CN105844594A - 一种工业ct扫描系统旋转中心校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法，包括：采集均质柱状检测件的CT扫描数据，由CT扫描数据获取均质检测件的投影正弦图；由投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff；设置旋转中心偏移值范围[CoreLeft,CoreRight]；在旋转中心偏移值范围内选择N个点作为旋转中心的相对偏移值，并分别重建图像，获得N个相对偏移值对应的重建图像，N为大于1的正整数；评价N个重建图像的图像质量，并将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值。应用该方法，能够有效屏蔽投影图中的噪声、串扰等干扰信号以及X射线本身特性带来的散射与硬化影响，使旋转中心偏移值的精度得到巨大提升，测量精度误差能够达到≤0.1pix等级。

Description

一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法

技术领域

本发明涉及成像技术领域，更具体地说，涉及一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法。

背景技术

CT(Computed Tomography)即计算机断层成像技术，该技术是在射线投影图的基础上，利用计算机重建出物体的断层图像。在工业CT中，目前比较常见是扇束CT，如图1所示，图1为现有技术中常见的扇束CT原理示意图。射线源点O_X-Ray发射出X射线，经过转台01上的被测量物体，然后射到探测器上。探测器能够接收到由射线源02发射出的成扇束状的射线。在扫描期间，转台01会连续不断的进行旋转，从而使得放置在转台01上的被测物在不同的角度被射线穿过，并被探测器捕捉到射线信号。不同角度的数据组可以组成一幅以探测器阵列为宽度，以扫描角度数量为高度的投影正弦图。

通常情况下，认为转台中心O_Rotation位于射线源点O_X-Ray与探测器中心O_Detector的连线上。因而在滤波反投影重建时默认投影正弦图的中心即旋转中心，并在此基础上进行断层图像重建。然而，在实际情况下，转台01的旋转中心O_Rotation并不一定位于射线源点O_X-Ray与探测器中心O_Detector的连线上，也就是转台01的旋转中心有可能相对该连线线会发生一定程度的偏移。此种情况下，若仍以投影图的水平中点作为转台旋转中心位置，会严重的影响图像的清晰度，导致图像模糊，分辨率下降，边缘出现“虚影”，因此需要对转台的旋转中心位置进行测量与校正。

现有技术中常见的旋转中心矫正方法，主要通过正弦投影图来进行旋转中心的测量，通过投影图前半与后半部分的像素差值来确定旋转中心的偏移值。具体的，将一个投影图切分为上下两个部分。投影图的每一个行数据对应的都是一个转台旋转的角度。将投影图进行切分，即为将一个转台旋转一周所形成的图片分成了前180°与后180°两幅投影图，然后将两幅投影图对应的像素值相减，并求取绝对值：

e(θ,s)＝|P_up(θ,s)-P_down(θ,s)|

式中，θ表示转台旋转角度，即投影图中的行值。由于投影图被切分为了上下两部分，θ的总行数为投影图整体投影图行数的1/2。s表示探测器的宽度，即投影图中的列值。P_up(θ,s)表示前180°投影图中，行值为θ，列值为s的像素点的像素值。P_down(θ,s)表示后180°投影图中，行值为θ，列值为s的像素点的像素值。

计算出两幅投影图对应像素的差值后，计算差值每一列的平均值:

$mean\left(s\right)=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}e(i,s)$

式中，N表示切分后的两幅投影图的行数。

最后将差值的平均值最小的一列设定为旋转中心的位置，从而计算出旋转中心的偏移值，即：

Q(s)＝min(mean(s))

式中，Q(s)即为旋转中心对应的列值。

然而，上述旋转中心偏移值来自于对投影正弦图的处理。由于近似于原始数据的投影正弦图本身夹杂着大量的干扰信息，如噪声、串扰信号等。同时，由于CT中X射线本身的特性所带来的散射与硬化现象严重的干扰投影图上获取旋转中心偏移值的效果。甚至会使投影图中的一行数值出现一定倾斜的情况，因而对于旋转中心偏移值的求取精度影响很大。

综上所述，如何有效地解决工业CT扫描系统旋转中心矫正受噪声、串扰信号等干扰信息影响而精度较低等问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法，该方法可以有效地解决旋转中心矫正受噪声、串扰信号等干扰信息影响而精度较低的问题。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法，包括：

采集均质柱状检测件的CT扫描数据，由所述CT扫描数据获取所述均质柱状检测件的投影正弦图；

由所述投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff；

设置旋转中心偏移值范围[CoreLeft,CoreRight]，其中，CoreLeft＝CoreOff-Widthleft，CoreRight＝CoreOff+Widthright，Widthleft为左预设宽度值，Widthright为右预设宽度值；

在所述旋转中心偏移值范围内选择N个点作为旋转中心的相对偏移值，并分别重建图像，获得N个所述相对偏移值对应的重建图像，N为大于1的正整数；

评价N个所述重建图像的图像质量，并将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述评价N个所述重建图像的图像质量包括步骤：

获取N个所述重建图像的几何位置，由所述几何位置计算重建图像的边缘响应函数，由所述边缘响应函数计算所述重建图像的点扩散函数，并求取所述点扩散函数的极大值；

比较N个所述重建图像对应的点扩散函数的极大值，取极大值中的最大值对应的重建图像为所述质量最优图像。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述获取N个所述重建图像的几何位置包括步骤：

提取各所述重建图像的二值化边缘，求取各所述二值化边缘的所有边缘点的位置坐标的平均值作为各所述重建图像的圆心坐标Center(x,y)，计算边缘点到圆心距离的平均值作为各所述重建图像的圆盘半径R值。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述计算重建图像的边缘响应函数包括步骤：

设置半径范围[R-l,R+l]，在所述半径范围内取P个半径值r，P为正整数，以P个所述半径值r为半径得到P个圆周，P个所述半径值r分别对应的边缘响应值为：

$ERF\left(r\right)=\frac{1}{U}\underset{j=1}{\overset{U}{\Σ}}CycleEdgeValue(r,j)$

式中，r表示该圆周对应的半径，j表示该圆周上的第j个像素点，U表示圆周上的像素点总数，CycleEdgeValue(r,j)表示该圆周上第j个像素点的像素值。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述由所述投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff包括：

基于边缘算子得到所述投影正弦图的边缘；

对边缘进行降噪、平滑处理；

由所述降噪、平滑处理后的边缘计算获得所述初步偏移值CoreOff。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述由所述降噪、平滑处理后的边缘获取旋转中心的初步偏移值CoreOff具体为：

分别计算所述边缘的左边缘线EdgeLine_Left所有点的水平位置的平均值Mean_Left，和右边缘线EdgeLine_Rifht所有点的水平位置的平均值Mean_Rifht，所述初步偏移值CoreOff为Mean_Left与Mean_Rifht的均值。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述由所述降噪、平滑处理后的边缘获取旋转中心的初步偏移值CoreOff具体为：

$CoreOff=\frac{1}{2M}\left(\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\mathrm{EdgePoint}}_{Left}\right(i)+\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{\mathrm{EdgePoint}}_{Right}\left(i\right))$

式中，EdgePoint_Left(i)表示左边缘线EdgeLine_Left左侧的M个极值点中的第i个，EdgePoint_Right(i)表示右边缘线EdgeLine_Rifht右侧的M个极值点中的第i个，M为正整数。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述左预设宽度值与所述右预设宽度值相等。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述基于边缘算子得到所述投影正弦图的边缘具体为：

采用边缘算子对所述投影正弦图进行卷积计算，计算所述投影正弦图的每个像素的边缘法线方向，并对边缘梯度细化与边缘阈值细化，得到二值化边缘。

优选地，上述工业CT扫描系统旋转中心校正方法中，所述将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值之后，还包括步骤：

依据所述精确偏移值，控制运动系统带动转台移动所述精确值偏移值对应的距离。

应用本发明提供的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，通过采集检测件的CT扫描数据获取其投影正弦图，并由投影正弦图获得旋转中心的初步偏移值。而后，在包括该初步偏移值的一定范围内，选取N个相对偏移值，并针对每个相对偏移值进行图像重建，对重建后的图像质量进行评价，取图像质量最优的图像对应的相对偏移值作为精确偏移值。通过重建多幅图像，并对图像质量进行评价，能够有效的屏蔽投影图中的噪声、串扰等干扰信号以及X射线本身特性带来的散射与硬化的影响。使得旋转中心偏移值的精度得到巨大的提升，测量精度误差能够达到≤0.1pix等级。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为现有技术中常见的扇束CT原理示意图；

图2为本发明提供的工业CT扫描系统旋转中心校正方法一种具体实施方式的流程示意图；

图3为边缘梯度细化示意图；

图4为投影正弦图边缘平滑后的边缘图；

图5为边缘响应函数示意图；

图6为转台位置调整示意图。

具体实施方式

本发明实施例公开了一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法，以屏蔽旋转中心矫正检测受噪声、串扰信号等干扰信息的干扰，提升检测精度。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图2-图6，图2为本发明提供的工业CT扫描系统旋转中心校正方法一种具体实施方式的流程示意图；图3为边缘梯度细化示意图；图4为投影正弦图边缘平滑后的边缘示意图；图5为边缘响应函数示意图；图6为转台位置调整示意图。

在一种具体实施方式中，本发明提供的业CT扫描系统旋转中心校正方法，包括以下步骤：

S11：采集均质柱状检测件的CT扫描数据，由所述CT扫描数据获取所述均质柱状检测件的投影正弦图；

首先获取均质柱状检测件的投影正弦图，具体的方法及原理请参考现有技术，此处不再赘述。检测件一般采用均质的检测件，以保证旋转偏移值测量的精度。

S12：由所述投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff；

根据获取的投影正弦图获得旋转中心的初步偏移值CoreOff，具体方法可参考现有技术。

S13：设置旋转中心偏移值范围[CoreLeft,CoreRight]，其中，CoreLeft＝CoreOff-Widthleft，CoreRight＝CoreOff+Widthright，Widthleft为左预设宽度值，Widthright为右预设宽度值；

也就是将包括初步偏移值在内的一定预设范围作为旋转中心偏移值范围。具体预设范围的大小根据实际情况进行设定，此处不做具体限定。

优选的，左预设宽度值与所述右预设宽度值相等，即将以初步偏移值CoreOff为中心的一定范围作为旋转中心偏移值范围，即以初步偏移值CoreOff为基点，在其两侧均按照一定宽度值设定范围。由此能够较为均匀的反应初步偏移值两侧的情况，也就是大于初步偏移值及小于初步偏移值的情况。

S14：在所述旋转中心偏移值范围内选择N个值作为旋转中心的相对偏移值，并分别重建图像，获得N个所述相对偏移值对应的重建图像，N为大于1的正整数；

在CT的滤波反投影重建算法中，可以设定旋转中心的相对偏移值(即投影图中点与实际旋转中心的偏移值)进行重建。因此，通过选择一定的旋转中心的偏移值范围，在该范围内选择若干旋转中心的相对偏移值，进行图像重建。在选择完图像重建范围，也就是旋转中心偏移值范围后，在该范围内选择N个的点，作为旋转中心的相对偏移值，进行图像重建，以获得N个重建图像。N为大于1的正整数，其具体数值可根据实际情况进行选择，一般的N的数值越大，检测精度相对较高。

S15：评价N个所述重建图像的图像质量，并将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值。

获得N个重建图像后，通过比较获得的CT重建图像质量确定哪一个旋转中心的相对偏移值最为准确，从而精确的定位出旋转中心的相对偏移值。具体的，重建图像质量最优的图像，其对应的相对偏移值即为精确偏移值。

应用本发明提供的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，通过采集检测件的CT扫描数据获取其投影正弦图，并由投影正弦图获得旋转中心的初步偏移值。而后，在包括该初步偏移值的一定范围内，选取N个相对偏移值，并针对每个相对偏移值进行图像重建，对重建后的图像质量进行评价，取图像质量最优的图像对应的相对偏移值作为精确偏移值。通过重建多幅图像，并对图像质量进行评价，能够有效的屏蔽投影图中的噪声、串扰等干扰信号以及X射线本身特性带来的散射与硬化的影响。使得旋转中心偏移值的精度得到巨大的提升，测量精度误差能够达到≤0.1pix等级。

具体的，上述步骤S12中，由所述投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff具体可以包括步骤：

S121：基于边缘算子得到所述投影正弦图的边缘；

S122：对边缘进行降噪、平滑处理；

S123：由所述降噪、平滑处理后的边缘计算获得所述初步偏移值CoreOff。

具体的，获取各初步偏移值对应的投影正弦图之后，对投影正弦图进行边缘提取。其边缘提取算法如下：

(1)采用边缘算子S_x，S_y分别与图像矩阵IMG进行卷积计算，获得两个坐标轴方向(X轴，Y轴)的边缘矩阵EDX_x，EDX_y。

$\begin{array}{cc}{S}_x=\left[\begin{array}{ccc}-1& 0& 1\\ -2& 0& 2\\ -1& 0& 1\end{array}\right]& S_y=\left[\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}\right]\end{array}$

具体获取两个轴向的结构矩阵的算法如下：

EDG_x＝IMG*S_x

EDG_y＝IMG*S_y

(2)将两个轴向的结果矩阵EDX_x，EDX_y组合为完整的边缘矩阵EDG，其基本算式如下：

$EDG\[i,j\]=\sqrt{{({\mathrm{EDG}}_x\[i,j\])}^2+{({\mathrm{EDG}}_y\[i,j\])}^2}$

(3)求取每个边缘像素的梯度方向矩阵Eθ，其计算方式如下：

Eθ[i,j]＝arctan(EDG_y[i,j]/EDG_x[i,j])

(4)进行边缘梯度细化，将边缘矩阵EDG每一个值与其梯度方向的像素值进行比较，如图2所示。其中，每个点的梯度方向有上述步骤(3)求得。

根据求得的梯度方向，比较边缘矩阵EDG与其梯度方向上的点，如果该点的边缘值小于其梯度方向的两个点的值，则将其值设置为0。如果该点的边缘值大于梯度方向的两个点的值，则该点的值保持不变。其基本逻辑判断为：

(5)进行阈值二值化。设置一个下限阈值T_bottom，如果边缘值EDG[i,j]大于该阈值，则其值置为1；如果边缘值EDG[i,j]小于该阈值，则其值置为0。

步骤S122中，对提取的边缘进行降噪、平滑处理。其具体操作可以包括：

比较边缘点的前后N(N<3)个边缘点的水平位置(X轴)的平均值与该点的水平位置值。其中，边缘点为由步骤(5)处理后值为1的点。偏差大于位置阈值T_position时，用前后N(N<3)个边缘点的水平位置(X轴)的平均值代替该点的水平位置；如果偏差小于位置阈值T_position时，则该点水平位置保持不变。进行平滑后如图4所示。

步骤S123中，由边缘降噪、平滑处理后的边缘计算获得初步偏移值CoreOff，具体的初步偏移值CoreOff的计算方法可以参考现有技术，此处不再赘述。

优选的，初步偏移值CoreOff的计算方法具体可以为：

分别计算所述边缘的左边缘线EdgeLine_Left所有点的水平位置的平均值Mean_Left，和右边缘线EdgeLine_Rifht所有点的水平位置的平均值Mean_Rifht，所述初步偏移值CoreOff为Mean_Left与Mean_Rifht的均值，即：

${\mathrm{Mean}}_{Left}=\frac{1}{Q}\underset{k=1}{\overset{Q}{\&Sigma;}}EdgeLeft\_X\&lsqb;k\&rsqb;$

${\mathrm{Mean}}_{Right}=\frac{1}{Q}\underset{k=1}{\overset{Q}{\&Sigma;}}EdgeRight\_X\&lsqb;k\&rsqb;$

式中，Q为边缘上点的数量，EdgeLeft_X[k]为左侧边缘线上点的水平位置，EdgeRight_X[k]为右侧边缘线上点的水平位置。

然后计算两个平均值的均值Mean，该点即为初步定位的旋转中心位置偏移值CoreOff。

根据需要，上述由所述降噪、平滑处理后的边缘获取旋转中心的初步偏移值CoreOff具体也可以为：

$Coreoff=\frac{1}{2M}\left(\underset{i=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}{\mathrm{EdgePoint}}_{Left}\right(i)+\underset{i=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}{\mathrm{EdgePoint}}_{Right}\left(i\right))$

式中，EdgePoint_Left(i)表示左边缘线EdgeLine_Left左侧的M个极值点中的第i个，如图4所示左侧极值点4，EdgePoint_Right(i)表示右边缘线EdgeLine_Rifht右侧的M个极值点中的第i个，如图4所示右侧极值点5，M为正整数。

进一步地，上述实施例步骤S15中，所述评价N个所述重建图像的图像质量具体可以包括步骤：

S151：获取N个所述重建图像的几何位置，由所述几何位置计算重建图像的边缘响应函数，由所述边缘响应函数计算所述重建图像的点扩散函数，并求取所述点扩散函数的极大值；

S152：比较N个所述重建图像对应的点扩散函数的极大值，取极大值中的最大值对应的重建图像为所述质量最优图像。

对于重建图像质量的评价，可以采用点扩散函数评价的方法。由边缘响应函数，计算相应的点扩散函数。由于点扩散函数说明了图像边缘的锐化程度，因此以其评价重建图像的质量水平，从而选择出旋转中心相对偏移范围中的最优值。当然，根据实际需要也可以采用其他评价图像质量的方法。但通过点扩散函数评价重建图像质量进行确定旋转中心的紧缺偏移值，便于计算及分析。

进一步地，上述步骤S151中，获取N个所述重建图像的几何位置具体可以包括步骤：

提取各所述重建图像的二值化边缘，求取各所述二值化边缘的所有边缘点的位置坐标的平均值，获得各所述重建图像的圆心坐标Center(x,y)，也就是边缘点位置坐标x值的均值作为圆心坐标的x值，边缘点位置坐标y值的平均值作为圆心坐标的y值。计算边缘点到圆心距离的平均值作为各重建图像的圆盘半径R值。由于均质柱状检测件呈柱状，因此其二值化边缘为圆形。由上述计算获得的各个圆心坐标及对应的半径R值，即可获得N个重建图像的几何位置。具体可以采用上述边缘提取的方法提取各重建图像的二值化边缘，提取边缘后的图像呈圆形。

更进一步地，上述步骤S151中计算重建图像的边缘响应函数包括步骤：

设置半径范围[R-l,R+l]，也就是以获取的重建图像的圆盘半径R，以该R值为基点的一定范围作为半径范围，在上述半径范围内取P个半径值r，P为正整数，以P个所述半径值r为半径可以得到P个圆周，P个所述半径值r分别对应的边缘响应值为：

$ERF\left(r\right)=\frac{1}{U}\underset{j=1}{\overset{U}{\&Sigma;}}CycleEdgeValue(r,j)$

式中，r表示该圆周对应的半径，j表示该圆周上的第j个像素点，U表示圆周上的像素点总数，CycleEdgeValue(r,j)表示该圆周上第j个像素点的像素值。

通过上式即可计算出一个半径r为变量的边缘响应函数，如图5所示。

上述步骤S151中，由所述边缘响应函数计算所述重建图像的点扩散函数，并求取所述点扩散函数的极大值。点扩散函数(PSF)来自于边缘响应函数(ERF)的求导运算，即：

$PSF\left(r\right)=\frac{d}{dr}ERF\left(r\right)$

在离散的体系下，运用差分计算点扩散函数(PSF)：

PSF＝ERF(r+1)-ERF(r)

而后用点扩散函数(PSF)中的最大值来表征一幅重建图像的质量水平，即：

IMG_PSF＝Max(PSF(r))

也就是求取点扩散函数的最大值，该值代表了对应重建图像的质量。

进而，步骤S152中，比较图像质量时，采用点扩散函数最大值IMG_PSF来进行图像质量的评判，进而获取旋转中心的精确偏移值。

每幅重建图像的图像质量由该图像的点扩散函数最大值IMG_PSF确定，选择IMG_PSF值最大的一幅重建图像作为图像质量最好的一幅图像。其求取公式如下：

j＝argmax(IMG_PSF(j))

式中j表示N个重建图像中的第j个重建图像，IMG_PSF(j)表示第j个重建图像点扩散函数的最大值。取N个重建图像中点扩散函数的最大值中的最大值对应的重建图像，该重建图像的旋转中心相对偏移值CoreOff(j)作为旋转中心偏移的精确值，即精确偏移值。

在上述各实施例的基础上，所述将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值之后，还包括步骤：

依据所述精确偏移值，控制运动系统移动精确值偏移值对应的距离。

每一次扫描后，重建的过程中，重新计算旋转中心偏移值，并将该值作为重建的一个参量来进行处理。这样的方法会消耗大量的计算时间，且每次都确定一次旋转偏移值是一种无意义的重复。因此，将通过以上步骤求得的旋转中心精确偏移值，将该值发送到运动控制系统中，调用运动控制系统的函数接口，使转台在水平方向上按照旋转中心精确偏移值进行运动，从而消除旋转中心的偏移值，如图6所示，图中a表示旋转中心的精确偏移值，调整后，探测器3的中心、转台2的中心与射线源1的中心共线。进而，在下次扫描过程中，无需重新进行旋转偏移值的检测及校正，有效节省时间。

具体的，可以设置一套运动控制系统。该系统能够接收转中心的精确偏移值，并且能够通过调整转台的水平位置，对旋转中心进行校正。该系统包括上位机程序、运动控制器和转台。转台的中心为旋转中心；上位机程序用于接收旋转中心的精确偏移值，并且将其转化为控制信号，发送到运动控制器中；运动控制器，用于接收上位机发送的信号，并控制转台进行水平方向的运动。具体该系统还可以包括一个用于支撑转台的运动轨道，在运动控制器的控制下，保证转台做精确的水平运动。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，包括：

采集均质柱状检测件的CT扫描数据，由所述CT扫描数据获取所述均质柱状检测件的投影正弦图；

由所述投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff；

设置旋转中心偏移值范围[CoreLeft,CoreRight]，其中，CoreLeft＝CoreOff-Widthleft，CoreRight＝CoreOff+Widthright，Widthleft为左预设宽度值，Widthright为右预设宽度值；

在所述旋转中心偏移值范围内选择N个点作为旋转中心的相对偏移值，并分别重建图像，获得N个所述相对偏移值对应的重建图像，N为大于1的正整数；

评价N个所述重建图像的图像质量，并将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值。

2.根据权利要求1所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述评价N个所述重建图像的图像质量包括步骤：

获取N个所述重建图像的几何位置，由所述几何位置计算重建图像的边缘响应函数，由所述边缘响应函数计算所述重建图像的点扩散函数，并求取所述点扩散函数的极大值；

比较N个所述重建图像对应的点扩散函数的极大值，取极大值中的最大值对应的重建图像为所述质量最优图像。

3.根据权利要求2所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述获取N个所述重建图像的几何位置包括步骤：

提取各所述重建图像的二值化边缘，各所述重建图像的圆心坐标Center(x,y)为各所述二值化边缘的所有边缘点的位置坐标的平均值，各所述重建图像的圆盘半径R值为边缘点到圆心距离的平均值。

4.根据权利要求2所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述计算重建图像的边缘响应函数包括步骤：

设置半径范围[R-l,R+l]，在所述半径范围内取P个半径值r，P为正整数，以P个所述半径值r为半径得到P个圆周，P个所述半径值r分别对应的边缘响应值为：

$ERF\left(r\right)=\frac{1}{U}\underset{j=1}{\overset{U}{\&Sigma;}}CycleEdgeValue(r,j)$

式中，r表示该圆周对应的半径，j表示该圆周上的第j个像素点，U表示圆周上的像素点总数，CycleEdgeValue(r,j)表示该圆周上第j个像素点的像素值。

5.根据权利要求1所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述由所述投影正弦图获取旋转中心的初步偏移值CoreOff包括：

基于边缘算子得到所述投影正弦图的边缘；

对边缘进行降噪、平滑处理；

由所述降噪、平滑处理后的边缘计算获得所述初步偏移值CoreOff。

6.根据权利要求5所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述由所述降噪、平滑处理后的边缘获取旋转中心的初步偏移值CoreOff具体为：

分别计算所述边缘的左边缘线EdgeLine_Left所有点的水平位置的平均值Mean_Left，和右边缘线EdgeLine_Rifht所有点的水平位置的平均值Mean_Rifht，所述初步偏移值CoreOff为Mean_Left与Mean_Rifht的均值。

7.根据权利要求5所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述由所述降噪、平滑处理后的边缘获取旋转中心的初步偏移值CoreOff具体为：

$CoreOff=\frac{1}{2M}\left(\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{EdgePoint}}_{Left}\left(i\right)+\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{EdgePoint}}_{Right}\left(i\right)\right)$

式中，EdgePoint_Left(i)表示左边缘线EdgeLine_Left左侧的M个极值点中的第i个，EdgePoint_Right(i)表示右边缘线EdgeLine_Rifht右侧的M个极值点中的第i个，M为正整数。

8.根据权利要求5所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述基于边缘算子得到所述投影正弦图的边缘具体为：

采用边缘算子对所述投影正弦图进行卷积计算，计算所述投影正弦图的每个像素的边缘法线方向，并对边缘梯度细化与边缘阈值细化，得到二值化边缘。

9.根据权利要求1所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述左预设宽度值与所述右预设宽度值相等。

10.根据权利要求1-9任一项所述的工业CT扫描系统旋转中心校正方法，其特征在于，所述将质量最优图像对应的相对偏移值确定为旋转中心的精确偏移值之后，还包括步骤：

依据所述精确偏移值，控制运动系统带动转台移动所述精确值偏移值对应的距离。