准的方式确定标志图10位置,并综合双目相机的信息确定标志图10三维位置,进而得到被测物体80位置信息。
在本发明的一个具体实施例中,本发明实施例的扫描系统的结构组成如图7所示,其中计算机系统通过控制工业CCD(Charge-coupled Device,中文全称:电荷耦合元件, 可以称为CCD图像传感器)相机的数据采集来得到被检测物体80的定位信息,并将定位信息与射线投影信息相结合进行图像重建。其中,机械控制、射线源部分与传统系统相同,其中,图像扫描器50包括探测器90和光源100,探测器90和光源100形成的束流有效区域在所有的扫描过程均覆盖被测物体80的局部感兴趣区域,所以本发明实施例的扫描系统的探测器90面积(在二维扫描情况下为探测器90长度)小于传统CT系统。本发明实施例的扫描系统的控制系统加入了基于视觉的定位信息采集与可见光图像的处理,以及定位系统和重建系统例的交互。其中,图中所示控制系统、定位系统和重建系统包括定位装置40、控制器60和成像装置70。此外,标记图10在保证平面度的情况下可以通过某种方式固定在被测物体80上。
具体地,在本发明的一个实施例中,参照图2所示,首先定义世界坐标系,利用第一次拍摄标志图10时(称为初始状态),该标志图10的初始位置确定坐标系,其两条边分别定义为x轴和y轴,垂直于标志图10平面的定义为z轴。
在本发明的一个实施例中,其次对被测物体80进行X射线扫描,完成一个角度下的扫描后对被测物体80进行旋转,再获得标志图10移动后的位置,通过对比旋转前后标志图10的位置和方向,获得被测物体80运动的精确信息,之后再对被测物体80进行下一个角度的扫描,循环上述流程以达到对被测物体80一定角度范围下即感兴趣区域的扫描数据。
其中,在本发明的一个实施例中,按照扫描过程,每采集一组CT数据就会拍摄一对照片(双目相机各一张),如果采集N个场景,最终就会有2N张照片。每次采集到的2张图都会与原始图相比较,将照片上的标志图影像看作是原始标志图即标志图10经过投影变换得到的,于是可以针对每张照片求解出投影变换矩阵。
进一步地,在本发明的一个实施例中,需要采用张正友标定法确定两个相机的内参数矩阵,要求拍摄一批棋盘格标定板的照片,利用棋盘格点进行内参数矩阵标定,同时给出相机的畸变参数,并对采得图像进行畸变矫正。该标定采用业内已有方法。
进一步地,在本发明的一个实施例中,将这张大的标志图10分成若干小块并视每一块为一个“标记点”,因为这些小块很小,所以可以把它们抽象为一个“点”,对点而言可以认为它只会经历平移运动。于是,在每次相机拍到的照片上的标志图10区域中选取出这些小块,将每一小块图像与标准标志图相比较,使用傅里叶相位算法得出二者的平移量,将其视为这个定义的“标记点”的平移量,于是就可以得到一系列“标记点”在照片上的位置,多次迭代运算后可以获得更加精确的数值。
具体地,在本发明的一个实施例中,首先定下标志图10四周黑白定位点的粗略位置,下面以4个为例进行举例说明。在制作标志图10时,本发明实施例首先定义了这四个角定位点中心的坐标分别为而后输入的四个点坐 标为其次本发明实施例需要求出合适的投影变换矩阵 H = h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 , 使得 s u ci ( 0 ) v ci ( 0 ) 1 = h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 u ci ( s ) v ci ( s ) 1 , 经过变换可得:
u ci ( s ) v ci ( s ) 1 0 0 0 - u ci ( 0 ) u ci ( s ) - u ci ( 0 ) v ci ( s ) - u ci ( 0 ) 0 0 0 u ci ( s ) v ci ( s ) 1 - v ci ( 0 ) u ci ( s ) - v ci ( 0 ) v ci ( s ) - v ci ( 0 ) h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 = 0 0 , 其中,该式可记为Ah=0。解线性方程组,使用最小二乘的约束易得合适的H矩阵,将其作为后续迭代求解投影变换矩阵使用的初始值。
进一步地,在本发明的一个实施例中,在精细化求解矩阵H的循环中,涉及到三种图像。其中,一类是原始标志图(例如可以选取600像素*600像素),一类是相机直接得到的测试图,第三类是将测试图上有效图案区域拉伸至原始标志大小(即经过矩阵H的变换)后得到的图像,称为变换图,标准图上的点记为测试图上的点记为变换图上的点记为其中,(s)表示原始标志图,i表示标记点的序号,k表示迭代的次数,在已经进行过的初始配准中k=0。循环开始后,利用初始配准或上一轮迭代求得的变换矩阵H配合双线性插值方法可以得到一幅变换图,这幅变换图的数据全部来自测试图,但是位置关系十分接近原始标志图。进一步地,在本发明的一个实施例中,将原始标志图像均匀分成N*N(例如:10*10)共N2份,每份为M*M的正方形区域,可以将这个区域近似看作一个点,这个区域对应的标记点的位置就在该区域的中心坐标上。采用这种假设,原始标志图与测试图之间的变换关系就可以用这些局部中心标记点的位移完全体现出来,一共会有N2个局部中心标记点,它们的位移可以用傅里叶相位方法解得。在求出这些变换图与原始标志图之间的位移关系后,将变换图上的位置再映射回测试图,只要利用变换图与测试图之间的坐标变换关系即可: s u i ( k ) v i ( k ) 1 = h 11 h 21 h 31 h 12 h 22 h 32 h 13 h 23 h 33 u i t ( k ) v i t ( k ) 1 . 采用与粗配准时完全相同的最小二乘法可以求解H的值,不同的是,粗配准时只有4个对应点,矩阵A只有8行,而现在共有N2个对应点,矩阵A共有2N2行,冗余数据的引入大大提高了精度。
进一步地,在本发明的一个实施例中,求出每张图相对于原始图的投影变换矩阵后,下一步即为确定标志图的三维位置。为此,利用张正友标定法确定的两个相机的内参数矩 阵,根据初始图状态下两台相机分别拍到的图像与我们规定的坐标系来确定外参数矩阵。其中,相机内参数矩阵记为A,外参数矩阵记为M=[r1 r2 r3 t],投影变换矩阵H=[h1 h2h3],令λ=1/||A-1h1||=1/||A-1h2||,则可解得r1=λA-1h1,r2=λA-1h2,r3=r1×r2,t=λA- 1h3。相机拍得图片上坐标与该点原始三维坐标的关系为 s u v 1 = AM x y z 1 .
在本发明的一个实施例中,本发明实施例采用一系列点的三维坐标来表示标志图10。在相机标定完成后,在原始标志图上取若干点,借助投影变换矩阵将其转化为测试图上的点的位置,利用左右测试图以及左右相机的内外参数矩阵,可以求得这些点的三维坐标:
s u v 1 = Q x y z 1 = q 11 q 12 q 13 q 14 q 21 q 22 q 23 q 24 q 31 q 32 q 33 q 34 x y z 1 .
在上述公式中,Q为内参数矩阵与外参数矩阵的乘积矩阵,u和v为该点在测试图上的坐标,均为已知量,对左右相机各可以列出如上方程,于是化简得到
m 14 ( 1 ) - u 1 m 34 ( 1 ) m 24 ( 1 ) - v 1 m 34 ( 1 ) m 14 ( 2 ) - u 2 m 34 ( 2 ) m 24 ( 2 ) - v 2 m 34 ( 2 ) = u 1 m 31 ( 1 ) - m 11 ( 1 ) u 1 m 32 ( 1 ) - m 12 ( 1 ) u 1 m 33 ( 1 ) - m 13 ( 1 ) v 1 m 31 ( 1 ) - m 21 ( 1 ) v 1 m 32 ( 1 ) - m 22 ( 1 ) v 1 m 33 ( 1 ) - m 23 ( 1 ) u 2 m 31 ( 2 ) - m 11 ( 2 ) u 2 m 32 ( 2 ) - m 12 ( 2 ) u 2 m 33 ( 2 ) - m 13 ( 2 ) v 2 m 31 ( 2 ) - m 21 ( 2 ) v 2 m 32 ( 2 ) - m 22 ( 2 ) v 2 m 33 ( 2 ) - m 23 ( 2 ) x y z ,
即可求出三维坐标值。将某一个状态求得的点坐标与初始状态相比较,列出方程为 P ′ = x 1 ′ . . . x n ′ y 1 ′ . . . y n ′ z 1 ′ . . . z n ′ 1 . . . 1 = R t P = R t x 1 . . . x n y 1 . . . y n z 1 . . . z n 1 . . . 1 , 因此只要有足够多的点,即可解得表示运动方式的矩阵[R t]。
进一步地,在本发明的一个实施例中,成像装置70还用于:对投影数据进行二阶偏微分处理;对微分处理后的投影数据进行二维卷积滤波处理;以及根据滤波处理后的投影数据进行反投影,以获取断层图像。
其中,在本发明的一个实施例中,在对投影数据进行二阶偏微分处理之前,还包括:根据以下公式对投影数据进行加权:
g 1 ( λ , u , v ) = D 2 D 2 + u 2 + v 2 g ( λ , u , v ) ,
其中,g(λ,u,v)为投影数据,D为X光源100到探测器90的距离,λ为投影数据的角度,u、v表示探测器90的坐标。
优选地,在本发明的一个实施例中,根据以下公式进行二阶偏微分处理:
g 2 ( λ , u , v ) = ( ∂ 2 ∂ u 2 + ∂ 2 ∂ v 2 ) g 1 ( λ , u , v ) ,
其中,g1(λ,u,v)为加权后的投影数据;以及根据以下公式进行二维卷积滤波处理:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u − u ′ , v − v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ ,
其中, h 2 D ( u ′ , v ′ ) = 1 4 π 2 R D | v ′ | u ′ 2 + v ′ 2 , R为扫描轨道的半径。
具体地,在本发明的一个实施例中,本发明实施例根据上述实测的几何关系参数,对局部扫描的数据根据有效投影角度进行加权以改进Atract方法进行局部图像重建。具体如下:
a)首先利用运动方式矩阵[R t],把采集到的数据与几何关系对应起来,矫正后得到投影数据用g(λ,u,v)表示,其中λ表示数据的角度,u、v表示探测器90坐标。与传统FDK方法相同,首先根据公式对投影数据进行加权。 其中,D为X光源100到探测器90的距离,在传统FDK重建过程中,采用一维滤波实现,公式为: g F ( λ , u , v ) = ∫ - ∞ ∞ h R ( u - u ′ ) g 1 ( λ , u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ , 其中,hR(u)在频域为|ω|。
b)其次分两步进行滤波。首先对投影数据求二阶偏微分,公式为:
在实际算法中,该步骤可以用二维拉普拉斯算子卷积来实现,所以是一个局部操作,可以避免数据不全对结果造成影响。其次对于二阶微分之后的结果,采用二维滤波进行处理,公式为:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u − u ′ , v − v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ , 其中, R为扫描轨道的半径,得到滤波后的投影数据gF (2D)(λ,u,v),然后进行反投影,反投影的结果为其中,x=(x,y,z),而[λ1 ,λ2]为扫描的角度范围即预设角度范围,Δλ为投影角度的采 样步长。
进一步地,在本发明的一个实施例中,成像装置70还用于:在反投影时,记录对每个像素的反投影过程的有效角度数目。具体地,在本发明的一个实施例中,在反投影的过程中同时记录对每个像素(像素位置为x=(x,y,z))的反投影过程的有效角度范围 最后得到局部重建断层图像为:
在工业CT检测的过程中,通常要面对大尺寸物体的检测,但是感兴趣区域仅为被测物体的局部,所以局部CT扫描系统是实际应用的需求。然而,随着断层图像重建方法的发展,算法对于CT数据构成的要求降低,本发明实施例对于解析重建算法的改进,使得解析重建算法也可以适应部分局部CT扫描重建任务。
在本发明的一个实施例中,参照图3、图4和图5所示,图3为通过本发明实施例的扫描方法对于三维物体位于中心的局部进行成像和重建的结果,图4为通过FDK直接对局部感兴趣区域进行重建的对比结果,图5为通过本发明实施例的扫描方法对于三维物体位于边缘的局部进行成像和重建的结果,从各图的结果可以看出,本发明实施例采用的扫描方法也可以称为局部重建方法采用的是基于二维滤波的局部CT重建方法,该方法相对于传统CT重建算法,在滤波之前首先对于数据进行二阶偏微分处理,该处理属于局部处理,进而减小了数据不全对于重建结果的影响,然后进行二维的卷积滤波过程,最后对于数据进行反投影,从而得到感兴趣区域的重建结果,对于局部感兴趣区域重建有着良好的效果。
进一步地,在本发明的实施例中,相对于现有的工业CT系统,本发明实施例的扫描系统降低了系统对机械精度的要求,缩短了安装和调试的时间,从而降低系统成本,并使系统具备快速部署和移动的能力,且解决了超大尺寸物体在扫描时移动精度难以控制的问题,使超大尺寸物体的CT检测成为可能。另外,本发明实施例针对感兴趣区域获取数据,减少探测器面积和数据量,并且应用改进的局部重建方法较好地解决了不完备数据重建的问题,仅对感兴趣区域进行重建,可以节约成本,同时缩短检测时间。
另外,在本发明的一个实施例中,本发明实施例的扫描系统还包括:显示器110、存储器120和驱动器130。其中,显示模块110用于图像显示,实现图像可视化。存储模块120用于图像存储,提高用户使用体验。控制器60通过驱动器130驱动被测物体80旋转。
根据本发明实施例提出的可见光成像辅助定位局部CT扫描系统,通过扫描被测物体在根据标志图的初始位置旋转至N个预设角度下的扫描数据,并得到被测物体的运动信息以获取位置信息,以根据扫描数据和位置信息得到被测物体的投影数据,从而根据投影数据通过局部CT成像重建算法得到被测物体的局部断层图像,在机械控制精度由于复杂环境条件限制而无法保证的情况下,实现局部CT成像,提高了系统的灵活 性和实用性,很好地实现系统的高效部署和灵活机动的目的。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM),只读存储器(ROM),可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储 在一个计算机可读取存储介质中。另外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同限定。

Claims (4)

1.一种可见光成像辅助定位局部CT扫描方法,其特征在于,包括以下步骤:
将标志图固定在被测物体上,以获取标志图的初始位置;
根据所述标志图的初始位置控制所述被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,并分别扫描所述被测物体在所述N个预设角度下的扫描数据;
根据所述标志图的初始位置和当前位置得到所述被测物体的运动信息,并根据所述运动信息获取所述被测物体的位置信息;以及
根据所述扫描数据和所述位置信息得到所述被测物体的投影数据,并根据所述投影数据通过局部CT成像重建算法得到所述被测物体的局部断层图像,其中,所述根据所述投影数据通过局部CT成像重建算法得到所述被测物体的断层图像进一步包括:对所述投影数据进行二阶偏微分处理;对微分处理后的投影数据进行二维卷积滤波处理;根据滤波处理后的投影数据进行反投影,以获取所述局部断层图像,并且在所述对所述投影数据进行二阶偏微分处理之前还包括:根据以下公式对所述投影数据进行加权:
g 1 ( λ , u , v ) = D 2 D 2 + u 2 + v 2 g ( λ , u , v ) ,
其中,g(λ,u,v)为所述投影数据,D为X光源到探测器的距离,λ为所述投影数据的角度,u、v表示所述探测器的坐标,且根据以下公式进行所述二阶偏微分处理:
g 2 ( λ , u , v ) = ( ∂ 2 ∂ u 2 + ∂ 2 ∂ v 2 ) g 1 ( λ , u , v ) ,
其中,g1(λ,u,v)为加权后的投影数据,以及根据以下公式进行所述二维卷积滤波处理:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u - u ′ , v - v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ ,
其中,R为扫描轨道的半径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:在反投影时,记录对每个像素的反投影过程的有效角度数目。
3.一种可见光成像辅助定位局部CT扫描系统,其特征在于,包括:
标志图,所述标志图固定在被测物体上;
用于获取所述标志图在不同视角下的图像的第一图像获取装置和第二图像获取装置;
定位装置,所述定位装置与所述第一图像获取装置和所述第二图像获取装置相连,用于根据所述第一图像获取装置和第二图像获取装置获取的标志图的图像对所述标志图进行定位,并根据标志图的初始位置和当前位置得到所述被测物体的运动信息,以及根据所述运动信息获取所述被测物体的位置信息;
图像扫描器,用于对所述被测物体进行扫描;
控制器,所述控制器分别与所述定位装置和所述图像扫描器相连,用于根据所述标志图的初始位置控制所述被测物体在预设角度范围内旋转至N个预设角度,以使所述图像扫描器扫描所述被测物体在所述N个预设角度下的扫描数据;以及
成像装置,所述成像装置分别与所述定位装置和所述图像扫描器相连,用于根据所述扫描数据和所述位置信息得到所述被测物体的投影数据,并根据所述投影数据通过局部CT成像重建算法得到所述被测物体的局部断层图像,其中,所述成像装置还用于:对所述投影数据进行二阶偏微分处理;对微分处理后的投影数据进行二维卷积滤波处理;根据滤波处理后的投影数据进行反投影,以获取所述局部断层图像,并且所述成像装置还用于根据以下公式对所述投影数据进行加权:
g 1 ( λ , u , v ) = D 2 D 2 + u 2 + v 2 g ( λ , u , v ) ,
其中,g(λ,u,v)为所述投影数据,D为X光源到探测器的距离,λ为所述投影数据的角度,u、v表示所述探测器的坐标,且根据以下公式进行所述二阶偏微分处理:
g 2 ( λ , u , v ) = ( ∂ 2 ∂ u 2 + ∂ 2 ∂ v 2 ) g 1 ( λ , u , v ) ,
其中,g1(λ,u,v)为加权后的投影数据,以及根据以下公式进行所述二维卷积滤波处理:
g F ( 2 D ) ( λ , u , v ) = ∫ u 1 u 2 ∫ v 1 v 2 g 2 ( λ , u - u ′ , v - v ′ ) h 2 D ( u ′ , v ′ ) du ′ dv ′ ,
其中,R为扫描轨道的半径。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,所述成像装置还用于:在反投影时,记录对每个像素的反投影过程的有效角度数目。
CN201410250920.9A 2014-06-06 2014-06-06 可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统 Active CN104142353B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410250920.9A CN104142353B (zh) 2014-06-06 2014-06-06 可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410250920.9A CN104142353B (zh) 2014-06-06 2014-06-06 可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104142353A CN104142353A (zh) 2014-11-12
CN104142353B true CN104142353B (zh) 2017-01-11

Family

ID=51851588

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410250920.9A Active CN104142353B (zh) 2014-06-06 2014-06-06 可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104142353B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105806858B (zh) 2014-12-31 2019-05-17 北京固鸿科技有限公司 Ct检测方法和ct设备
CN105498100B (zh) * 2015-12-31 2018-09-07 上海联影医疗科技有限公司 一种监测生理运动曲线和体表轮廓的方法及系统
WO2019064346A1 (ja) * 2017-09-26 2019-04-04 株式会社島津製作所 医用x線画像処理装置
CN109813216B (zh) * 2017-11-22 2023-12-12 长沙行深智能科技有限公司 扫描设备的控制方法及扫描设备
CN109814168A (zh) * 2017-11-22 2019-05-28 长沙行深智能科技有限公司 扫描传感器的扫描探测方法及扫描传感器
CN108764152B (zh) * 2018-05-29 2020-12-04 北京物灵智能科技有限公司 基于图片匹配实现互动提示的方法、装置及存储设备
CN109949260B (zh) * 2019-04-02 2021-02-26 晓智未来(成都)科技有限公司 一种x光探测器高度调节进行图像自动拼接方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1953700A1 (en) * 2005-11-21 2008-08-06 Tsinghua University System and method for reconstructing an image by rectilinear trajectory scanning
WO2011158893A1 (ja) * 2010-06-17 2011-12-22 株式会社 日立メディコ X線ct装置、及びその制御方法
CN102860838A (zh) * 2012-09-13 2013-01-09 清华大学 一种牙科x射线层析成像设备和方法
CN103033525A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 清华大学 Ct系统和ct图像重建方法
CN103767723A (zh) * 2012-10-25 2014-05-07 南京普爱射线影像设备有限公司 一种基于c形臂的锥束ct三维数字成像方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1953700A1 (en) * 2005-11-21 2008-08-06 Tsinghua University System and method for reconstructing an image by rectilinear trajectory scanning
WO2011158893A1 (ja) * 2010-06-17 2011-12-22 株式会社 日立メディコ X線ct装置、及びその制御方法
CN103033525A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 清华大学 Ct系统和ct图像重建方法
CN102860838A (zh) * 2012-09-13 2013-01-09 清华大学 一种牙科x射线层析成像设备和方法
CN103767723A (zh) * 2012-10-25 2014-05-07 南京普爱射线影像设备有限公司 一种基于c形臂的锥束ct三维数字成像方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN104142353A (zh) 2014-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104142353B (zh) 可见光成像辅助定位局部ct扫描方法及系统
CN102144927B (zh) 基于运动补偿的ct设备和方法
CN104107065B (zh) 3d图像集在不同空间之间的最佳变换
CN103181775B (zh) 用于检测病人体标位置的方法和系统
CN101371786B (zh) 一种x射线图像三维重构的方法及系统
JP4415762B2 (ja) 断層撮影装置
KR101473538B1 (ko) 엑스선 이미지들 내의 마커 위치들로부터의 환자 모션 벡터들의 추출
JP4959930B2 (ja) 内部表面幾何形状を再構成する方法
CN110337673A (zh) 基于深度学习的对在断层摄影重建中使用的数据的估计
CN106373165B (zh) 断层合成图像重建方法和系统
US8687861B2 (en) Image reconstructing method using X-ray volume photography
CN105844586A (zh) 基于特征的2d/3d图像配准
EP0797171A2 (en) Image processing method and apparatus
WO2006078085A1 (en) Method for reconstructing a local high resolution x-ray ct image and apparatus for reconstructing a local high resolution x-ray ct image
JPH11306335A (ja) 3次元コンピュータトモグラフィーイメージングを行うための方法及び装置
US9336569B2 (en) Image compensation method and apparatus
CN107192726B (zh) 板壳物体快速高分辨三维锥束计算机层析成像方法及装置
Lesaint Data consistency conditions in X-ray transmission imaging and their application to the self-calibration problem.
US8861829B2 (en) Method and system for reconstruction of tomographic images
CN105319225A (zh) 一种实现板状样品高分辨率大视野cl成像的扫描方法
CN102062740B (zh) 锥束ct扫描成像方法及系统
CN203965351U (zh) 可见光成像辅助定位局部ct扫描系统
US20160256123A1 (en) Method and apparatus for static 3-d imaging of human face with cbct
CN108095745A (zh) 一种医学成像设备以及一种获取用于评价医学成像设备的性能的图像的方法
CN204314239U (zh) X射线ct装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant