CN105785462A - 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检ct系统 - Google Patents

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Abstract

公开了一种定位三维CT图像中的目标的方法和安检CT系统。该方法包括：显示一幅三维CT图像；接收用户在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择；基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合；从所述集合中确定目标物体。利用上述的技术方案，能够方便用户迅速标记CT图像中的嫌疑物。

Description

一种定位三维CT图像中的目标的方法和安检CT系统
技术领域
本申请涉及安全检查，具体涉及一种定位三维CT图像中的目标的方法和安检CT系统。
背景技术
多能量X射线安全检查系统，是在单能量X射线安全检查系统的基础上开发的新型安检系统。它不仅能提供被检物的形状和内容，还能提供反映被检物品有效原子序数的信息，从而区分被检物是有机物还是无机物，并用不同的颜色在彩色监视器上显示出来，帮助操作人员进行判别。
在判图过程中，如果发现有嫌疑物，需要判图人员用鼠标之类的输入装置将其标注出来。对于DR类的物品机系统，直接在二维的DR图像上标记嫌疑物原理简单且有成熟的方案。对于CT类的安检系统，如何在CT数据产生的三维图像上快速、准确地标记嫌疑物，是一个亟待解决的问题。
发明内容
考虑到现有技术中的一个或者多个技术问题，本发明提出了一种定位三维CT图像中的目标的方法和安检CT系统，能够方便用户迅速标记CT图像中的嫌疑物。
在本发明的一个方面，提出了一种定位三维CT图像中的目标的方法，包括步骤：显示一幅三维CT图像；接收用户在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择；基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合；从所述集合中确定目标物体。
根据一些实施例，在所述三维CT图像的三维绘制过程中，记录表征被检查物体的点云信息，所述方法还包括步骤：通过分割来获得所选区域中不同物体外表面的点云信息簇序列；基于预定的基准从不同物体的点云信息簇序列中确定至少一个选中的区域。
根据一些实施例，将将点云数目最多的点簇对应的物体确定为目标物体。
根据一些实施例，对三维CT图像中的物体进行分割，从所选择的区域的深度方向上交叉的至少一个物体得到至少一个三维物体的集合。
根据一些实施例，将所述集合中距离视点最近的那个物体确定为目标物体。
根据一些实施例，向用户呈现所述集合中物体，然后根据用户的选择来确定目标物体。
根据一些实施例，将所述集合中物体的物理属性满足预定标准的物体确定为目标物体。
在本发明的另一方面，提出了一种安检CT系统，包括：CT扫描设备，获得所述被检查物体的检查数据；存储器，存储所述检查数据；显示设备，显示所述被检查物体的一幅三维CT图像；输入装置，输入用户在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择；以及数据处理器，基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合，其中从所述集合中确定目标物体。
根据一些实施例，在所述三维CT图像的三维绘制过程中，记录表征被检查物体的点云信息，所述数据处理器配置用于：通过分割来获得所选区域中不同物体的点云信息簇序列；基于预定的基准从不同物体的点云信息簇序列中确定至少一个选中的区域。
根据一些实施例，所述数据处理器配置用于对三维CT图像中的物体进行分割，从所选择的区域的深度方向上交叉的至少一个物体得到至少一个三维物体的集合。
利用上述的技术方案，能够方便用户迅速标记CT图像中的嫌疑物。
附图说明
为了更好地理解本发明，将根据以下附图对本发明进行详细描述：
图1示出了根据本发明实施例的安检CT系统的结构示意图；
图2示出了如图1所示的计算机数据处理器的结构框图；
图3示出了根据本发明实施方式的控制器的结构框图；
图4是根据本发明的实施例的在CT系统中标记嫌疑物的方法的流程图；
图5是描述记录光线投射中第一次击中体数据中的非透明区域的位置的示意图；
图6是描述在分割的点云簇序列中，选择点数最多的作为标记物体的示意图；以及
图7示出了在本发明的实施例中分割得到的点云簇的示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的结构、材料或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和/或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，这里使用的术语“和/或”包括一个或多个相关列出的项目的任何和所有组合。
针对现有技术不能在CT数据产生的三维图像中快速标注嫌疑物的问题，本发明的实施例提供了一种定位三维CT图像中的目标的方法。首先，在显示设备上显示一幅三维CT图像。然后接收用户通过诸如鼠标之类的输入装置在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择。接下来，基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合，并且从所述集合中确定目标物体。利用上述方案，从一个视角上进行选择就能够确定三维目标物体，因此能够方便用户迅速标记CT图像中的嫌疑物。
图1是根据本发明实施方式的CT系统的结构示意图。如图1所示，根据本实施方式的CT设备包括：机架20、承载机构40、控制器50、计算机数据处理器60等。机架20包括发出检查用X射线的射线源10，诸如X光机，以及探测和采集装置30。承载机构40承载被检查行李70穿过机架20的射线源10与探测和采集装置30之间的扫描区域，同时机架20围绕被检查行李70的前进方向转动，从而由射线源10发出的射线能够透过被检查行李70，对被检查行李70进行CT扫描。
探测和采集装置30例如是具有整体模块结构的探测器及数据采集器，例如平板探测器，用于探测透射被检物品的射线，获得模拟信号，并且将模拟信号转换成数字信号，从而输出被检查行李70针对X射线的投影数据。控制器50用于控制整个系统的各个部分同步工作。计算机数据处理器60用来处理由数据采集器采集的数据，对数据进行处理并重建，输出结果。
如图1所示，射线源10置于可放置被检物体的一侧，探测和采集装置30置于被检查行李70的另一侧，包括探测器和数据采集器，用于获取被检查行李70的多角度投影数据。数据采集器中包括数据放大成形电路，它可工作于(电流)积分方式或脉冲(计数)方式。探测和采集装置30的数据输出电缆与控制器50和计算机数据处理器60连接，根据触发命令将采集的数据存储在计算机数据处理器60中。
图2示出了如图1所示的计算机数据处理器60的结构框图。如图2所示，数据采集器所采集的数据通过接口单元68和总线64存储在存储器61中。只读存储器(ROM)62中存储有计算机数据处理器的配置信息以及程序。随机存取存储器(RAM)63用于在处理器66工作过程中暂存各种数据。另外，存储器61中还存储有用于进行数据处理的计算机程序。内部总线64连接上述的存储器61、只读存储器62、随机存取存储器63、输入装置65、处理器66、显示装置67和接口单元68。
在用户通过诸如键盘和鼠标之类的输入装置65输入的操作命令后，计算机程序的指令代码命令处理器66执行预定的数据处理算法，在得到数据处理结果之后，将其显示在诸如LCD显示器之类的显示装置67上，或者直接以诸如打印之类硬拷贝的形式输出处理结果。
图3示出了根据本发明实施方式的控制器的结构框图。如图3所示，控制器50包括：控制单元51，根据来自计算机60的指令，来控制射线源10、承载机构40和探测和采集装置30；触发信号产生单元52，用于在控制单元的控制下产生用来触发射线源10、探测和采集装置30以及承载机构40的动作的触发命令；第一驱动设备53，它在根据触发信号产生单元52在控制单元51的控制下产生的触发命令驱动承载机构40传送被检查行李70；第二驱动设备54，它根据触发信号产生单元52在控制单元51的控制下产生的触发命令机架20旋转。探测和采集装置30获得的投影数据存储在计算机60中进行CT断层图像重建，从而获得被检查行李70的断层图像数据。然后计算机60例如通过执行软件来从断层图像数据得到被检查行李70的至少一个视角下的DR图像，与重建的三维图像一起显示，方便判图员进行安全检查。根据其他实施例，上述的CT成像系统也可以是双能CT系统，也就是机架20的X射线源10能够发出高能和低能两种射线，探测和采集装置30探测到不同能量水平下的投影数据后，由计算机数据处理器60进行双能CT重建，得到被检查行李70的各个断层的等效原子序数和电子密度数据。
图4是描述根据本发明的实施例的在CT系统中标记嫌疑物的方法的流程图。
如图4所示，在步骤S401，读取被检查物体的检查数据，在显示装置上显示被检查物体的三维图像。
在步骤S402，接收用户通过诸如鼠标之类的输入装置65在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择。例如用户通过使用鼠标在三维图像上勾选一个当前视角下的区域或者选择当前视角下的特定区域。
在步骤S403，基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合。通过接收用户在某个视角下的选择，例如用户操作输入装置在屏幕上显示的图像中勾选或者圈划某个区域，计算机60在三维图像中确定与该方向上的选择相关的至少一个三维物体，形成物体集合。
在步骤S404，从所述集合中确定目标物体。例如，将该集合中满足预定要求的物体确定为目标物体。
这样，通过对所显示的3D检查图像中的一部分在一个视角上的选择来确定三维目标物体，减少了用户的操作次数。例如，在所述3D检查图像的3D绘制过程中，记录表征被检查物体的点云信息，响应于所述选择以给出与所述3D检查图像中包含至少一个3D虚拟违禁品图像相关的反馈的步骤包括：通过分割来获得被检查物体中不同物体外表面的点云信息簇序列；基于预定的基准从不同物体的点云信息簇序列中确定至少一个选中的区域；判断所述至少一个选中的区域中是否存在所述至少一个3D虚拟违禁品图像。在这种情况下，可以将将点云数目最多的点簇对应的物体确定为目标物体。
图5是描述记录光线投射中第一次击中体数据中的非透明区域的位置的示意图。如图5所示，在光线投射过程中，记录光线第一次击中体数据非透明区域的位置，同时计算这个位置的法线向量。例如，射入点处的法线向量使用该体素位置的梯度估算。
根据一些实施例，用户的一次标记输入，绝大多数情况是一条不封闭的曲线。因此，可以将曲线封闭后，生成的图形或凹或凸，为了使图形的绘制速度尽可能快，将其分格化(tessellation)后，分解为更小的凸多边形或三角形，然后把它们组合在一起形成最终的形状，并获得实心的填充形状。使用实心的填充形状作为二值掩码图像对当前视角的图像进行裁剪，获得标记区域内的点云和对应位置的法向量。将点云中的每个点都与一个特征向量相关联，此特征向量包括点的位置坐标，法线向量和原子序数值。然后，在特征空间通过分类算法分割点云数据。
在一些实施例中，仅使用点的位置坐标进行聚类，无法解决空间上粘连物体的分割。因此，可以引入原子序数值，充分地发挥了双能CT在物质识别方面的优势，能够有效地解决粘连物体的分割问题。
图6是描述在分割的点云簇序列中，选择点数最多的作为标记物体的示意图。
通过上述分割过程，可能会获得多簇点云，如图7所示，得到了两个点云簇。在这种情况下，分别计算每簇点云所包含的点数，将点数最多的作为最终的标记物体。这是因为，点数越多的点簇，表示其对应的物体在当前的标记区域内显露的越多，为当前标记区域内的主要视见体。
在其他实施例中，可以对三维CT图像中的物体进行分割，从所选择的区域的深度方向上交叉的至少一个物体得到至少一个三维物体的集合。在这种情况下，可以将所述集合中距离视点最近的那个物体确定为目标物体。或者向用户呈现所述集合中物体，然后根据用户的选择来确定目标物体。或者将所述集合中物体的物理属性满足预定标准的物体确定为目标物体。例如将平均原子序数树在预定范围的物体确定为目标物体。
以上的详细描述通过使用示意图、流程图和/或示例，已经阐述了定位三维CT图像中的目标的方法和安检CT系统的众多实施例。在这种示意图、流程图和/或示例包含一个或多个功能和/或操作的情况下，本领域技术人员应理解，这种示意图、流程图或示例中的每一功能和/或操作可以通过各种结构、硬件、软件、固件或实质上它们的任意组合来单独和/或共同实现。在一个实施例中，本发明的实施例所述主题的若干部分可以通过专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、或其他集成格式来实现。然而，本领域技术人员应认识到，这里所公开的实施例的一些方面在整体上或部分地可以等同地实现在集成电路中，实现为在一台或多台计算机上运行的一个或多个计算机程序(例如，实现为在一台或多台计算机系统上运行的一个或多个程序)，实现为在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序(例如，实现为在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序)，实现为固件，或者实质上实现为上述方式的任意组合，并且本领域技术人员根据本公开，将具备设计电路和/或写入软件和/或固件代码的能力。此外，本领域技术人员将认识到，本公开所述主题的机制能够作为多种形式的程序产品进行分发，并且无论实际用来执行分发的信号承载介质的具体类型如何，本公开所述主题的示例性实施例均适用。信号承载介质的示例包括但不限于：可记录型介质，如软盘、硬盘驱动器、紧致盘(CD)、数字通用盘(DVD)、数字磁带、计算机存储器等；以及传输型介质，如数字和/或模拟通信介质(例如，光纤光缆、波导、有线通信链路、无线通信链路等)。
虽然已参照几个典型实施例描述了本发明，但应当理解，所用的术语是说明和示例性、而非限制性的术语。由于本发明能够以多种形式具体实施而不脱离发明的精神或实质，所以应当理解，上述实施例不限于任何前述的细节，而应在随附权利要求所限定的精神和范围内广泛地解释，因此落入权利要求或其等效范围内的全部变化和改型都应为随附权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种定位三维CT图像中的目标的方法，包括步骤：
显示一幅三维CT图像；
接收用户在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择；
基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合；
从所述集合中确定目标物体。
2.如权利要求1所述的方法，其中在所述三维CT图像的三维绘制过程中，记录表征被检查物体外表面的点云信息，所述方法还包括步骤：
通过分割来获得所选区域中不同物体的点云信息簇序列；
基于预定的基准从不同物体的点云信息簇序列中确定至少一个选中的区域。
3.如权利要求2所述的方法，其中将将点云数目最多的点簇对应的物体确定为目标物体。
4.如权利要求1所述的方法，其中对三维CT图像中的物体进行分割，从所选择的区域的深度方向上交叉的至少一个物体得到至少一个三维物体的集合。
5.如权利要求4所述的方法，其中将所述集合中距离视点最近的那个物体确定为目标物体。
6.如权利要求4所述的方法，其中向用户呈现所述集合中物体，然后根据用户的选择来确定目标物体。
7.如权利要求4所述的方法，其中将所述集合中物体的物理属性满足预定标准的物体确定为目标物体。
8.一种安检CT系统，包括：
CT扫描设备，获得所述被检查物体的检查数据；
存储器，存储所述检查数据；
显示设备，显示所述被检查物体的一幅三维CT图像；
输入装置，输入用户在一个视角下对所述三维CT图像的至少一个区域的选择；以及
数据处理器，基于所述选择产生深度方向上的至少一个三维物体的集合，其中从所述集合中确定目标物体。
9.如权利要求8所述的安检系统，其中在所述三维CT图像的三维绘制过程中，记录表征被检查物体的点云信息，所述数据处理器配置用于：
通过分割来获得所选区域中不同物体的点云信息簇序列；
基于预定的基准从不同物体的点云信息簇序列中确定至少一个选中的区域。
10.如权利要求7所述的安检系统，其中所述数据处理器配置用于对三维CT图像中的物体进行分割，从所选择的区域的深度方向上交叉的至少一个物体得到至少一个三维物体的集合。
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WO (2) WO2015196992A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106296535A (zh) * 2016-08-02 2017-01-04 重庆微标科技股份有限公司 实现旅客行李安检信息与身份信息关联追溯的方法和系统
CN107229898A (zh) * 2016-03-24 2017-10-03 国立民用航空学院 3d显示中的布尔对象管理
CN108051459A (zh) * 2017-12-07 2018-05-18 齐鲁工业大学 一种显微ct多样品测试处理方法
WO2020258314A1 (zh) * 2019-06-28 2020-12-30 西门子（中国）有限公司 点云模型的切割方法、装置和系统
CN112907670A (zh) * 2021-03-31 2021-06-04 北京航星机器制造有限公司 一种基于剖面图的目标物定位和标注方法及装置
CN112950664A (zh) * 2021-03-31 2021-06-11 北京航星机器制造有限公司 一种基于滑动剖面的目标物定位和标注方法及装置
CN113643360A (zh) * 2020-05-11 2021-11-12 同方威视技术股份有限公司 目标物体定位方法、装置、设备、介质和程序产品
WO2024140486A1 (zh) * 2022-12-28 2024-07-04 同方威视技术股份有限公司 三维ct图像中目标对象剥离方法、装置和安检ct系统

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105784731B (zh) * 2014-06-25 2019-02-22 同方威视技术股份有限公司 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检系统
JP6763301B2 (ja) 2014-09-02 2020-09-30 株式会社ニコン 検査装置、検査方法、検査処理プログラムおよび構造物の製造方法
EP3112852B1 (en) * 2014-12-18 2024-08-28 Nuctech Company Limited Method for positioning target in three-dimensional ct image and security check system
CN105787919B (zh) 2014-12-23 2019-04-30 清华大学 一种安检ct三维图像的操作方法和装置
KR102377626B1 (ko) * 2015-03-27 2022-03-24 주식회사바텍 엑스선 영상 처리 시스템 및 그 사용 방법
EP3156942A1 (en) * 2015-10-16 2017-04-19 Thomson Licensing Scene labeling of rgb-d data with interactive option
WO2017192160A1 (en) * 2016-05-06 2017-11-09 L-3 Communications Security & Detection Systems, Inc. Systems and methods for generating projection images
US10726608B2 (en) * 2016-11-23 2020-07-28 3D Systems, Inc. System and method for real-time rendering of complex data
CN110114803B (zh) * 2016-12-28 2023-06-27 松下电器（美国）知识产权公司 三维模型分发方法、三维模型接收方法、三维模型分发装置以及三维模型接收装置
JP6969149B2 (ja) 2017-05-10 2021-11-24 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 三次元形状データの編集装置、及び三次元形状データの編集プログラム
WO2019028721A1 (zh) * 2017-08-10 2019-02-14 哈尔滨工业大学 用于物品识别的方法、装置、设备和安检系统
CN107833209B (zh) * 2017-10-27 2020-05-26 浙江大华技术股份有限公司 一种x光图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN108295467B (zh) * 2018-02-06 2021-06-22 网易（杭州）网络有限公司 图像的呈现方法、装置及存储介质、处理器和终端
KR102026085B1 (ko) * 2018-02-22 2019-09-27 서울대학교산학협력단 Ct 데이터 표면 완성 방법 및 그 장치
CN108459801B (zh) * 2018-02-28 2020-09-11 北京航星机器制造有限公司 一种高亮显示三维ct图像中的目标的方法和系统
CN110210368B (zh) * 2019-05-28 2023-07-18 东北大学 一种基于安检图像的危险品图像注入方法
CN110579496B (zh) * 2019-08-15 2024-03-29 公安部第一研究所 一种安检ct系统的危险品图像快速插入方法及系统
WO2021131103A1 (ja) * 2019-12-24 2021-07-01 ヌヴォトンテクノロジージャパン株式会社 距離画像処理装置及び距離画像処理方法
CN117978993A (zh) * 2020-01-08 2024-05-03 Lg电子株式会社 对点云数据进行编码/解码的设备
CN111551569B (zh) * 2020-04-28 2021-01-08 合肥格泉智能科技有限公司 一种基于x光机国际快件图像查验系统
KR102227531B1 (ko) * 2020-07-06 2021-03-15 주식회사 딥노이드 X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
CN112288888A (zh) * 2020-10-26 2021-01-29 公安部第一研究所 一种三维ct图像中目标物的标注方法及装置
CN112581467B (zh) * 2020-12-25 2023-11-07 北京航星机器制造有限公司 一种基于疑似危险品评价的智能安检方法
US12007341B2 (en) * 2021-01-20 2024-06-11 Battelle Memorial Institute X-ray baggage and parcel inspection system with efficient third-party image processing
EP4287950A2 (en) * 2021-02-03 2023-12-13 Battelle Memorial Institute Techniques for generating synthetic three-dimensional representations of threats disposed within a volume of a bag
DE102021202511A1 (de) 2021-03-15 2022-09-15 Smiths Detection Germany Gmbh Verfahren zum Erzeugen von dreidimensionalen Trainingsdaten für eine Erkennungsvorrichtung zum Erkennen von Alarmobjekten in Gepäckstücken
CN113781426B (zh) * 2021-09-07 2024-02-13 海深智能科技(上海)有限公司 一种识别液体成分的智能安检方法
CN116453063B (zh) * 2023-06-12 2023-09-05 中广核贝谷科技有限公司 基于dr图像与投影图融合的目标检测识别方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001076184A (ja) * 1999-09-03 2001-03-23 Ge Yokogawa Medical Systems Ltd ３次元表示方法および３次元表示装置
CN201145672Y (zh) * 2007-10-30 2008-11-05 清华大学 检查系统、ct装置以及探测装置
CN101846641A (zh) * 2009-03-26 2010-09-29 莫弗探测公司 用于容器的检查的方法和系统
CN102222352A (zh) * 2010-04-16 2011-10-19 株式会社日立医疗器械 图像处理方法和图像处理装置
JP2013248534A (ja) * 2013-09-17 2013-12-12 Fujifilm Corp 画像処理装置および画像処理方法、並びに、画像処理プログラム

Family Cites Families (37)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6721387B1 (en) * 2001-06-13 2004-04-13 Analogic Corporation Method of and system for reducing metal artifacts in images generated by x-ray scanning devices
US20030023592A1 (en) * 2001-07-27 2003-01-30 Rapiscan Security Products (Usa), Inc. Method and system for certifying operators of x-ray inspection systems
US7012256B1 (en) * 2001-12-21 2006-03-14 National Recovery Technologies, Inc. Computer assisted bag screening system
GB0525593D0 (en) * 2005-12-16 2006-01-25 Cxr Ltd X-ray tomography inspection systems
US20050281464A1 (en) * 2004-06-17 2005-12-22 Fuji Photo Film Co., Ltd. Particular image area partitioning apparatus and method, and program for causing computer to perform particular image area partitioning processing
WO2006022916A2 (en) * 2004-08-17 2006-03-02 Alan Penn Method and system for discriminating image representations of classes of objects
CN100495439C (zh) * 2005-11-21 2009-06-03 清华大学 采用直线轨迹扫描的图像重建系统和方法
US7764819B2 (en) * 2006-01-25 2010-07-27 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for local pulmonary structure classification for computer-aided nodule detection
CN101071110B (zh) * 2006-05-08 2011-05-11 清华大学 一种基于螺旋扫描立体成像的货物安全检查方法
EP2016532A4 (en) * 2006-05-11 2011-11-16 Optosecurity Inc APPARATUS, METHOD AND SYSTEM FOR EXAMINING CONTAINERS AND PEOPLE, HAVING IMAGE DISTORTION CORRECTION FUNCTIONALITY
US20080123895A1 (en) * 2006-11-27 2008-05-29 Todd Gable Method and system for fast volume cropping of three-dimensional image data
US20080175456A1 (en) * 2007-01-18 2008-07-24 Dimitrios Ioannou Methods for explosive detection with multiresolution computed tomography data
US20080253653A1 (en) * 2007-04-12 2008-10-16 Todd Gable Systems and methods for improving visibility of scanned images
CN103064125B (zh) 2007-06-21 2016-01-20 瑞皮斯坎系统股份有限公司 用于提高受指引的人员筛查的系统和方法
DE102007042144A1 (de) * 2007-09-05 2009-03-12 Smiths Heimann Gmbh Verfahren zur Verbesserung der Materialerkennbarkeit in einer Röntgenprüfanlage und Röntgenprüfanlage
US7978191B2 (en) * 2007-09-24 2011-07-12 Dolphin Imaging Systems, Llc System and method for locating anatomies of interest in a 3D volume
WO2009094042A1 (en) * 2008-01-25 2009-07-30 Analogic Corporation Image combining
EP2309257A1 (en) * 2008-03-27 2011-04-13 Analogic Corporation Method of and system for three-dimensional workstation for security and medical applications
US8600149B2 (en) * 2008-08-25 2013-12-03 Telesecurity Sciences, Inc. Method and system for electronic inspection of baggage and cargo
GB0817487D0 (en) 2008-09-24 2008-10-29 Durham Scient Crystals Ltd Radiographic data interpretation
JP4847568B2 (ja) * 2008-10-24 2011-12-28 キヤノン株式会社 Ｘ線撮像装置およびｘ線撮像方法
WO2010050952A1 (en) 2008-10-30 2010-05-06 Analogic Corporation Detecting concealed threats
JP4471032B1 (ja) * 2009-03-27 2010-06-02 システム・プロダクト株式会社 Ｘ線画像合成装置、方法及びプログラム
WO2010121201A2 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Reveal Imaging Technologies, Inc. Method and system for threat image projection
EP2438429A4 (en) * 2009-06-05 2014-04-30 Sentinel Scanning Corp TRANSPORT CONTAINER CHECK SYSTEM AND METHOD
WO2011046511A1 (en) 2009-10-13 2011-04-21 Agency For Science, Technology And Research A method and system for segmenting a liver object in an image
CN101943761B (zh) 2010-09-12 2012-09-05 上海英迈吉东影图像设备有限公司 一种x射线检测方法
US9042661B2 (en) * 2010-09-30 2015-05-26 Analogic Corporation Object classification using two-dimensional projection
CN202221578U (zh) * 2010-10-26 2012-05-16 同方威视技术股份有限公司 一种自适应反馈的图像安检纠偏系统
CN102567960B (zh) * 2010-12-31 2017-03-01 同方威视技术股份有限公司 一种用于安全检查系统的图像增强方法
WO2012128754A1 (en) * 2011-03-22 2012-09-27 Analogic Corporation Compound object separation
US10019833B2 (en) 2012-03-20 2018-07-10 Siemens Corporation Luggage visualization and virtual unpacking
CN103713329B (zh) * 2012-09-29 2016-12-21 清华大学 Ct成像中定位物体的方法以及设备
CN103900503B (zh) 2012-12-27 2016-12-28 清华大学 提取形状特征的方法、安全检查方法以及设备
CN103901489B (zh) 2012-12-27 2017-07-21 清华大学 检查物体的方法、显示方法和设备
JP5800039B2 (ja) * 2014-01-22 2015-10-28 三菱プレシジョン株式会社 生体データモデル作成方法及びその装置
CN105784731B (zh) * 2014-06-25 2019-02-22 同方威视技术股份有限公司 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001076184A (ja) * 1999-09-03 2001-03-23 Ge Yokogawa Medical Systems Ltd ３次元表示方法および３次元表示装置
CN201145672Y (zh) * 2007-10-30 2008-11-05 清华大学 检查系统、ct装置以及探测装置
CN101846641A (zh) * 2009-03-26 2010-09-29 莫弗探测公司 用于容器的检查的方法和系统
CN102222352A (zh) * 2010-04-16 2011-10-19 株式会社日立医疗器械 图像处理方法和图像处理装置
JP2013248534A (ja) * 2013-09-17 2013-12-12 Fujifilm Corp 画像処理装置および画像処理方法、並びに、画像処理プログラム

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107229898A (zh) * 2016-03-24 2017-10-03 国立民用航空学院 3d显示中的布尔对象管理
CN106296535A (zh) * 2016-08-02 2017-01-04 重庆微标科技股份有限公司 实现旅客行李安检信息与身份信息关联追溯的方法和系统
CN108051459A (zh) * 2017-12-07 2018-05-18 齐鲁工业大学 一种显微ct多样品测试处理方法
WO2020258314A1 (zh) * 2019-06-28 2020-12-30 西门子（中国）有限公司 点云模型的切割方法、装置和系统
US11869143B2 (en) 2019-06-28 2024-01-09 Siemens Ltd., China Cutting method, apparatus and system for point cloud model
CN113643360A (zh) * 2020-05-11 2021-11-12 同方威视技术股份有限公司 目标物体定位方法、装置、设备、介质和程序产品
CN112907670A (zh) * 2021-03-31 2021-06-04 北京航星机器制造有限公司 一种基于剖面图的目标物定位和标注方法及装置
CN112950664A (zh) * 2021-03-31 2021-06-11 北京航星机器制造有限公司 一种基于滑动剖面的目标物定位和标注方法及装置
CN112950664B (zh) * 2021-03-31 2023-04-07 北京航星机器制造有限公司 一种基于滑动剖面的目标物定位和标注方法及装置
WO2024140486A1 (zh) * 2022-12-28 2024-07-04 同方威视技术股份有限公司 三维ct图像中目标对象剥离方法、装置和安检ct系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN105784731B (zh) 2019-02-22
PL2960869T3 (pl) 2019-04-30
US9786070B2 (en) 2017-10-10
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CN105785462B (zh) 2019-02-22
AU2015281530B2 (en) 2017-07-20
RU2599277C1 (ru) 2016-10-10
KR101838839B1 (ko) 2018-03-14
EP2960869A3 (en) 2016-04-06
WO2016095799A1 (zh) 2016-06-23
CN105223212A (zh) 2016-01-06
HK1218157A1 (zh) 2017-02-03
CN105784731A (zh) 2016-07-20
WO2015196992A1 (zh) 2015-12-30

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