CN104394330B - 图像亮度的自动控制方法及自动控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种图像亮度的自动控制方法，包括步骤：A)初始化决策表；B)读入图像数据，并根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值；C)根据所述图像质量的表征值计算出奖励函数值；D)利用所述奖励函数值更新决策表，并选择最优决策；E)根据所述最优决策获取成像参数以及图像增强参数；F)利用所述成像参数产生目标图像，并利用所述图像增强参数对所述目标图像进行增强；G)重复循环步骤B)至步骤F)。本发明还公开一种图像亮度的自动控制系统。本发明无需额外的传感器和电路，能充分利用图像的信息，能够更为准确的控制成像参数，并且能自适应改变参数，从而实现降低辐射剂量的同时提高图像质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像亮度的自动控制方法及自动控制系统。
背景技术
图像亮度自动控制系统是X射线成像系统的重要组成部分。X射线剂量不足，会导致图像质量差，组织结构间分辨度不足；而X射线剂量过大，不仅会导致过曝现象，影响成像质量，而且会给病人和医护人员造成不必要的辐射伤害。另外，当扫描部位变化时，为达到良好的成像质量，曝光参数的设置也不相同。
传统的图像亮度自动控制系统主要采用硬件方式控制曝光参数。硬件方式或在探测器后方加装电离室以测量辐射值，或将图像亮度信号转化为电信号，通过电路反馈实现对曝光参数的控制。这种方式需要额外的传感器和电路，不仅不利于设备的小型化，也无法运用较为复杂的控制算法实现对曝光参数的精确控制。同时硬件系统只能控制电压、电流等硬件参数，无法根据成像对图像增强算法的参数进行自适应调整。
发明内容
为了解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种图像亮度的自动控制方法，包括步骤：A)初始化决策表；B)读入图像数据，并根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值；C)根据所述图像质量的表征值计算出奖励函数值；D)利用所述奖励函数值更新决策表，并选择最优决策；E)根据所述最优决策获取成像参数以及图像增强参数；F)利用所述成像参数产生目标图像，并利用所述图像增强参数对所述目标图像进行增强；G)重复循环步骤B)至步骤F)。
进一步地，在所述步骤D)中，所述更新决策表的具体方法为：如果所述奖励函数值大于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则增加所述奖励函数值对应的决策值；如果所述奖励函数值小于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则减小所述奖励函数值对应的决策值；如果所述奖励函数值等于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则不改变所述奖励函数值对应的决策值。
进一步地，所述奖励函数值对应的决策值的增加量采用第一预设步长，所述奖励函数值对应的决策值的减小量采用第二预设步长，其中，所述第一预设步长与所述第二预设步长不相等。
进一步地，在所述步骤D)中，所述选择最优决策的具体方法为：产生一个随机决策；根据所述更新后的决策表的决策值选择一个待定决策；判断所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差是否小于一预设阈值；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差小于一预设阈值，则选择所述待定决策作为所述最优决策；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差不小于所述预设阈值，则选择所述随机决策作为所述最优决策。
进一步地，在每一次循环中，所述预设阈值以预定倍率减小。
本发明的另一目的还在于提供一种图像亮度的自动控制系统，包括：初始化模块，被构造为初始化决策表；图像分析模块，被构造为读入图像数据，并根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值；奖励函数值获取模块，被构造为根据所述图像质量的表征值计算出奖励函数值；最优决策选择模块，被构造为利用所述奖励函数值更新决策表，并选择最优决策；参数获取模块，被构造为根据所述最优决策获取成像参数以及图像增强参数；图像增强模块，被构造为利用所述成像参数产生目标图像，并利用所述图像增强参数对所述目标图像进行增强。
进一步地，所述最优决策选择模块包括：决策表更新模块，被构造为如果所述奖励函数值大于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则增加所述奖励函数值对应的决策值；如果所述奖励函数值小于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则减小所述奖励函数值对应的决策值；如果所述奖励函数值等于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则不改变所述奖励函数值对应的决策值。
进一步地，所述奖励函数值对应的决策值的增加量采用第一预设步长，所述奖励函数值对应的决策值的减小量采用第二预设步长，其中，所述第一预设步长与所述第二预设步长不相等。
进一步地，所述最优决策选择模块还包括：最优决策确定模块，被构造为产生一个随机决策；根据所述更新后的决策表的决策值选择一个待定决策；判断所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差是否小于一预设阈值；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差小于一预设阈值，则选择所述待定决策作为所述最优决策；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差不小于所述预设阈值，则选择所述随机决策作为所述最优决策。
进一步地，在每一次循环中，所述预设阈值以预定倍率减小。
本发明的图像亮度的自动控制方法及自动控制系统，无需额外的传感器和电路，能充分利用图像的信息，能够更为准确的控制成像参数，并且能自适应改变参数，从而实现降低辐射剂量的同时提高图像质量。
附图说明
通过结合附图进行的以下描述，本发明的实施例的上述和其它方面、特点和优点将变得更加清楚，附图中：
图1是根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制方法的流程图；
图2是根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制系统的模块图。
具体实施方式
以下，将参照附图来详细描述本发明的实施例。然而，可以以许多不同的形式来实施本发明，并且本发明不应该被解释为限制于这里阐述的具体实施例。相反，提供这些实施例是为了解释本发明的原理及其实际应用，从而使本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例和适合于特定预期应用的各种修改。
图1是根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制方法的流程图。
参照图1，在步骤110中，初始化决策表。这里，决策表中所有决策对应的决策值均初始化为0。
在步骤120中，读入图像数据，并根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值。这里，所述图像质量的表征值包括图像亮度、图像信噪比、图像边缘对比度以及其他影响成像质量的特征值。
在步骤130中，根据图像质量的表征值计算出奖励函数值。这里，可根据加权求和的方法利用预设权重及图像质量的表征值计算出奖励函数值。
在步骤140中，利用奖励函数值更新决策表，并选择最优决策。
步骤140中的更新决策表的具体方法为：如果某一次循环中的奖励函数值大于其前一次循环中选择出的最优决策对应的决策值，则增加该某一次循环中奖励函数值对应的决策值；如果某一次循环中奖励函数值小于其前一次循环中选择的最优决策对应的决策值，则减小该某一次循环中奖励函数值对应的决策值；如果某一次循环中奖励函数值等于其前一次循环中选择的最优决策对应的决策值，则不改变该某一次循环中奖励函数值对应的决策值。
在步骤140中，所述奖励函数值对应的决策值的增加量采用第一预设步长，所述奖励函数值对应的决策值的减小量采用第二预设步长，其中，所述第一预设步长与所述第二预设步长不相等。
此外，步骤140中的最优决策的选择方法具体为：产生一个随机决策；根据更新后的决策表的决策值选择一个待定决策；判断所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差是否小于一预设阈值；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差小于一预设阈值，则选择所述待定决策作为最优决策；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差不小于所述预设阈值，则选择所述随机决策作为最优决策。并且，在每一次循环中，所述预设阈值以预定倍率减小。
在步骤150中，根据选择出的最优决策获取成像参数以及图像增强参数。这里，步骤150中获取的成像参数以及图像增强参数作为下一次循环中的初始值。换句话说，步骤150中获取的成像参数以及图像增强参数指的是根据选择出的最优决策分别对上一次循环中获取的成像参数以及图像增强参数进行更新而形成的。
在步骤160中，利用成像参数产生目标图像，并利用图像增强参数对该目标图像进行增强。
接着，重复循环步骤120至步骤160，直至对所有图像完成亮度增强。
图2是根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制系统的模块图。
参照图2，根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制系统包括：初始化模块200、图像分析模块210、奖励函数值获取模块220、最优决策选择模块230、参数获取模块240、图像增强模块250。根据本发明的其他实施方式，自动控制系统可包括其他和/或不同的模块。类似的，上述模块的功能可合并为单个组件，或者上述模块的功能可分拆为多个组件。
初始化模块200对决策表进行初始化。这里，初始化模块200将决策表中所有决策对应的决策值均初始化为0。
图像分析模块210读入图像数据，并且图像分析模块210根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值。这里，所述图像质量的表征值包括图像亮度、图像信噪比、图像边缘对比度以及其他影响成像质量的特征值。
奖励函数值获取模块220根据图像质量的表征值计算出奖励函数值。这里，奖励函数值获取模块220可根据加权求和的方法利用预设权重及图像质量的表征值计算出奖励函数值。
最优决策选择模块230利用奖励函数值更新决策表，并选择最优决策。根据本发明的实施例的最优决策选择模块230的内部配置如图2所示。参照图2，根据本发明的实施例的最优决策选择模块230包括：决策表更新模块231、最优决策确定模块232。
决策表更新模块231根据某一次循环中的奖励函数值与其前一次循环中选择出的最优决策对应的决策值的比较更新该某一次循环中的决策表。具体为：如果某一次循环中的奖励函数值大于其前一次循环中选择出的最优决策对应的决策值，则决策表更新模块231增加该某一次循环中奖励函数值对应的决策值；如果某一次循环中奖励函数值不大于其前一次循环中选择的最优决策对应的决策值，则决策表更新模块231减小该某一次循环中奖励函数值对应的决策值。
这里，所述奖励函数值对应的决策值的增加量采用第一预设步长，所述奖励函数值对应的决策值的减小量采用第二预设步长，其中，所述第一预设步长与所述第二预设步长不相等。
最优决策确定模块232被配置为产生一个随机决策；且根据更新后的决策表的决策值选择一个待定决策；且判断所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差是否小于一预设阈值。
如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差小于一预设阈值，则最优决策确定模块232选择所述待定决策作为最优决策；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差不小于所述预设阈值，则最优决策确定模块232选择所述随机决策作为最优决策。在每一次循环中，所述预设阈值以预定倍率减小。
参数获取模块240根据选择出的最优决策获取成像参数以及图像增强参数。这里，参数获取模块240获取的成像参数以及图像增强参数作为下一次循环中的初始值。换句话说，参数获取模块240获取的成像参数以及图像增强参数指的是根据该次循环中选择出的最优决策分别对上一次循环中获取的成像参数以及图像增强参数进行更新而形成的。
图像增强模块250利用成像参数产生目标图像，并且图像增强模块250利用图像增强参数对该目标图像进行增强。
此外，根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制系统循环对每幅图像进行亮度增强，直至对所有图像完成亮度增强。
综上所述，根据本发明的实施例的图像亮度的自动控制方法及自动控制系统，无需额外的传感器和电路，能充分利用图像的信息，能够更为准确的控制成像参数，并且能自适应改变参数，从而实现降低辐射剂量的同时提高图像质量。
虽然已经参照特定实施例示出并描述了本发明，但是本领域的技术人员将理解：在不脱离由权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下，可在此进行形式和细节上的各种变化。
Claims (8)
1.一种图像亮度的自动控制方法，其特征在于，包括步骤：
A)初始化决策表；
B)读入图像数据，并根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值；
C)根据所述图像质量的表征值计算出奖励函数值；
D)利用所述奖励函数值更新决策表，并选择最优决策；
E)根据所述最优决策获取成像参数以及图像增强参数；
F)利用所述成像参数产生目标图像，并利用所述图像增强参数对所述目标图像进行增强；
G)重复循环步骤B)至步骤F)，直至对所有图像完成亮度增强；
在所述步骤D)中，所述更新决策表的具体方法为：
如果所述奖励函数值大于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则增加所述奖励函数值对应的决策值；
如果所述奖励函数值小于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则减小所述奖励函数值对应的决策值；
如果所述奖励函数值等于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则不改变所述奖励函数值对应的决策值。
2.根据权利要求1所述的自动控制方法，其特征在于，所述奖励函数值对应的决策值的增加量采用第一预设步长，所述奖励函数值对应的决策值的减小量采用第二预设步长，其中，所述第一预设步长与所述第二预设步长不相等。
3.根据权利要求1或2所述的自动控制方法，其特征在于，在所述步骤D)中，所述选择最优决策的具体方法为：
产生一个随机决策；
根据所述更新后的决策表的决策值选择一个待定决策；
判断所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差是否小于一预设阈值；
如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差小于一预设阈值，则选择所述待定决策作为所述最优决策；
如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差不小于所述预设阈值，则选择所述随机决策作为所述最优决策。
4.根据权利要求3所述的自动控制方法，其特征在于，在每一次循环中，所述预设阈值以预定倍率减小。
5.一种图像亮度的自动控制系统，其特征在于，包括：
初始化模块，被构造为初始化决策表；
图像分析模块，被构造为读入图像数据，并根据读入的图像数据计算出图像质量的表征值；
奖励函数值获取模块，被构造为根据所述图像质量的表征值计算出奖励函数值；
最优决策选择模块，被构造为利用所述奖励函数值更新决策表，并选择最优决策；
参数获取模块，被构造为根据所述最优决策获取成像参数以及图像增强参数；
图像增强模块，被构造为利用所述成像参数产生目标图像，并利用所述图像增强参数对所述目标图像进行增强；
其中，所述图像分析模块、所述奖励函数值获取模块、所述最优决策选择模块、所述参数获取模块以及所述图像增强模块循环对读入的图像数据进行处理，直至对所有图像完成亮度增强；
所述最优决策选择模块包括：
决策表更新模块，被构造为如果所述奖励函数值大于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则增加所述奖励函数值对应的决策值；如果所述奖励函数值小于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则减小所述奖励函数值对应的决策值；如果所述奖励函数值等于前一循环中选择的最优决策对应的决策值，则不改变所述奖励函数值对应的决策值。
6.根据权利要求5所述的自动控制系统，其特征在于，所述奖励函数值对应的决策值的增加量采用第一预设步长，所述奖励函数值对应的决策值的减小量采用第二预设步长，其中，所述第一预设步长与所述第二预设步长不相等。
7.根据权利要求5或6所述的自动控制系统，所述最优决策选择模块还包括：
最优决策确定模块，被构造为产生一个随机决策；根据所述更新后的决策表的决策值选择一个待定决策；判断所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差是否小于一预设阈值；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差小于一预设阈值，则选择所述待定决策作为所述最优决策；如果所述随机决策与所述待定决策对应的决策值之差不小于所述预设阈值，则选择所述随机决策作为所述最优决策。
8.根据权利要求7所述的自动控制系统，其特征在于，在每一次循环中，所述预设阈值以预定倍率减小。
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