CN104574288B - 一种自适应的滤线栅伪影抑制方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应的滤线栅伪影抑制方法及其装置，所述方法包括：从原始图像中抽取关键数据；根据关键数据检测滤线栅装置状态；根据滤线栅装置状态创建滤线栅伪影图像；利用滤线栅伪影图像抑制原始图像中的滤线栅伪影。本发明采用一种自适应的方法有效检测不同滤线栅装置和平板探测器组合情况下滤线栅伪影的频段信息，对其进行有效的抑制，提高图像质量。

Description

一种自适应的滤线栅伪影抑制方法及其装置

技术领域

本发明涉及X射线数字图像处理技术领域，特别是涉及一种自适应的滤线栅伪影抑制的方法，以及利用该方法实现的自适应滤线栅伪影抑制的装置。

背景技术

在X射线成像过程中，入射X线光子与人体发生相互作用，并产生散射X线光子。由于散射X线光子存在很宽的偏转角度，几乎不能提供相互作用位置和光子路径信息。同时散射光子还会给图像增加一层随机的灰度信息，降低影像中组织之间的对比度差异，增加阅片的难度。

滤线栅的是一种能够在散射光子到达平板探测器之前将散射光子滤掉的有效装置。滤线栅中的高衰减的金属薄片能够有效的吸收与薄片相交的散射线，但由于滤线栅自身的线密度、滤线栅中金属薄片的倾斜角度、平板探测器的像素密度、滤线栅与平板探测器以及射线源的相对空间位置、以及安装精度等因素，都会导致滤线栅中金属薄片吸收部分有效路径上的X射线，进而在最终的影像上产生滤线栅伪影。滤线栅伪影的存在会影响组织的正常显示，增加医生阅片的难度，影响医生对病症的诊断。

目前普遍使用的滤线栅伪影处理方法大多是针对特定平板探测器、滤线栅装置组合，以及固定的滤线栅装置放置方向设计的，在平板探测器与滤线栅的随意组合及随意的滤线栅装置放置方向情况下效果不佳。同时目前的算法针对滤线栅伪影进行滤波的滤波器设计过于复杂，通常要求伪影在频域的能量分布与滤波器的形态能够匹配良好。这不仅增加了设计上的难度，同时由于实际应用的情况过于复杂，通常无法保证滤线栅伪影的能量分布与滤波器形态之间有很好的匹配，进而对滤线栅伪影的抑制效果也十分有限。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够适应不同滤线栅装置和平板探测器组合的滤线栅伪影抑制方法，该方法能够有效的检测出频域图像中异常频段所处的位置及分布；并提供一种使用该方法实现的自适应滤线栅伪影抑制装置。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，包括以下步骤：

A.从原始图像中抽取关键数据；

B.根据关键数据检测滤线栅装置的状态；

C.根据滤线栅装置状态创建滤线栅伪影图像；

D.从原始图像中减去滤线栅伪影图像，进而得到最终的伪影抑制后的图像。

所述关键数据为原始图像中若干预定位置的行数据和列数据。

所述滤线栅装置的状态包括横向放置状态、纵向放置状态和空置状态；

所述空置状态为实际放置了滤线栅装置，但是在图像中未表现出伪影的情形，以及未放置滤线栅装置的情形。

所述步骤B包括以下步骤：

B1.对关键数据进行傅里叶变换，获得关键数据的频谱分布曲线；

B2.对频谱分布曲线进行解析，提取异常频段信息；

B3.根据异常频段信息，确认滤线栅装置的状态。

所述步骤B2包括以下步骤：

B21.根据频谱分布曲线计算噪声频谱基准值；

B22.根据噪声频谱基准值在频谱分布曲线中提取异常频段。

所述步骤B21包括以下步骤：

以最高频位置为起点，按照预定的频段长度和频段位置间隔，向低频方向依次截取预定数量的频段；

取各个截取频段中的最大能量值；

取各个截取频段中最大能量值中的最小值；

取最大能量值中的最小值所在频段的能量均值，作为噪声频谱基准值。

所述步骤B22包括以下步骤：

B221.从预定频率位置开始搜索能量超过常规频谱基准值指定倍数的频率位置，以该位置为基准向高频区域取预定长度的频段作为扩展区域，在扩展区域内搜索能量值最大的频率点，并标记该频率点，同时记录该频率点对应的能量值；

B222.从B221所述扩展区域继续向高频区域搜索，重复B221操作，至最大频率值所在位置；

B223.将标记频率点的能量值从大到小的顺序进行排序，从前到后取预定数目的标记频率点，将这些频率点作为异常频率点；如果B222中标记的频率点中包含最大频率值附近预定范围内的频率点，同时该点未被标记为异常频率点时，将该频率点强制标记为异常频率点，并将已作标记的异常频率点中能量最小的频率点剔除掉。

所述步骤B3通过步骤B2中是否检测到异常频段作为判断滤线栅状态类别的依据；无异常频段对应空置状态，从行关键数据的频谱中检测到异常频段对应纵向放置状态，从列关键数据的频谱中检测到异常频段对应横向放置状态。

所述异常频段的提取需要分别对所有行或列的关键数据进行处理，当超过预定数目的行或列的关键数据频谱中存在异常频段时，认为存在异常频段，同时合并异常频段作为最终的异常频段。

所述步骤C具体为：

C1.如果滤线栅状态为空置状态，则不再做进一步处理，直接输出图像；

C2.如果滤线栅状态为非空置状态，则检测其放置状态，并根据其放置状态是横向放置状态或纵向放置状态创建对应的滤线栅伪影图像。

所述步骤C2包括以下步骤：

根据滤线栅的状态对图像的每行或每列数据进行傅里叶变换，获得该行或列的频谱分布曲线；

根据异常频段信息从该行或列数据的频谱分布曲线中提取出对应频段上的数据，对提取的数据进行反傅里叶变换，得到滤线栅伪影图像。

一种自适应的滤线栅伪影抑制装置，包括：

关键数据抽取模块：用于从原始图像中抽取关键数据，作为后续频谱分析的输入；

滤线栅装置状态检测模块：用于对关键数据进行频谱分析，获取其异常频段信息，及滤线栅装置状态信息；

滤线栅伪影图像生成模块：用于根据滤线栅状态和异常频段信息创建滤线栅伪影图像；

伪影抑制模块：用于从原始图像中抑制滤线栅伪影，得到最终输出图像。

所述滤线栅装置状态检测模块包括：

噪声频谱基准值生成单元：用于创建检测异常频率点是否存在的参照基准；

异常频段检测单元：用于检测异常频段是否存在，如若存在则创建异常频段信息。

本发明具有以下优点及有益效果：

1.本发明所述方法能够有效检测出X射线影像中是否存在滤线栅伪影，以及伪影的形态，并据此来生成对应的滤线栅伪影图像，进而达到抑制伪影的目的。

2.本发明所述方法并非针对指定的滤线栅装置与平板探测器组合以及固定方向的滤线栅装置方式，能够很好的适应各种实际应用的需要。

附图说明

图1为滤线栅装置与平板探测器放置的位置关系示意图；

图2为滤线栅横向放置和纵向放置的俯视示意图；

图3为本发明的方法流程图；

图4为本发明的算法流程图；

图5为特征数据的频谱分布曲线；

图6为带滤线栅伪影的患者图像；

图7为滤线栅伪影图像；

图8为进行滤线栅伪影抑制后的图像。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

目前X线数字影像设备中使用的滤线栅装置普遍是聚焦型的滤线栅装置，如图1所示，滤线栅装置中的高衰减金属薄片（普遍为铅）倾斜一定的角度并具有共同的焦点。滤线栅放置在平板探测器上方，根据放置的方向可以分为水平放置和垂直放置两种，如图2所示。不同的放置方式会在图像中产生不同方向的滤线栅伪影。滤线栅装置中高衰减金属薄片倾斜角度所构成的焦点，决定了X线数字影像设备中球管焦点的理想位置。滤线栅装置与平板探测器之间的距离，滤线栅装置的线密度，平板探测器的像素密度等也都会影响滤线栅伪影在图像中的表现形态。因此，滤线栅装置在X线数字影像设备中的安装位置、安装精度、安装方式以及滤线栅装置的型号、平板探测器型号等因素都会影响滤线栅伪影在X线图像中的表现形态。

由于滤线栅装置的固有结构，及其使用放式，滤线栅装置中高衰减金属薄片在吸收多余散射线的同时也会吸收掉部分有效路径上的射线，进而导致图像中出现呈明暗交替分布的滤线栅伪影，如图6所示。这种伪影表现与人体的组织结构是迥然不同的，二者自身的特性决定了，人体的组织信息体现为低频信息和噪声形态的高频信息的结合，而滤线栅伪影的信息则表现在高频区域中，如图5所示。因此，只要能在高频区域中有效的检测出非噪声形态的频率信息，就可以有效的还原出滤线栅伪影的图像，如图7所示。

从理论上分析不同线密度的滤线栅和不同像素密度的平板探测器之间的组合将决定滤线栅伪影的频率范围，而各种位置精度将决定滤线栅伪影的相位特性。因此，只要有效的识别出与滤线栅伪影对应的频率范围，就可以得到不同平板类型与滤线栅类型组合所对应的滤线栅伪影图像，进而有效的抑制不同平板类型和滤线栅类型组合在图像中引入的滤线栅伪影。

本发明所述的自适应滤线栅伪影抑制方法主要分为伪影检测和伪影抑制两部分，方法流程如图3所示

A、从原始图像中抽取关键数据；

B、根据关键数据检测滤线栅装置状态；

C、根据滤线栅装置状态创建滤线栅伪影图像；

D、利用滤线栅伪影图像抑制原始图像中的滤线栅伪影。

本实施例中对伪影的检测是基于对图像单行或列数据进行傅里叶变换，将其转换到频域，再对其进行频谱分析进行的。在实际应用过程中由于被扫描物体的影响，可能导致不同位置的滤线栅伪影的表现强度不同，单对一个位置的数据进行检测，其检测结果的有效性并不能很好的保证，因此本实施例中采用多点检测的方式，确保检测结果的有效性。

本发明的具体算法流程如图4所示：

步骤401为图像关键数据提取，对行和列关键数据的提取分析需要分开进行，但二者之间提取顺序任意，本实施例中以先进行行关键数据提取为例进行阐述。在提取前需要设定需要提取的关键数据数目pick_num，提取基数base_num，base_num在行或列关键数据提取中分别代表图像的行数和列数，然后计算出起始提取行或列的pick_st_id及提取间隔pick_gap：

pick_st_id=(base_num/(pick_num+1))>>1

pick_gap=base_num/pick_num

根据pick_st_id和pick_gap依次循环提取出一系列的行或列关键数据，然后对每一份关键数据均执行步骤402～405的操作。

步骤402是对提取的关键数据进行一维傅里叶变换，将数据由空间域转换到频域，得到其频谱分布曲线。

步骤403计算噪声频谱基准值，本实施例中将超过最大频率值一半位置的频谱区域称为高频区域，从图5可以看出在频谱的高频区域部分频谱能量均集中在一定的范围内，而滤线栅伪影对应频谱的能量则呈明显的跳起，并覆盖一定的范围，如图5用线圈定区域所示。可见在频域内滤线栅伪影与正常图像之间是有所差异的，为了有效的从频谱中识别出滤线栅伪影所对应的异常频段，需要先选定一个进行频率筛选的基准值，即噪声频谱基准值。

正常频谱越往高频部分越趋于稳定，因此从最高频位置开始向前选择win_len长度的区域，取区域中的最大值max_val(i)，以及该频段内的均值mean_val(i)。然后以win_step为步长，向前移动窗口，再次截取win_len长度的数据，计算对应的max_val(i)和mean_val(i)，重复执行win_times次。取min(max_val(0),…,max_val(win_times-1))对应的位置min_id，mean(min_id)即为噪声频谱基准值noi_std_val。

步骤404检测异常频段，在异常频段检测过程中首先要找到异常点，然后再以异常点为准，在其周围确定异常频段是否存在。在本实施例中的具体方法是，先确定异常点检测的阈值thrd_poi=noi_std_val*coef_poi，即将噪声基准值乘以一个放大系数得到异常点检测阈值。在高频区域寻找超过thrd_poi的频率值，然后以该频率值为起点向最高频方向扩展seg_len_h范围，在其内寻找具有最大能量值的频率点，再以该点为中心向两侧各扩展seg_len_h范围，该范围区域即为初选的异常频段。设定异常频段检测阈值thrd_seg=noi_std_val*coef_seg，在初选异常频段内检测超过该阈值的频率点数目，当频率点数目与初选异常频段内所有频率点数目的比值超过阈值thrd_ratio时，认为频段有效，记录下该频段的位置seg_st_poi(i)和seg_ed_poi(i)，以及最大能量值seg_max_val(i)。从异常频段外开始继续向最高频方向搜索异常频段，并重复上述过程，直到搜索至最高频率位置时结束。

步骤404所述方法能够有效消除异常造成点对异常频段检测有效性的影响，但是如果在最大频率值位置检测到异常点时则需特殊处理，此时无需再进行异常频段有效性检测，直接将最大频率值附近seg_len_h/2范围作为异常频段，并记录频段的位置seg_st_poi(i)和seg_ed_poi(i)，以及最大能量值seg_max_val(i)。

步骤405异常频段筛选，在步骤404中可能检测出多个异常频段。异常频段所对应的频率值越低，该频段所包含的非滤线栅伪影的信息就越少，含有扫描体的信息也就越多，因此，需要选择合适的频段数目，并对不同位置的频段进行不同的加权处理，以达到最大化抑制滤线栅伪影，最小化影响扫描体信息的效果。本实施例中采用如下步骤对异常频段进行筛选和处理：

1.根据异常频段中异常点的能量值大小对异常频段进行排序；

2.按照能量值从大到小的顺序选择指定数目的频段，本实施例中该值设置为4；

3.如果存在最大位置的异常点，而该异常点所对应的频段未被选择为异常频段时，将该异常点所对应的频段强行设置为异常频段；

完成步骤405后，判断是否所有的行或列的特征数据都完成了异常频段的筛选。如果没有完成则选择下一组特征数据进行上述步骤401–405。如果完成则进行到步骤406的操作。

步骤406异常频段有效性检查，经过之前的一系列操作，已经从所有的行或列的特征数据中提取处理对应的异常频段，该步骤将对异常频段的有效性进行检查，在本实施例中异常频段检查的方法是异常频段数目不为0的特征数据的数目占所有特征数据数目的比率，本实施例中该比例值设置为0.18。

步骤407异常频段合并，对步骤406中具有有效异常频段的特征数据中的异常频段进行合并。在本实施例中的合并步骤是：

1.将所有特征数据中的异常频段根据位置进行排序；

2.将重叠的异常频段合并为一个频段；

3.如果合并后的异常频段数目超过设定值，则按照位置选择设定数目的频段，作为最终的异常频段，本实施例中设定的数目为4；

4.设置异常频段的抑制权值，对不同位置的频段进行不同程度的抑制，本实施例中抑制权值为[1.0 1.0 0.3 0.12]；

步骤408创建滤线栅伪影图像，将步骤407中得到的最终异常频段的位置信息应用到图像的所有行或列上，对每一行或列的数据进行反傅里叶变换，进而得到空域图像。

步骤409从原图像中去除滤线栅伪影，将原始图像与步骤408中得到的滤线栅伪影图像进行差处理，即得到进行了行或列滤线栅伪影抑制的图像，如图8即为从带有滤线栅伪影的图像（图6）中去除滤线栅伪影图像（图7）后得到的经过伪影抑制的图像。

完成上述步骤后，判断是否行、列均进行了上述处理，如果行或列未全部进行上述处理，对未进行处理的行或列重复上述过程，反之输出经过滤线栅伪影抑制的图像。

本发明装置实施例中各模块及单元的工作方式与方法实施例中方法操作步骤对应，这里不再赘述。

本发明实施例中所述的模块和单元可以是或者也可以不是物理分开的，可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来达到本实施例方案的目的。本发明实施例的一种自适应的滤线栅伪影抑制方法及其装置可以通过硬件、软件或者是二者组合的方式在X线影像设备中实现。按照本发明的上述步骤，本领域的普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

Claims (8)

1.一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

A，从原始图像中抽取关键数据；

B，根据关键数据检测滤线栅装置的状态；

C，根据滤线栅装置状态创建滤线栅伪影图像；

D，从原始图像中减去滤线栅伪影图像，进而得到最终的伪影抑制后的图像；

所述关键数据为原始图像中若干预定位置的行数据和列数据；

所述步骤B包括以下步骤：

B1，对关键数据进行傅里叶变换，获得关键数据的频谱分布曲线；

B2，对频谱分布曲线进行解析，提取异常频段信息；

B3，根据异常频段信息，确认滤线栅装置的状态；

所述步骤B2包括以下步骤：

B21，根据频谱分布曲线计算噪声频谱基准值；

B22，根据噪声频谱基准值在频谱分布曲线中提取异常频段；

所述步骤B21包括以下步骤：

以最高频位置为起点，按照预定的频段长度和频段位置间隔，向低频方向依次截取预定数量的频段；

取各个截取频段中的最大能量值；

取各个截取频段中最大能量值中的最小值；

取最大能量值中的最小值所在频段的能量均值，作为噪声频谱基准值；

所述步骤B22包括以下步骤：

B221，从预定频率位置开始搜索能量超过常规频谱基准值指定倍数的频率位置，以该位置为基准向高频区域取预定长度的频段作为扩展区域，在扩展区域内搜索能量值最大的频率点，并标记该频率点，同时记录该频率点对应的能量值；

B222，从B221所述扩展区域继续向高频区域搜索，重复B221操作，至最大频率值所在位置；

B223，将标记频率点的能量值从大到小的顺序进行排序，从前到后取预定数目的标记频率点，将这些频率点作为异常频率点；如果B222中标记的频率点中包含最大频率值附近预定范围内的频率点，同时该点未被标记为异常频率点时，将该频率点强制标记为异常频率点，并将已作标记的异常频率点中能量最小的频率点剔除掉。

2.根据权利要求1所述的一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，其特征在于，所述滤线栅装置的状态包括横向放置状态、纵向放置状态和空置状态；

所述空置状态为实际放置了滤线栅装置，但是在图像中未表现出伪影的情形，以及未放置滤线栅装置的情形。

3.根据权利要求1所述的一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，其特征在于，所述步骤B3通过步骤B2中是否检测到异常频段作为判断滤线栅状态类别的依据；无异常频段对应空置状态，从行关键数据的频谱中检测到异常频段对应纵向放置状态，从列关键数据的频谱中检测到异常频段对应横向放置状态。

4.根据权利要求1所述的一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，其特征在于，所述异常频段的提取需要分别对所有行或列的关键数据进行处理，当超过预定数目的行或列的关键数据频谱中存在异常频段时，认为存在异常频段，同时合并异常频段作为最终的异常频段。

5.根据权利要求1所述的一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，其特征在于，所述步骤C具体为：

C1，如果滤线栅状态为空置状态，则不再做进一步处理，直接输出图像；

C2，如果滤线栅状态为非空置状态，则检测其放置状态，并根据其放置状态是横向放置状态或纵向放置状态创建对应的滤线栅伪影图像。

6.根据权利要求5所述的一种自适应的滤线栅伪影抑制方法，其特征在于，所述步骤C2包括以下步骤：

根据滤线栅的状态对图像的每行或每列数据进行傅里叶变换，获得该行或列的频谱分布曲线；

根据异常频段信息从该行或列数据的频谱分布曲线中提取出对应频段上的数据，对提取的数据进行反傅里叶变换，得到滤线栅伪影图像。

7.一种自适应的滤线栅伪影抑制装置，其特征在于，包括：

关键数据抽取模块：用于从原始图像中抽取关键数据，作为后续频谱分析的输入；

滤线栅装置状态检测模块：用于对关键数据进行频谱分析，获取其异常频段信息，及滤线栅装置状态信息；

滤线栅伪影图像生成模块：用于根据滤线栅状态和异常频段信息创建滤线栅伪影图像；

伪影抑制模块：用于从原始图像中抑制滤线栅伪影，得到最终输出图像；

所述对关键数据进行频谱分析，获取其异常频段信息，及滤线栅装置状态信息包括以下步骤：

对关键数据进行傅里叶变换，获得关键数据的频谱分布曲线；

对频谱分布曲线进行解析，提取异常频段信息；

根据异常频段信息，确认滤线栅装置的状态；

所述对频谱分布曲线进行解析，提取异常频段信息包括以下步骤：

根据频谱分布曲线计算噪声频谱基准值；

根据噪声频谱基准值在频谱分布曲线中提取异常频段；

所述根据频谱分布曲线计算噪声频谱基准值包括以下步骤：

以最高频位置为起点，按照预定的频段长度和频段位置间隔，向低频方向依次截取预定数量的频段；

取各个截取频段中的最大能量值；

取各个截取频段中最大能量值中的最小值；

取最大能量值中的最小值所在频段的能量均值，作为噪声频谱基准值；

所述根据噪声频谱基准值在频谱分布曲线中提取异常频段包括以下步骤：

B221，从预定频率位置开始搜索能量超过常规频谱基准值指定倍数的频率位置，以该位置为基准向高频区域取预定长度的频段作为扩展区域，在扩展区域内搜索能量值最大的频率点，并标记该频率点，同时记录该频率点对应的能量值；

B222，从B221所述扩展区域继续向高频区域搜索，重复B221操作，至最大频率值所在位置；

B223，将标记频率点的能量值从大到小的顺序进行排序，从前到后取预定数目的标记频率点，将这些频率点作为异常频率点；如果B222中标记的频率点中包含最大频率值附近预定范围内的频率点，同时该点未被标记为异常频率点时，将该频率点强制标记为异常频率点，并将已作标记的异常频率点中能量最小的频率点剔除掉。

8.根据权利要求7所述的一种自适应的滤线栅伪影抑制装置，其特征在于，所述滤线栅装置状态检测模块包括：

噪声频谱基准值生成单元：用于创建检测异常频率点是否存在的参照基准；

异常频段检测单元：用于检测异常频段是否存在，如若存在则创建异常频段信息。