CN104463807A - X射线图像对比度自适应增强方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种X射线图像对比度自适应增强方法与系统。所述方法包括如下步骤：建立组织区域图像的灰度直方图，并统计所述灰度直方图的参数；根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数；根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。本发明能够对不同剂量、不同体位的组织区域图像进行自动分析，去除空气区域和束光器遮挡区域的影响，自适应地生成log拉伸曲线，再用该曲线对组织区域的原始图像进行拉伸，则各组织区域的亮度和对比度都会达到更适合人眼观察的状态。

Description

X射线图像对比度自适应增强方法与系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种X射线图像对比度自适应增强方法与系统。

背景技术

根据韦伯－费希纳定律，人眼对亮度的感觉与实际亮度值的对数成线性关系，所以，用X射线系统拍到的图像，要经过log拉伸处理，使原始图像的亮度和对比度得到改善，达到更适合人眼观察的目的。但在实际操作过程中，由于会对不同体位应用不同的拍片剂量(KV和MAS)，再加上硬件系统的差异，会导致拍到的原始图像过亮或过暗，在这种情况下，如果用固定的log曲线对原始图像进行拉伸，不能确保原始图像上的所有骨骼和软组织部分都能清晰地显示，这将直接影响到图像处理的最终效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种X射线图像对比度自适应增强方法与系统，根据图像有效组织区域的信息，自适应生成一条合适的log拉伸曲线，以解决现有技术中不同体位、不同剂量、不同束光器范围下拍摄的组织区域图像的log拉伸效果不稳定的问题。本发明是这样实现的：

一种X射线图像对比度自适应增强方法，包括如下步骤：

建立组织区域图像的灰度直方图，并统计所述灰度直方图的参数；

根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数；

根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；

根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。

进一步地，所述log拉伸曲线系数的计算方法如下：

设M为所述组织区域图像的灰度均值；

设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级，y为对应像素拉伸后灰度级；则记

$y=\max \mathrm{Graylevel}\×\frac{\log (1+a\×(x-\min V))}{\log (1+a\×(\max V-\min V))};$ 其中，maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级；minV为组织区域的最小灰度级，maxV为组织区域的最大灰度级，a为log拉伸曲线系数；

以y对x求导，并计算当导数 $\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{\log (1+a\×(\max V-\min V))}\×\frac{a}{\log (1+a\×(x-\min V))}=1,$ x＝M时a的值。

进一步地，根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线之前，还包括如下步骤：

将log拉伸曲线系数a乘以系数t，drc＝maxV-minV。

进一步地，根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时，令maxV＝maxGraylev；el生成的log拉伸曲线为如下所述：

$y=\left\{\begin{array}{cc}0& x<\min V\\ \max \mathrm{GrayLevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max \mathrm{GrayLevel}-\min V))}& x\&GreaterEqual;\min V\end{array}\right..$

进一步地，根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸之前，还包括如下步骤：

用宽度为两倍于minV的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理。

一种X射线图像对比度自适应增强系统，包括：

直方图建立模块，用于建立组织区域图像的灰度直方图，并统计所述灰度直方图的参数；

log拉伸曲线系数计算模块，用于根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数；

log拉伸曲线建立模块，用于根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；

图像拉伸模块，用于根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。

进一步地，所述log拉伸曲线系数计算模块计算所述log拉伸曲线系数的方法如下：

设M为所述组织区域图像的灰度均值；

设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级，y为对应像素拉伸后灰度级；则记

$y=\max \mathrm{Graylevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))};$ 其中，maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级；minV为组织区域的最小灰度级，maxV为组织区域的最大灰度级，a为log拉伸曲线系数；

以y对x求导，并计算当导数 $\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))}\&times;\frac{a}{\log (1+a\&times;(x-\min V))}=1,$ x＝M时a的值。

进一步地，所述系统还包括log拉伸曲线系数处理模块，用于将log拉伸曲线系数a乘以系数t，drc＝maxV-minV；

所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数处理模块处理后的log拉伸曲线系数a生成log拉伸曲线。

进一步地，所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时，令maxV＝maxGraylevel；生成的log拉伸曲线为如下所述：

$y=\left\{\begin{array}{cc}0& x<\min V\\ \max \mathrm{GrayLevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max \mathrm{GrayLevel}-\min V))}& x\&GreaterEqual;\min V\end{array}\right..$

进一步地，所述系统还包括图像平滑处理模块，用于用宽度为两倍于minV的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理；

所述图像拉伸模块用于根据所述图像平滑处理模块处理后的log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。

与现有技术相比，本发明能够对不同剂量、不同体位的组织区域图像进行自动分析，去除空气区域和束光器遮挡区域的影响，自适应地生成log拉伸曲线，再用该曲线对组织区域的原始图像进行拉伸，则各组织区域的亮度和对比度都会达到更适合人眼观察的状态。

附图说明

图1：本发明实施例提供的X射线图像对比度自适应增强方法流程示意图；

图2：不同log拉伸曲线系数下的log拉伸曲线示意图；

图3：本发明实施例提供的X射线图像对比度自适应增强系统结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

如图1所示，本发明实施例提供了一种X射线图像对比度自适应增强方法，包括如下步骤：

步骤S1：建立组织区域图像的灰度直方图，并统计灰度直方图的参数；

步骤S2：根据灰度直方图的参数计算组织区域图像的log拉伸曲线系数；

步骤S3：根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；

步骤S4：根据log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸。

Log拉伸曲线的生成是建立在组织区域的灰度直方图的基础上，因此首先应该建立组织区域图像的灰度直方图。如果预先没有对组织区域进行识别，在建立组织区域图像的灰度直方图之前，还要对组织区域进行识别。拍摄X光照片时，一般会将组织区域置于束光器居中位置进行拍摄，因此，对组织区域进行识别可采用区域生长的方法。例如，取拍摄的原始图像中心的四分之一部分作为局部图像，通过区域生长的方法找出大致的组织区域部分。在对组织区域进行识别之前，还可先对原始图像进行缩放处理，使图像缩放到合适的尺寸及分辨率，减小计算量。

建立了组织区域的灰度直方图，需要统计直方图的相关参数用于log拉伸曲线系数的计算。设M为组织区域图像的灰度均值。设x为组织区域图像中任一像素拉伸前的灰度级，y为对应像素拉伸后灰度级，则记i其n中，))maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级。为减小运算量，一般将原始图像缩放到256*256，灰度级也转为255及灰度，在这种情况下，maxGraylevel为255。minV为组织区域的最小灰度级，maxV为组织区域的最大灰度级，a为log拉伸曲线系数。log曲线拉伸系数直接关系到log曲线拉伸对比度的程度，自适应log拉伸曲线的生成主要是计算系数a，a越小对比度拉伸强度也越大，亮度也越大。图2所示为不同log拉伸曲线系数下的log拉伸曲线示意图，其中，横轴表示拉伸前的灰度，纵轴表示拉伸后的灰度。由图2可以看出，每条log拉伸曲线上都有一个拉伸分界点gd，拉伸分界点的定义为，该log拉伸曲线上斜率为1时对应的灰度级。根据log拉伸曲线的表达式可知，log拉伸曲线系数a将影响到该分界点的大小，a值越大，分界点越小，反之则越大，在该分界点的左侧是增强对比度，右侧是抑制对比度。以y对x求导，当导数 $\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))}\&times;\frac{a}{\log (1+a\&times;(x-\min V))}=1$ 时x的位置就是分界点的位置。可将直方图的灰度均值M作为分界点，即x＝M，此时可计算得出一个a的值，该值即可作为log拉伸曲线系数。为方便计算，令则a的值可通过下面公式计算：

$a=\frac{e^{\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{M-\min V}}-1}{\max V-\min V}.$

a还和组织区域图像的动态范围drc有关，drc的定义如下：

drc＝maxV-minV。drc越大，对比度拉伸程度就越小，即a越小，因此，根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线之前，有必要对系数a乘以一个与drc有关的系数t，然后再根据系数a生成log拉伸曲线。根据经验，t可设置为

为使log拉伸后的组织区域图像比较平滑，根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时，可令maxV＝maxGraylevel，此时生成的log拉伸曲线如下：

$y=\left\{\begin{array}{cc}0& x<\min V\\ \max \mathrm{GrayLevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max \mathrm{GrayLevel}-\min V))}& x\&GreaterEqual;\min V\end{array}\right..$

为保留小于minV的灰度级的对比度，以及使拉伸后的组织区域图像在minV附近过渡自然，在根据log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸之前，还有必要对生成的log拉伸曲线进行平滑处理，可用宽度为两倍于minV的邻域对log拉伸曲线进行均值平滑处理。

基于上述X射线图像对比度自适应增强方法，本发明实施例还提供了一种X射线图像对比度自适应增强系统，如图3所示，该系统包括直方图建立模块1、log拉伸曲线系数计算模块2、log拉伸曲线建立模块3、图像拉伸模块4。其中，直方图建立模块1用于建立组织区域图像的灰度直方图，并统计灰度直方图的参数；log拉伸曲线系数计算模块2用于根据灰度直方图的参数计算组织区域图像的log拉伸曲线系数；log拉伸曲线建立模块3用于根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；图像拉伸模块4用于根据log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸。

进一步地，log拉伸曲线系数计算模块计算log拉伸曲线系数的方法如下：

设M为组织区域图像的灰度均值；

设x为组织区域图像中任一像素拉伸前的灰度级，y为对应像素拉伸后灰度级，则记 $y=\max \mathrm{Graylevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))},$ 其中，maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级，minV为组织区域的最小灰度级，maxV为组织区域的最大灰度级，a为log拉伸曲线系数；

以y对x求导，并计算当导数 $\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))}\&times;\frac{a}{\log (1+a\&times;(x-\min V))}=1,$ x＝M时a的值。

进一步地，系统还包括log拉伸曲线系数处理模块，用于将log拉伸曲线系数a乘以系数t，其中，drc＝maxV-minV；log拉伸曲线建立模块根据log拉伸曲线系数处理模块处理后的log拉伸曲线系数a生成log拉伸曲线。

进一步地，log拉伸曲线建立模块根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时，令maxV＝maxGraylevel，则生成的log拉伸曲线为如下：

$y=\left\{\begin{array}{cc}0& x<\min V\\ \max \mathrm{GrayLevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max \mathrm{GrayLevel}-\min V))}& x\&GreaterEqual;\min V\end{array}\right..$

进一步地，系统还包括图像平滑处理模块，用于用宽度为两倍于minV的邻域对log拉伸曲线进行均值平滑处理，图像拉伸模块用于根据图像平滑处理模块处理后的log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸。

该系统中各功能模块的工作原理与上述X射线图像对比度自适应增强方法中的各流程一一对应，可参考上述方法中的描述以理解本系统的工作原理，在此不再对本系统的工作原理进行赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种X射线图像对比度自适应增强方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立组织区域图像的灰度直方图，并统计所述灰度直方图的参数；

根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数；

根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；

根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。

2.如权利要求1所述的X射线图像对比度自适应增强方法，其特征在于，所述log拉伸曲线系数的计算方法如下：

设M为所述组织区域图像的灰度均值；

设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级，y为对应像素拉伸后灰度级；则记

$y=\max \mathrm{Graylevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))};$ 其中，max Graylevel为像素所能达到的最大灰度级；min V为组织区域的最小灰度级，max V为组织区域的最大灰度级，a为log拉伸曲线系数；

以y对x求导，并计算当导数 $\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))}\&times;\frac{a}{\log (1+a\&times;(x-\min V))}=1,$ x＝M时a的值。

3.如权利要求2所述的X射线图像对比度自适应增强方法，其特征在于，根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线之前，还包括如下步骤：

将log拉伸曲线系数a乘以系数t，drc＝max V-min V。

4.如权利要求2所述的X射线图像对比度自适应增强方法，其特征在于，根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时，令max V＝max Graylevel；生成的log拉伸曲线为如下所述：

$y=\left\{\begin{array}{cc}0& x<\min V\\ \max \mathrm{GrayLevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max \mathrm{GrayLevel}-\min V))}& x\&GreaterEqual;\min V\end{array}\right..$

5.如权利要求4所述的X射线图像对比度自适应增强方法，其特征在于，根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸之前，还包括如下步骤：

用宽度为两倍于min V的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理。

6.一种X射线图像对比度自适应增强系统，其特征在于，包括：

直方图建立模块，用于建立组织区域图像的灰度直方图，并统计所述灰度直方图的参数；

log拉伸曲线系数计算模块，用于根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数；

log拉伸曲线建立模块，用于根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线；

图像拉伸模块，用于根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。

7.如权利要求6所述的X射线图像对比度自适应增强系统，其特征在于，所述log拉伸曲线系数计算模块计算所述log拉伸曲线系数的方法如下：

设M为所述组织区域图像的灰度均值；

设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级，y为对应像素拉伸后灰度级；则记

$y=\max \mathrm{Graylevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))};$ 其中，max Graylevel为像素所能达到的最大灰度级；min V为组织区域的最小灰度级，max V为组织区域的最大灰度级，a为log拉伸曲线系数；

以y对x求导，并计算当导数 $\frac{\max \mathrm{Graylevel}}{\log (1+a\&times;(\max V-\min V))}\&times;\frac{a}{\log (1+a\&times;(x-\min V))}=1,$ x＝M时a的值。

8.如权利要求7所述的X射线图像对比度自适应增强系统，其特征在于，还包括log拉伸曲线系数处理模块，用于将log拉伸曲线系数a乘以系数t，drc＝max V-min V；

所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数处理模块处理后的log拉伸曲线系数a生成log拉伸曲线。

9.如权利要求7所述的X射线图像对比度自适应增强系统，其特征在于，所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时，令max V＝max Graylevel；生成的log拉伸曲线为如下所述：

$y=\left\{\begin{array}{cc}0& x<\min V\\ \max \mathrm{GrayLevel}\&times;\frac{\log (1+a\&times;(x-\min V))}{\log (1+a\&times;(\max \mathrm{GrayLevel}-\min V))}& x\&GreaterEqual;\min V\end{array}\right..$

10.如权利要求9所述的X射线图像对比度自适应增强系统，其特征在于，还包括图像平滑处理模块，用于用宽度为两倍于min V的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理；

所述图像拉伸模块用于根据所述图像平滑处理模块处理后的log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。