CN111161183B - 一种口腔ct中平板探测器坏像素点校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正办法。本发明通过采集的与待处理的物体图像的相同曝光条件下空气图像数据为基础，通过对空气图像进行求平均值和方差计算，得到相应条件下的坏点判定阈值，然后对于一副空气图像中的每个像素点的响应值进行阈值判断，如果不再阈值范围内，则将坏点定位图像的对应位置进行标记，然后根据得到的定位图像来对每个像素点进行分类，根据不同的类别对其进行不同的响应值补偿处理，替代坏点位置的响应异常值。本发明不仅很好地解决了在补偿时由于好像素点数量过少而导致的补偿结果存在很大误差的现象，而且补偿方法计算量小，易于实现，有效降低了校正过程耗时的同时，进一步提高了重建图像的质量。

Description

一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法

技术领域

本发明涉及影像处理技术领域，特别涉及一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法。

背景技术

从1995年RSNA上推出第一台平板探测器（Flat-Panel Detector，FPD）以来，随着平板探测器技术的飞速发展，出现了越来越多类型的平板探测器，其应用领域也越来越广泛。与现有的成像技术相比，FPD具有空间分辨率高、几何畸变小，动态范围大，输出图像线性度高以及很小的图像滞后影响等优点,目前被广泛的应用到各种CT设备中作为其成像部件使用。

FPD是一种高度集成的、复杂的数字化成像设备，由于其结构特点和现有的制作工艺的缺陷，FPD所得到的图像也不可避免的伴有光子噪声、电子噪声、响应不一致和瑕疵像元等多种瑕疵，致使会在重建图像中引入大量的环状伪影，造成重建图像质量的显著下降。

其中文献《平板探测器坏像素点校正技术研究》里面对坏像素点进行了补偿说明，其中对于孤立像素点的补偿方法也是通过基于其周围的正常像素点的像素值对坏像素点进行补偿，但是其是运用的5*5模版法，即基于孤立坏点周围的24个像素点的像素值对其进行的差值处理。但是文中对于非孤立像素点是通过其周围的8个或者24个像素点中的好像素的响应值，对其进行的双线性差值来获得需要的结果。而其文中的方法还要根据坏像素点之间的空间位置关系进行分类差值。

这样处理虽然可以很好的包括所有类型的坏像素分布的补偿方法，但是其判定条件复杂多样，实现起来相当复杂，而且校正过程虽然简单，但是其判别分类过程耗时巨大，大大降低了方法的使用性。

文献《平板探测器坏像素点校正方法研究》里面将坏像素分为3*3模版类型坏像素、坏线、坏像素区域三大类。其中对于孤立坏像素的校正方法也是通过计算孤立像素周围的8个像素点的像素值的平均值来替代对应位置的坏像素点的响应值。而对于坏像素区域的校正则是通过区域补偿的方法来实现校正的。

这样做虽然可以有效的对坏像素点进行补偿，但是当坏像素区域出现在物体边缘或者有明显分界线的地方时，其校正过程所获得的补偿只就难免会出现误差；对于其3*3模版类型坏像素补偿时，如果其周围的像素点的正常像素个数非常少时，我们通过3*3模版所获得的校正值就会出现很大的偏差，对重建的切片图像质量造成很严重影像。

文献《Scene-based Bad Pixel Dynamic Correction and Evaluation forIRFPA Device》中对于坏像素的补偿方法都是通过3*3模版差值的方法进行补偿的，但是其根据坏点所在的位置的不同将模版变换成了方形模版、三角模版和长方形模版三类，并根据坏像素点所在的不同位置来选择不同的模版进行差值计算。这样虽然可以很好的解决在图像边界上面的坏像素点的补偿值，但是其判断分类方法较为复杂，程序实现起来也不是很方便。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有技术中存在的上述技术问题，提供一种适用范围更广且耗时较短的基于3*3模版的坏像素判别与补偿方法，对平板探测器进行失效像元响应值的判定与补偿。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法，包括如下步骤：步骤S1，首先，读入一组空气图像数据，并求取每个像素点响应值的平均值； 步骤S2，根据平均空气图像计算出相应的校正阈值；步骤S3，根据计算出来的阈值遍历各个空气图像的像素点的像素值，对其每个像素点进行判断，根据其像素值是否在上述阈值范围内；步骤S4，若其像素值在阈值范围内，则将此对应像素点位置的定位矩阵值置1，若其像素值不在阈值范围内，则将此对应像素点位置的定位矩阵值置0；步骤S5，然后，以文件的形式输出定位矩阵；步骤S6，根据定位矩阵判定对应点的好坏，若该像素点位置的定位矩阵值置1，则该像素点为坏像素点，若该像素点位置的定位矩阵值置0，则该像素点为好像素点；步骤S7，对坏像素点进行校正处理；步骤S8，结束。

一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法，坏点校正阈值的计算步骤如下：

（A）首先，在较高千伏毫安值的放射条件下，采集N副空气图像数据，为了消除采集过程中的所造成的各种噪声的影响，我们对所采集的数据的每个像素点进行求和取平均计算，得到平均光场图像(1)；

（B）我们用式(1)计算得到的光场平均图像，计算每个像素点的像素值的平均值，即(2)

其中，n、m分别表示光场图像的像素点的行数和列数；

（C）最后，我们通过由式(2)计算出来的均值sum与平均光场图像计算出各个像素点的方差值var，即：(3)

其中，n、m分别表示光场图像的像素点的行数和列数，sum表示通过公式(2)计算出来的空气图像每个像素点的均值。

一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法，对坏像素点的响应值的补偿步骤如下：

（1）首先，读入坏点定位图像，对坏像素点的上下左右各三个点，一共八个点进行判断，找到其中好像素点的个数，即c_num，然后通过c_num的不同取值将坏像素分别进行处理；

（2）若c_num的值等于8，就可以对其周围的八个好像素点进行对应模版的求和计算，将计算得到的值来替代对应位置坏像素点的响应值；

（3）若c_num的值在4到8之间（可以等于4），就只提取其周围8个点中好像素点对应位置的像素值进行对应的模版计算，将计算获得的值来替代对应位置上的坏像素点的响应值；

（4）若如果c_num的值小于4，由于做差值处理时是按照顺序从图像的左上方一直遍历到图像左下方所有的像素点，因此将该坏像素点的上方三个点和左方的一个点不管其是好像素点还是坏像素点，都认为是好像素点，然后在将其余四个点中的好像素点的值和上述四个点的对应值带入模版进行计算，将计算获得的值来替代对应位置上的坏像素点的响应值；

（5）坏点校正完毕之后，利用校正好的内部图像，对整个图像区域的边界的一圈像素点进行一次填充。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明不仅很好地解决了在补偿时由于好像素点数量过少而导致的补偿结果存在很大误差的现象，而且补偿方法计算量小，易于实现，有效降低了校正过程耗时的同时，进一步提高了重建图像的质量。

2、本发明通过规定坏像素点补偿时的顺序是从左上到右下依次进行，不仅使插值过程变简单，而且使整个范围内的补偿过程单一化，这样就避免了不必要的计算误差的引入，保证了差值的精确性。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1为本发明的坏点校正流程图；

图2为在进行坏点校正前的苹果重建图像的第254层图像；

图3为通过本发明校正过之后的相同的苹果数据的第254层图像。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书（包括任何附加权利要求、摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

如图1所示，一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法，包括如下步骤：步骤S1，首先，读入一组空气图像数据，并求取每个像素点响应值的平均值； 步骤S2，根据平均空气图像计算出相应的校正阈值；步骤S3，根据计算出来的阈值遍历各个空气图像的像素点的像素值，对其每个像素点进行判断，根据其像素值是否在上述阈值范围内；步骤S4，若其像素值在阈值范围内，则将此对应像素点位置的定位矩阵值置1，若其像素值不在阈值范围内，则将此对应像素点位置的定位矩阵值置0；步骤S5，然后，以文件的形式输出定位矩阵；步骤S6，根据定位矩阵判定对应点的好坏，若该像素点位置的定位矩阵值置1，则该像素点为坏像素点，若该像素点位置的定位矩阵值置0，则该像素点为好像素点；步骤S7，对坏像素点进行校正处理；步骤S8，结束。

如图2和图3所示，是通过matlab软件运行处理的一组苹果的投影数据，图2为在进行坏点校正前的苹果重建图像的第254层图像，在图2中可以很明显的看到由于坏像素点所造成的在重建图像中产生的环状伪影；图3为通过本发明校正过之后的相同的苹果数据的第254层图像。将两幅图进行对比，从结果中可以清晰的看到本发明对于坏点所造成的重建图像中的环状伪影有很好的消除作用，而且效果明显。

表1是平板探测器坏像素点判定与补偿技术优缺点分析：

表1 平板探测器坏像素点判定与补偿技术优缺点分析

计算方法局限性	普通的模版插值方法	区域边界生长法	改进的模板插值方法
				准确度	较高	低	较高
计算量	小	大	小
				对硬件的要求	低	高	低
判别分类方法	复杂	简单	简单
				对于坏像素区域补偿的精确性	低	低	高

由表1可以看出，普通的模版插值方法虽然具有较高的准确性且耗时时间短、对硬件的要求比较低等优点，但是其分类过程十分复杂，只有将坏点的类别能够按照其特定的分类，准确区分之后才可以针对不同的模版进行插值处理。由于其分类比较复杂，这就牵扯到实现过程比较麻烦，这样必然会增加在分类过程所消耗的时间。而且如果其判定过程出现误判现象，很有可能导致整个校正系统出现崩溃现象，造成不必要的错误信息，不利于工程上的应用。对于区域生长法来说，其插值的准确度没有模版法高，在插值过程中如果遇到边界或者明显的分界线时往往很难得到其原有的真实值。区域生长法使用时也有一定的局限性，如果使用的原始值超出了其补偿范围，就会在图像的补偿位置产生很严重的误差。但是其分类相对于普通模版方法更加简单，只用确定好坏像素区域部分的半径值就可以很好的对相应区域进行插值处理。

鉴于现有技术存在的问题，本发明改用一种改进的模版插值方法，不管其坏点的分类是什么，都是通过一个固有的模版对整个图像区域进行插值，避免了针对不同模版进行分类而造成的不必要麻烦，而且插值过程计算量小，分类过程相对简单，耗时短。在校正结束之后通过对于整个图像边缘进行一次填充，将校正好的结果填充到未进行校正的图像边缘部分，这样不仅可以很好的解决普通模版插值方法中的对于坏点区域的分类补偿过于复杂的问题，而且可以解决区域生长法在边界部分的差值精度问题。通过这一方法，可以只应用一套固定的校正模版来达到对整幅图像不同位置的坏像素点进行校正的目的，保证了补偿过程的精度，不会因为其他原因而使校正过程产生不必要的误差，又可以提高整个过程的速度，消耗不必要的时间。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (1)

1.一种口腔CT中平板探测器坏像素点校正方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，首先，读入一组空气图像数据，并求取每个像素点响应值的平均值；

步骤S2，根据平均空气图像计算出相应的校正阈值；

步骤S3，根据计算出来的阈值遍历各个空气图像的像素点的像素值，对其每个像素点进行判断，根据其像素值是否在上述阈值范围内；

步骤S4，若其像素值在阈值范围内，则将此对应像素点位置的定位矩阵值置1，若其像素值不在阈值范围内，则将此对应像素点位置的定位矩阵值置0；

步骤S5，然后，以文件的形式输出定位矩阵；

步骤S6，根据定位矩阵判定对应点的好坏，若该像素点位置的定位矩阵值置1，则该像素点为坏像素点，若该像素点位置的定位矩阵值置0，则该像素点为好像素点；

步骤S7，对坏像素点进行校正处理；

步骤S8，结束；

坏点校正阈值的计算步骤如下：

（A）首先，在较高千伏毫安值的放射条件下，采集N副空气图像数据，为了消除采集过程中的所造成的各种噪声的影响，我们对所采集的投影数据在每个像素点上取平均值，计算公式（1）所示：(1)；

其中为第i幅图像在点(x,y)处的灰度值；

（B）我们用式(1)计算得到的光场平均图像，计算每个像素点的像素值的平均值，即行求和取平均计算，得到平均光场图：(2)；

其中，n、m分别表示光场图像的像素点的行数和列数；

（C）最后，我们通过由式(2)计算出来的均值sum与平均光场图像计算出各个像素点的方差值var，即：(3)；

其中，n、m分别表示光场图像的像素点的行数和列数，sum表示通过公式(2)计算出来的空气图像每个像素点的均值；

根据统计学理论，我们规定，处于区间的值为正常范围阈值，则坏点阈值区间为/>和/>；

对坏像素点的响应值的补偿步骤如下：

（1）首先，读入坏点定位图像，对坏像素点的上下左右各三个点，一共八个点进行判断，找到其中好像素点的个数，即c_num，然后通过c_num的不同取值将坏像素分别进行处理；

（2）若c_num的值等于8，就可以对其周围的八个好像素点进行对应模版的求和计算，将计算得到的值来替代对应位置坏像素点的响应值；

（3）若c_num的值在4到8之间，就只提取其周围8个点中好像素点对应位置的像素值进行对应的模版计算，将计算获得的值来替代对应位置上的坏像素点的响应值；

（4）若如果c_num的值小于4，由于做差值处理时是按照顺序从图像的左上方一直遍历到图像左下方所有的像素点，因此将该坏像素点的上方三个点和左方的一个点不管其是好像素点还是坏像素点，都认为是好像素点，然后在将其余四个点中的好像素点的值和上述四个点的对应值带入模版进行计算，将计算获得的值来替代对应位置上的坏像素点的响应值；

（5）坏点校正完毕之后，利用校正好的内部图像，对整个图像区域的边界的一圈像素点进行一次填充。