CN110766000B - 自动曝光控制方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

自动曝光控制方法及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自动曝光控制方法及计算机可读存储介质，方法包括：根据预设的投照剂量，获取第一图像，所述投照剂量小于正常剂量；对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；计算所述第一图像中人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值；若达到，则输出所述第一图像；若未达到，则根据预设的剂量步进值，获取第二图像；将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤。本发明可解决现有技术中曝光时剂量不合适的问题，降低曝光环节对技师业务水平的要求。

Description

自动曝光控制方法及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理及自动控制技术领域，尤其涉及一种自动曝光控制方法及计算机可读存储介质。
背景技术
在现有X光成像(Digital Radiography，DR)系统中主要存在两种曝光技术，一种为固定剂量法，依赖厂商、放射技师经验设定一定的投照剂量(即高压发生器的kV，mA，mAs)，然而使用DR获取人体X光影像时，存在被投照人体胖瘦、部位等差异，固定参数往往无法达到最优的投照效果，存在剂量不足或剂量过大的情况，此外技师经验不足还会导致投照的良片率大幅下降。
因此，业内提出一种自动曝光控制(Automatic exposure control，AEC)技术以调整投照剂量。传统的AEC技术依赖电离室评估到达探测器特定区域(呈“品字”形，如投照胸部时使用上端2个“口字”区域)的X线剂量，通过电离室实时反馈信号给高压发生器，以调整输入的剂量(主要指高压中mAs的值)。通过该技术获取的图像在指定区域处基本可得到较为一致的灰度值，一定程度上解决了固定剂量投照的缺陷。然而实际投照中还存在一些缺陷，如所选“品字”区域无法覆盖人体区域(如四肢)，因此在未指定区域灰度一致性无法保障，或所选区域覆盖了大量束光器、空气区区域，故拍片时依旧高度依赖技师对设备操作、病人摆位等。故该方案虽然一定程度上缓解了固定剂量法的不足，然而依旧存在曝光剂量不足、过大的情况，此外也对技师的业务水平提出了更高的要求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种自动曝光控制方法及计算机可读存储介质，可解决现有技术中曝光时剂量不合适的问题，降低曝光环节对技师业务水平的要求。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种自动曝光控制方法，包括：
根据预设的投照剂量，获取第一图像，所述投照剂量小于正常剂量；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值；
若达到，则输出所述第一图像；
若未达到，则根据预设的剂量步进值，获取第二图像；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。
本发明的有益效果在于：通过获取人体感兴趣区域，并基于人体感兴趣区域进行分析，克服了现有技术中非感兴趣区对曝光控制的干扰；通过获取人体感兴趣区域的灰度中值作为曝光灰度指标，克服了现有技术中对电离室的依赖。本发明通过图像处理技术及电离室自动控制技术，解决曝光时存在剂量不合适的问题，以保证图像质量稳定可靠，同时可缓解曝光环节对技师业务水平的要求。
附图说明
图1为本发明的一种自动曝光控制方法的流程图；
图2为本发明实施例一的方法流程图；
图3为本发明实施例一中第四图像的标准差直方图的示意图；
图4为足部图像的示意图；
图5为足部感兴趣区域的示意图；
图6为本发明实施例二的方法流程图；
图7为本发明实施例二中电离室的传感区域的示意图；
图8为本发明实施例二中激活传感区域的示意图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
本发明最关键的构思在于：获取人体感兴趣区域，实现智能自动曝光控制；将人体感兴趣区域的灰度中值作为曝光灰度指标；设置稀疏排列的电离室，并根据人体感兴趣区域激活电离室相应位置的传感区域。
请参阅图1，一种自动曝光控制方法，包括：
根据预设的投照剂量，获取第一图像，所述投照剂量小于正常剂量；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值；
若达到，则输出所述第一图像；
若未达到，则根据预设的剂量步进值，获取第二图像；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤。
从上述描述可知，本发明的有益效果在于：可解决曝光时存在剂量不合适的问题，以保证图像质量稳定可靠。
进一步地，所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域具体为：
对所述第一图像进行校正；
对校正后的第一图像中的像素点的灰度值进行开根号处理，得到第四图像；
根据预设的第一窗口大小，在所述第四图像中获取一像素点对应的第一窗口，并计算所述第一窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第一窗口的期望值；
根据所述第一窗口中各像素点的灰度值以及所述第一窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差；
根据所述第四图像中各像素点对应的标准差，统计得到标准差直方图，并根据所述标准差直方图的峰值，确定图像噪声水平；
对所述第四图像进行预设倍数的下采样，得到第五图像；
根据预设的第二窗口大小，在所述第五图像中获取一像素点对应的第二窗口，并计算所述第二窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第二窗口的期望值；
根据所述第二窗口中各像素点的灰度值以及所述第二窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差；
根据所述第五图像中各像素点对应的标准差，得到对比度图像矩阵，并根据所述对比度图像矩阵，得到对比度图像；
根据所述图像噪声水平，确定噪声阈值范围；
根据所述噪声阈值范围，对所述对比度图像进行二值化处理；
对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域。
由上述描述可知，通过获取人体感兴趣区域，可排除束光器区和空气区的干扰，保证曝光控制的可靠性。
进一步地，所述对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域之后，进一步包括：
根据所述第五图像中人体感兴趣区域内的各像素点的灰度值，统计得到灰度值直方图；
计算所述灰度值直方图的中值，得到图像目标灰度值。
由上述描述可知，可提高曝光灰度指标判断的准确度，从而可在获取符合诊断要求图像前提下，尽可能降低投照剂量。
进一步地，所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域之后，进一步包括：
设置电离室的探测区域，所述探测区域包括多个传感区域，所述多个传感区域的覆盖范围大于或等于所述第一图像的大小；
根据所述第一图像中的人体感兴趣区域，在所述多个传感区域中确定第一图像对应的激活传感区域；
通过电离室分别统计第一图像对应的各激活传感区域的吸收剂量；
根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
由上述描述可知，通过根据人体感兴趣区域激活电离室相应位置的传感区域，克服了现有技术无法完全获取感兴趣区信号的缺陷。
进一步地，所述根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量具体为：
将各激活传感区域的吸收剂量之和除以各激活传感区域的面积之和，得到所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
进一步地，所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值具体为：
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值。
进一步地，所述根据预设的剂量步进值，获取第二图像之后，进一步包括：
通过电离室计算所述第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量；
将所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量和第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量相加，得到累加剂量；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，将所述累加剂量作为新的第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量，执行所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值的步骤。
进一步地，所述将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤具体为：
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中所述人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
执行所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值的步骤。
由上述描述可知，通过图像处理技术及电离室自动控制技术，解决曝光时存在剂量不合适的问题，以保证图像质量稳定可靠，同时可缓解曝光环节对技师业务水平的要求。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的步骤。
实施例一
请参照图2-5，本发明的实施例一为：一种自动曝光控制方法，可应用于X光成像系统，如图2所示，包括如下步骤：
S101：根据预设的投照剂量，获取第一图像，所述投照剂量小于正常剂量；即以低于高压发生器正常剂量(依据人体投照部位而定)的投照剂量进行曝光，得到第一图像，高压发生器包括三个参数，其单位分别为kV(千伏)、mA(毫安)和mAs(毫安秒)，本实施例中，投照剂量中的kV与mA可与正常剂量一致，投照剂量中的mAs低于正常剂量中的mAs。例如，对于腰椎，正常剂量为80kV，400mA，20mAs，则投照剂量可为80kV，400mA，10mAs。
S102：对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；通过图像处理，去除空气区、束光器区干扰，获取人体感兴趣区域。
S103：计算所述第一图像中人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；即获取第一图像中人体感兴趣区域内各像素点的灰度值的中位数。
S104：判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，若是，则执行步骤S105，若否，则执行步骤S106。
S105：输出所述第一图像。
S106：根据预设的剂量步进值，获取第二图像；本实施例中，设定mAs步进值，使高压发生器发出射线，得到第二图像，优选地，mAs步进值为1mAs，即该次曝光的投照剂量中的mAs为1mAs，kV与mA不变。
S107：将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；其中，第一图像和第二图像的大小是一样的，因此第一图像和第二图像中的各像素点分别是一一对应的，通过将对应的像素点的灰度值相加，即可得到第三图像。具体地，可根据第一图像中各像素点的灰度值得到一个灰度值矩阵，根据第二图像中各像素点的灰度值也得到一个灰度值矩阵，这两个灰度值矩阵的大小是一样的，将这两个灰度值矩阵相加，根据相加得到的矩阵即可得到第三图像。
S108：将所述第三图像作为新的第一图像，然后对新的第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域，即继续执行步骤S102。
其中，所述步骤S102具体包括如下步骤：
S201：对所述第一图像进行校正；例如，进行偏移校正和增益校正等。
S202：对校正后的第一图像中的像素点的灰度值进行开根号处理，得到第四图像；即根据Anscombe定理，将X光图像泊松噪声转为高斯噪声分布，即令信号噪声呈高斯加性分布。
S203：根据预设的第一窗口大小，在所述第四图像中获取一像素点对应的第一窗口，并计算所述第一窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第一窗口的期望值。本实施例中，以一像素点为中心点获取m1×m1的窗口，得到所述一像素点对应的第一窗口，对于图像的边缘像素点，可先对图像进行补边，再获取其对应的第一窗口。优选地，对于3K图像，m1＝15。本步骤相当于采用中值滤波法获取窗口的期望值，可提升期望值获取的鲁棒性，避免点像素缺陷干扰。
S204：根据所述第一窗口中各像素点的灰度值以及所述第一窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差。
具体地，根据下述第一公式进行计算，该步骤中，第一公式中的S表示所述一像素点对应的标准差(图像细节)，Isqrt(i)表示所述一像素点对应的第一窗口中第i个像素点的灰度值，为Esqrt为所述一像素点对应的第一窗口的期望值，m＝m1，m2表示第一窗口中像素点的个数。
第一公式：
Figure BDA0002220489650000071
S205：根据所述第四图像中各像素点对应的标准差，统计得到标准差直方图，并根据所述标准差直方图的峰值，确定图像噪声水平。
例如，如图3所示，图3标准差直方图的示意图，横坐标表示标准差，可以看出该图只有“单峰”，表示图像噪声不随信号增大而改变，故呈高斯分布。其峰值处为图像噪声水平nl。
S206：对所述第四图像进行预设倍数的下采样，得到第五图像；优选地，所述预设倍数为8，即进行8倍下采样。本实施例中，以双线性插值方式下采样，使用图像长、宽需为8的公约数，若不合要求则需提前补边。
S207：根据预设的第二窗口大小，在所述第五图像中获取一像素点对应的第二窗口，并计算所述第二窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第二窗口的期望值。同步骤S203，以一像素点为中心点获取m2×m2的窗口，得到所述一像素点对应的第二窗口，对于图像的边缘像素点，可先对图像进行补边，再获取其对应的第二窗口。优选地，m1＝3。
S208：根据所述第二窗口中各像素点的灰度值以及所述第二窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差。
本步骤也可根据上述的第一公式进行计算，在该步骤中，第一公式中的S表示所述一像素点对应的标准差，Isqrt(i)表示所述一像素点对应的第二窗口中第i个像素点的灰度值，为Esqrt为所述一像素点对应的第二窗口的期望值，m＝m2，m2表示第二窗口中像素点的个数。
S209：根据所述第五图像中各像素点对应的标准差，得到对比度图像矩阵，并根据所述对比度图像矩阵，得到对比度图像。其中，对比度图像矩阵可表征图像对比度。
S210：根据所述图像噪声水平，确定噪声阈值范围，并根据所述噪声阈值范围，对所述对比度图像进行二值化处理。
例如，噪声阈值范围可设置为[2×nl，5×nl]，其中，低阈值用于去除对比度图像中平坦的空气区、束光器区域，高阈值用于去除束光器、空气交界处强对比度的边缘。若对比度图像中一像素点的灰度值处于所述噪声阈值范围内，则将所述一像素点的灰度值设为1，否则设为0。
S211：对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域。开运算即先腐蚀后膨胀，可抑制孤立噪点、残余束光器边缘。
如图4-5所示，图4为一副足部图像，其中包含束光器区3-1、空气区3-2、人体足部组织3-3。图5为足部感兴趣区域。
进一步地，对于步骤S104中的图像目标灰度值，一般为厂商设置的固定值，或可根据第五图像中人体感兴趣区域内的各像素点的像素值确定，具体地，根据所述第五图像中人体感兴趣区域内的各像素点的灰度值，统计得到灰度值直方图；计算所述灰度值直方图的中值，即直方图的中位数，得到图像目标灰度值。
其中，步骤S211是获取到了对比度图像中的人体感兴趣区域，而人体感兴趣区域可以坐标表示，由于第五图像和对比度图像的大小是一致的，因此可以根据人体感兴趣区域的坐标，在第五图像中获取人体感兴趣区域。
进一步地，还可根据步骤S206中下采样的倍数，对第五图像进行对应的倍数的上采样，在第四图像中获取人体感兴趣区域，进而在第一图像中获取人体感兴趣区域。
本实施例排除了所获图像中束光器、空气区干扰，仅分析图像中人体有效组织区域灰度，从而实现智能控制；使用图像处理技术获取人体感兴趣区域，克服了现有技术中非感兴趣区对曝光控制的干扰；应用图像处理所得人体感兴趣区域，获取人体感兴趣区域的灰度中值作为曝光灰度指标，克服了现有技术中对电离室的依赖。
实施例二
请参照图6-8，本实施例是实施例一的进一步拓展，相同之处不再累述，区别在于，本实施例在实施例一对图像灰度进行判断的基础上，结合了对人体感兴趣区域的吸收剂量进行判断，如图6所示，所述步骤S102之后，还包括：
S301：设置电离室的探测区域，所述探测区域包括多个传感区域，所述多个传感区域的覆盖范围大于或等于所述第一图像的大小。
如图7所示，图7的左侧1为传统电离室的探测区域，呈品字形，1-1、1-2、1-3分别表示左、右、中传感区域，通过电离效应探测各传感区域的X线强度，通过相应标定可获得电离室信号强度与图像灰度关系，但使用传统电离室的探测区域，可能包含无效区域，且无法包含所要投照的部位。图7的右侧2为本实施所设置的电离室的探测区域，其包括多个传感区域，每个传感区域的面积可预先设定，2-1为电离室内其中一个传感区域，整个探测区域可完全覆盖第一图像。
S302：根据所述人体感兴趣区域，在所述多个传感区域中确定第一图像对应的激活传感区域；激活传感区域即包含了人体感兴趣区域的传感区域，即若一传感区域有覆盖第一图像中的人体感兴趣区域的部分区域，则所述一传感区域为激活传感区域。如图8所示，图8中的黑色的传感区域2-2即为激活传感区域。
S303：通过电离室分别统计第一图像对应的各激活传感区域的吸收剂量；具体地，将激活传感区域的坐标发送给电离室，从而激活相应坐标的传感区域，然后分别统计各被激活的传感区域的吸收剂量。
S304：根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量；具体地，将各激活传感区域的吸收剂量之和除以各激活传感区域的面积之和，得到所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
然后执行步骤S104，此时，步骤S104同时对第一图像中人体感兴趣区域的灰度中值和吸收剂量是否达标进行判断，即所述步骤S104具体为判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值，若是，则执行步骤S105，若否，即灰度中值未达到图像目标灰度值或吸收剂量未达到剂量阈值，则执行步骤S106。其中，剂量阈值可通过标定电离室剂量与图像灰度关系得到。
步骤S106之后，分别对第一图像和第二图像进行图像灰度的累加和吸收剂量的累加，以进行下一次判断。
对于图像灰度累加后的下一次判断，即对灰度累加后的图像中的人体感兴趣区域的灰度中值进行判断，因此，在步骤S106之后，执行步骤S107以及步骤S108中的“将所述第三图像作为新的第一图像”，接着执行步骤S102-S103，最后执行上述步骤S104的判断。
对于吸收剂量累加的下一次判断，即对累加后的吸收剂量进行判断，并且，也需通过灰度累加得到新的图像，若下一次满足判断条件，则输出新的图像，因此，在步骤S106之后，执行下述的步骤S305-S306得到累加剂量，然后执行步骤S107得到新的图像，接着执行下述的步骤S307，最后执行上述步骤S104的判断。
S305：通过电离室计算所述第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量；同步骤S302-304，即根据人体感兴趣区域，在所述多个传感区域中确定第二图像对应的激活传感区域，然后通过电离室分别统计第二图像对应的各激活传感区域的吸收剂量，最后根据各激活传感区域的吸收剂量以及面积，计算第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
S306：将所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量和第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量相加，得到累加剂量。
S307：将所述第三图像作为新的第一图像，将所述累加剂量作为新的第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量，然后执行上述步骤S104的判断。
本实施例使用稀疏排列的电离室，通过获取图像有效区域范围，控制稀疏电离室对剂量的采样，从而进一步实现智能控制。通过同时对曝光灰度指标和曝光剂量指标进行判断，在尽可能降低投照剂量的情况下，保证输出图像可达到最优的投照效果。
实施例三
本实施例是对应上述实施例的本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如下步骤：
根据预设的投照剂量，获取第一图像，所述投照剂量小于正常剂量；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值；
若达到，则输出所述第一图像；
若未达到，则根据预设的剂量步进值，获取第二图像；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤。
进一步地，所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域具体为：
对所述第一图像进行校正；
对校正后的第一图像中的像素点的灰度值进行开根号处理，得到第四图像；
根据预设的第一窗口大小，在所述第四图像中获取一像素点对应的第一窗口，并计算所述第一窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第一窗口的期望值；
根据所述第一窗口中各像素点的灰度值以及所述第一窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差；
根据所述第四图像中各像素点对应的标准差，统计得到标准差直方图，并根据所述标准差直方图的峰值，确定图像噪声水平；
对所述第四图像进行预设倍数的下采样，得到第五图像；
根据预设的第二窗口大小，在所述第五图像中获取一像素点对应的第二窗口，并计算所述第二窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第二窗口的期望值；
根据所述第二窗口中各像素点的灰度值以及所述第二窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差；
根据所述第五图像中各像素点对应的标准差，得到对比度图像矩阵，并根据所述对比度图像矩阵，得到对比度图像；
根据所述图像噪声水平，确定噪声阈值范围；
根据所述噪声阈值范围，对所述对比度图像进行二值化处理；
对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域。
进一步地，所述对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域之后，进一步包括：
根据所述第五图像中人体感兴趣区域内的各像素点的灰度值，统计得到灰度值直方图；
计算所述灰度值直方图中值，得到图像目标灰度值。
进一步地，所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域之后，进一步包括：
设置电离室的探测区域，所述探测区域包括多个传感区域，所述多个传感区域的覆盖范围大于或等于所述第一图像的大小；
根据所述第一图像中的人体感兴趣区域，在所述多个传感区域中确定第一图像对应的激活传感区域；
通过电离室分别统计第一图像对应的各激活传感区域的吸收剂量；
根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
进一步地，所述根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量具体为：
将各激活传感区域的吸收剂量之和除以各激活传感区域的面积之和，得到所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
进一步地，所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值具体为：
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值。
进一步地，所述根据预设的剂量步进值，获取第二图像之后，进一步包括：
通过电离室计算所述第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量；
将所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量和第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量相加，得到累加剂量；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，将所述累加剂量作为新的第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量，执行所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值的步骤。
进一步地，所述将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤具体为：
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中所述人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
执行所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值的步骤。
综上所述，本发明提供的一种自动曝光控制方法及计算机可读存储介质，通过获取人体感兴趣区域，并基于人体感兴趣区域进行分析，克服了现有技术中非感兴趣区对曝光控制的干扰；通过获取人体感兴趣区域的灰度中值作为曝光灰度指标，克服了现有技术中对电离室的依赖；通过根据人体感兴趣区域激活电离室相应位置的传感区域，克服了现有技术无法完全获取感兴趣区信号的缺陷。本发明通过图像处理技术及电离室自动控制技术，解决曝光时存在剂量不合适的问题，以保证图像质量稳定可靠，同时可缓解曝光环节对技师业务水平的要求。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种自动曝光控制方法，其特征在于，包括：
根据预设的投照剂量，获取第一图像，所述投照剂量小于正常剂量；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值；
若达到，则输出所述第一图像；
若未达到，则根据预设的剂量步进值，获取第二图像；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤；
所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域具体为：
对所述第一图像进行校正；
对校正后的第一图像中的像素点的灰度值进行开根号处理，得到第四图像；
根据预设的第一窗口大小，在所述第四图像中获取一像素点对应的第一窗口，并计算所述第一窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第一窗口的期望值；
根据所述第一窗口中各像素点的灰度值以及所述第一窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差；
根据所述第四图像中各像素点对应的标准差，统计得到标准差直方图，并根据所述标准差直方图的峰值，确定图像噪声水平；
对所述第四图像进行预设倍数的下采样，得到第五图像；
根据预设的第二窗口大小，在所述第五图像中获取一像素点对应的第二窗口，并计算所述第二窗口内各像素点的灰度中值，得到所述第二窗口的期望值；
根据所述第二窗口中各像素点的灰度值以及所述第二窗口的期望值，计算所述一像素点对应的标准差；
根据所述第五图像中各像素点对应的标准差，得到对比度图像矩阵，并根据所述对比度图像矩阵，得到对比度图像；
根据所述图像噪声水平，确定噪声阈值范围；
根据所述噪声阈值范围，对所述对比度图像进行二值化处理；
对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域。
2.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述对二值化处理后的对比度图像进行开运算，获取人体感兴趣区域之后，进一步包括：
根据所述第五图像中人体感兴趣区域内的各像素点的灰度值，统计得到灰度值直方图；
计算所述灰度值直方图中值，得到图像目标灰度值。
3.根据权利要求1所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域之后，进一步包括：
设置电离室的探测区域，所述探测区域包括多个传感区域，所述多个传感区域的覆盖范围大于或等于所述第一图像的大小；
根据所述第一图像中的人体感兴趣区域，在所述多个传感区域中确定第一图像对应的激活传感区域；
通过电离室分别统计第一图像对应的各激活传感区域的吸收剂量；
根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
4.根据权利要求3所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述根据所述各激活传感区域的吸收剂量以及各激活传感区域的面积，计算第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量具体为：
将各激活传感区域的吸收剂量之和除以各激活传感区域的面积之和，得到所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量。
5.根据权利要求3所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值具体为：
判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值。
6.根据权利要求5所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述根据预设的剂量步进值，获取第二图像之后，进一步包括：
通过电离室计算所述第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量；
将所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量和第二图像中人体感兴趣区域的吸收剂量相加，得到累加剂量；
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像，将所述累加剂量作为新的第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量，执行所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值的步骤。
7.根据权利要求5所述的自动曝光控制方法，其特征在于，所述将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；将所述第三图像作为新的第一图像，继续执行所述对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域的步骤具体为：
将所述第一图像与所述第二图像进行图像灰度累加，得到第三图像；
将所述第三图像作为新的第一图像；
对所述第一图像进行图像处理，得到人体感兴趣区域；
计算所述第一图像中所述人体感兴趣区域内的像素点的灰度中值；
执行所述判断所述灰度中值是否达到预设的图像目标灰度值，且所述第一图像中人体感兴趣区域的吸收剂量是否达到预设的剂量阈值的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111568451A (zh) * 2020-05-22 2020-08-25 上海联影医疗科技有限公司 一种曝光剂量调节方法和系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101627916A (zh) * 2009-08-10 2010-01-20 深圳圣诺医疗设备有限公司 乳腺x光机及其实现全自动曝光的方法
CN104146724A (zh) * 2014-08-29 2014-11-19 重庆邮电大学 一种数字x光机自动曝光控制方法及装置
CN104460181A (zh) * 2013-09-25 2015-03-25 深圳市蓝韵实业有限公司 数字放射成像曝光剂量的评价方法
CN106413236A (zh) * 2016-09-08 2017-02-15 沈阳东软医疗系统有限公司 一种曝光参数调整方法和装置
CN107374659A (zh) * 2015-08-10 2017-11-24 上海联影医疗科技有限公司 Aec模式下曝光截止剂量校正方法及装置
CN109620275A (zh) * 2019-01-17 2019-04-16 深圳市安健科技股份有限公司 一种医学影像的成像方法及终端
CN109745060A (zh) * 2017-11-06 2019-05-14 上海西门子医疗器械有限公司 X-射线成像的自动曝光控制方法、存储介质和医疗设备
CN110072456A (zh) * 2016-12-15 2019-07-30 皇家飞利浦有限公司 具有复合视场的x射线装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101627916A (zh) * 2009-08-10 2010-01-20 深圳圣诺医疗设备有限公司 乳腺x光机及其实现全自动曝光的方法
CN104460181A (zh) * 2013-09-25 2015-03-25 深圳市蓝韵实业有限公司 数字放射成像曝光剂量的评价方法
CN104146724A (zh) * 2014-08-29 2014-11-19 重庆邮电大学 一种数字x光机自动曝光控制方法及装置
CN107374659A (zh) * 2015-08-10 2017-11-24 上海联影医疗科技有限公司 Aec模式下曝光截止剂量校正方法及装置
CN106413236A (zh) * 2016-09-08 2017-02-15 沈阳东软医疗系统有限公司 一种曝光参数调整方法和装置
CN110072456A (zh) * 2016-12-15 2019-07-30 皇家飞利浦有限公司 具有复合视场的x射线装置
CN109745060A (zh) * 2017-11-06 2019-05-14 上海西门子医疗器械有限公司 X-射线成像的自动曝光控制方法、存储介质和医疗设备
CN109620275A (zh) * 2019-01-17 2019-04-16 深圳市安健科技股份有限公司 一种医学影像的成像方法及终端

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