CN106570836A - 一种辐射图像局部增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种辐射图像局部增强方法。该方法包括如下步骤：S1：对扫描得到的辐射图像进行预处理得到归一化图像；S2：将归一化图像按亮度信息划分为暗部区域和亮部区域；S3：分别对归一化图像的暗部区域和亮部区域的边缘信息进行增强处理，得到边缘增强后的图像；S4：分别对归一化图像的暗部区域和亮部区域的细节信息进行增强处理，得到细节增强后的图像；S5：对边缘和细节增强后的图像通过对数变换拉伸图像中较暗区域的灰度范围，得到增强后的辐射图像。与现有的透视图象增强算法相比，本发明的增强效果显著、成像更加清晰、自动化程度高、自适应能力强，使用操作简单、执行速度快。

Description

一种辐射图像局部增强方法

技术领域

本发明涉及辐射成像技术领域，尤其涉及一种辐射图像局部增强方法。

背景技术

X射线辐射成像技术是各国广泛使用的安检系统中的主流技术，尤其是在机场、车站、海关、码头、展览会馆等公共场所，都采用了X射线安检机对旅客行李物品、货物集装箱等进行严格检查。

辐射成像以射线(如X射线)的透射衰减原理为基础。通常的辐射成像安检系统包括布置在被检测物的一侧的射线源，用于照射被检测物。布置在被检测物另一侧的射线采集装置接收透过被检测物的射线，射线源和射线采集装置的位置相对静止，由传送系统将被检物体移动通过安检系统完成扫描。将射线采集装置接收到的衰减射线数据输出给成像装置，用以识别并合成图像显示出来。然而图像在存储和传输的过程中，如果受到某种程度的破坏和各种各样的噪声污染，则会导致图像的品质下降，干扰图检员的判断标准的执行，增加检测结果的不确定性，这样极易导致安检系统起不到应有的安全检查作用。

为使图像显示更为清晰，在X射线图像检查系统中需要加入各种图像处理功能。常用的图像信息增强的处理主要有灰度变换、直方图均衡和边缘增强等方法。灰度变换法和直方图均衡法都使用的是点运算法则。所谓点运算，是指将输入图像映射为输出图像，输出图像中每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的值决定。点运算常用于改变图像的灰度范围及分布，是图像数字化及图像显示的重要工具。在对扫描图像进行对比度增强时，传统的点运算并不考虑某个像素的邻域对其的影响，而只是简单地将一个灰度值映射成另一个灰度值。这样的处理使得在对某个灰度值区域进行增强时，同时对另一个灰度值区域进行了削弱，典型的比如对数变换和幂变换。边缘增强法也称锐化，目的是使图像的边缘更明显，以便于对目标的识别和处理。其使用的方法有梯度法、Laplace算子和高通滤波等，这些处理方法的最终目的就是使图像更加清晰，细节更加突出。边缘增强方法在对扫描图像进行对比度增强时，直接检测出图像的边缘，对边缘进行对比度增强，增强的比例一般为一常数。这种处理方法一方面增强了图像的噪声，另一方面对暗区域中弱边缘的增强就相对较小，不能满足扫描图像对于明暗不同区域的对比度需要增强更多的要求。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种辐射图像局部增强方法，在消除噪声的同时，对整幅图像中各种灰度区域的边缘细节进行对比度增强，同时增强暗区域中的边缘信息，以解决图像在存储和传输的过程中造成的图像品质的下降问题

本发明的技术方案是：一种辐射图像局部增强方法，步骤如下：

1)对扫描图像进行预处理

11)在X射线不出束的情况下采集本底数据，对采集的本底数据每一列取均值，获取平均本底数据；

12)在X射线出束但探测通道内没有扫描物体的情况下采集满度数据，对采集的满度数据每一列取均值，获取平均满度数据；

13)利用X射线对物体进行扫描，采集原始扫描数据，根据步骤11)得到的平均本底数据和步骤12)得到的平均满度数据对采集的原始扫描数据进行预处理，获取预处理后的归一化图像；

2)将归一化图像按亮度信息划分为暗部区域和亮部区域；

3)分别对归一化图像的暗部区域和亮部区域的边缘信息进行增强处理，得到边缘增强后的图像；

4)分别对归一化图像的暗部区域和亮部区域的细节信息进行增强处理，得到细节增强后的图像；

5)对边缘和细节增强后的图像通过对数变换拉伸图像中较暗区域的灰度范围，得到增强后的辐射图像。

步骤13)中获取预处理后的扫描图像数据的具体方法为：将原始扫描数据中每个列扫描数据减去X射线探测器的平均本底数据，得到处理后的列数据；利用实际测量中X射线探测器平均满度数据减去平均本底数据，得到X射线探测器计数平均值；将处理后的列数据逐个除以计数平均值，完成归一化处理，得到预处理后的归一化图像。

步骤2)中对预处理后的归一化图像按亮度信息划分为暗部区域和亮部区域的具体过程为：将归一化图像按列取均值得到列平均数据；将列平均数据取均值得到图像均值；当列平均数据大于图像均值时，将该列数据划分为亮部区域，反之划分为暗部区域。

步骤3)中对暗部和亮部区域的边缘信息进行增强处理的具体过程为：分别对暗部区域和亮部区域采用LOG算子对图像的边缘信息进行增强。

步骤4)中对暗部和亮部区域的细节信息进行增强处理的具体过程为：使用自适应的局部直方图均衡化方法对图像的细节信息进行增强。

步骤5)中对增强后的图像通过对数变换拉伸图像中暗部区域的灰度范围的具体方法为：使用自适应参数的对数变换方法，通过增加对数函数平移系数来控制图像光照补偿的程度，进而控制图像在标准光照范围内。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)采用了将图像划分为亮部区域和暗部区域的方法，满足了根据图像亮暗不同区域的分别进行图像增强的作用，使得图像信息增强效果显著、成像更加清晰。

(2)采用了LOG算子，将高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器相结合的方法，在消除图像噪声的同时，实现对整幅图像中各种边缘区域的对比度增强，同时减小了噪声对于图像边缘增强的影响。

(3)采用了自适应局部直方图均衡化算法和自适应参数的对数变换技术，使得图像的细节信息得到很好的增强、图像的灰度信息得到很好的拉伸，同时算法的自适应能力强，使用操作简单。

附图说明

图1示出了本发明的整体流程图；

图2示出了一幅待处理的典型辐射图像；

图3示出了依据直方图均衡化和灰度拉伸对图2进行处理后的结果示意图；

图4为依据本发明的增强方法对图2进行处理后的结果示意图；

图5示出了一幅待处理的典型辐射图像；

图6示出了依据直方图均衡化和灰度拉伸对图5进行处理后的结果示意图；

图7为依据本发明的增强方法对图5进行处理后的结果示意图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。在说明书中，相同或相似的附图标号指示相同或相似的部件。下述参照附图对本发明的说明旨在对本发明的总体发明构思进行解释，而不应当理解为对本发明的一种限制。

本发明提供一种辐射图像局部增强方法和系统，它可以在消除噪声的同时，对整幅图像中各种灰度区域的边缘细节进行对比度增强，同时增强暗区域中的边缘信息，以解决图像在存储和传输的过程中造成的图像品质的下降问题。

本发明的整个处理过程如图1所示，其主要步骤如下：

(1)对扫描图像进行预处理，其具体方法如下：

11)在X射线不出束的情况下采集本底数据，对采集的本底数据每一列取均值，获取平均本底数据minf；

12)在X射线出束但探测通道内没有扫描物体的情况下采集满度数据，对采集的满度数据每一列取均值，获取平均满度数据maxf；

13)利用X射线对物体进行扫描，采集原始扫描数据g(x,y)，根据步骤①得到的平均本底数据和步骤②得到的平均满度数据对采集的原始扫描数据进行预处理，获取预处理后的归一化图像f(x,y)。其预处理公式如下：

(2)对预处理后的归一化图像按亮度信息划分为暗部区域和亮部区域，其具体过程为：

21)将归一化图像f(x,y)按列取均值得到列平均数据mean_col(y)；

22)将列平均数据取均值得到图像均值mean_all；

23)当列平均数据mean_col(y)大于图像均值mean_all时，将该列数据划分为亮部区域W，反之划分为暗部区域B。

(3)分别对暗部区域B和亮部区域W采用LOG算子对图像的边缘信息进行增强。LOG算子首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘增强，提高算子对于噪声和离散点的鲁棒性，解决了Laplace算子对于离散点和噪声敏感的问题，LOG算子可以通过先对高斯函数进行偏导操作，然后进行卷积求解。LOG核函数定义如式(2)，其中x，y为暗部区域B和亮部区域W的像素点位置，σ表示Laplace算子。

(4)使用自适应的局部直方图均衡化(ALAHE：Adaptive Local Area HistogramEqualization)分别对图像的暗部区域B和亮部区域W细节信息进行增强。局部直方图均衡化算法如下：

41)对于图像中的任意一点，根据窗口大小W确定相关区域，W初始值为W₁；

42)计算该相关区域矩形窗口内的方差σ；

43)如果2σ<ε，则令W＝W+1返回第①步；

44)计算该矩形窗口内的直方图；

45)对该矩形窗口内的直方图进行均衡化，实现对窗口中心像素的处理；

46)移动矩形窗口到下一个相邻的像素，重复上面的过程，直至处理完成。

(5)使用自适应参数的对数变换技术通过增加对数函数平移系数来控制边缘后细节增强后图像的光照补偿的程度，进而控制图像在标准光照范围内。其中，引入对数函数平移系数d后的对数变换公式如下：

通过判断边缘细节增强后图像平均值是否在合适的标准光照范围来调整对数函数平移系数d。计算对数函数平移系数d的算法如下：

51)计算图像的平均灰度值M；

52)初始化d＝0(d的取值范围为d>-1)；

53)将图像经过式(10)变换成为新图像g(x,y)；

54)根据新生成的图像计算变换后的平均灰度值M，如果M在标准光照图像灰度范围内，则计算结束；

55)根据M值调整d值，重复步骤③～⑤，得到最终的辐射增强图像U。

图2和图5分别示出了一幅典型的待处理辐射图像；图3和图6示出了使用直方图均衡化和灰度拉伸方法对辐射图像进行处理后的结果示意图；图4和图7为依据本发明的增强方法对辐射图像进行处理后的结果示意图；从不同两种增强方法的处理结果图中我们可以看出，本文采用的辐射增强算法通过对亮暗不同区域的分别进行图像增强的作用，使得图像信息增强效果显著、成像更加清晰，同时图像的边缘细节信息得到很好的增强、图像的灰度信息也得到很好的拉伸。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种辐射图像局部增强方法，其特征在于步骤如下：

1)对扫描图像进行预处理

11)在X射线不出束的情况下采集本底数据，对采集的本底数据每一列取均值，获取平均本底数据；

12)在X射线出束但探测通道内没有扫描物体的情况下采集满度数据，对采集的满度数据每一列取均值，获取平均满度数据；

13)利用X射线对物体进行扫描，采集原始扫描数据，根据步骤11)得到的平均本底数据和步骤12)得到的平均满度数据对采集的原始扫描数据进行预处理，获取预处理后的归一化图像；

2)将归一化图像按亮度信息划分为暗部区域和亮部区域；

3)分别对归一化图像的暗部区域和亮部区域的边缘信息进行增强处理，得到边缘增强后的图像；

4)分别对归一化图像的暗部区域和亮部区域的细节信息进行增强处理，得到细节增强后的图像；

5)对边缘和细节增强后的图像通过对数变换拉伸图像中较暗区域的灰度范围，得到增强后的辐射图像。

2.根据权利要求1所述的一种辐射图像局部增强方法，其特征在于：步骤13)中获取预处理后的扫描图像数据的具体方法为：将原始扫描数据中每个列扫描数据减去X射线探测器的平均本底数据，得到处理后的列数据；利用实际测量中X射线探测器平均满度数据减去平均本底数据，得到X射线探测器计数平均值；将处理后的列数据逐个除以计数平均值，完成归一化处理，得到预处理后的归一化图像。

3.根据权利要求1所述的一种辐射图像局部增强方法，其特征在于：步骤2)中对预处理后的归一化图像按亮度信息划分为暗部区域和亮部区域的具体过程为：将归一化图像按列取均值得到列平均数据；将列平均数据取均值得到图像均值；当列平均数据大于图像均值时，将该列数据划分为亮部区域，反之划分为暗部区域。

4.根据权利要求1所述的一种辐射图像局部增强方法，其特征在于：步骤3)中对暗部和亮部区域的边缘信息进行增强处理的具体过程为：分别对暗部区域和亮部区域采用LOG算子对图像的边缘信息进行增强。

5.根据权利要求1所述的一种辐射图像局部增强方法，其特征在于：步骤4)中对暗部和亮部区域的细节信息进行增强处理的具体过程为：使用自适应的局部直方图均衡化方法对图像的细节信息进行增强。

6.根据权利要求1所述的一种辐射图像局部增强方法，其特征在于：步骤5)中对增强后的图像通过对数变换拉伸图像中暗部区域的灰度范围的具体方法为：使用自适应参数的对数变换方法，通过增加对数函数平移系数来控制图像光照补偿的程度，进而控制图像在标准光照范围内。