CN111553960B - 一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：投影图像预处理。通过对亮场图像和暗场图像设定阈值找出坏像元与有缺陷像元，应用插值方法替换掉这些像元后再完成增益校正；S2：获得投影均值图像。将增益校正后的所有投影图像对应像元相加后求均值，得到基于所有投影图像的投影均值图像；S3：获得校正系数阵列。选用适当的滤波方式对投影均值图像进行平滑滤波，得到平滑的理想投影均值图像，通过投影均值图像与理想投影均值图像得到校正系数阵列；S4：投影图像校正。运用校正系数阵列对每个投影图像进行校正。

Description

一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法

技术领域

本发明属于图像处理领域，涉及一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法。

背景技术

在应用第三代CT(computed tomography)扫描方式完成的CT扫描中，由于像元损坏、像元响应的非线性、像元间响应的不一致性、射线透过扫描物体后的能谱变化等影响，CT图像中往往会出现环状伪影。环状伪影的存在干扰了图像的观测，直接影响了无损检测的结果评定。因此，如何去除环状伪影一直是本领域研究的重要问题。

目前环状伪影的去除方法主要分为两类：一类是通过在投影域进行投影图像预处理，实现CT图像环状伪影的消除或减弱；另一类是在完成重建后，直接在CT图像上处理环状伪影。投影域的处理主要是对投影正弦图进行校正，通过设置阈值找出线状伪影对应的像元，运用插值方法替换掉该像元。该类方法对于重伪影有效，对于轻伪影则很难取得满意的效果。CT图像上的处理主要是在极坐标域中进行校正，首先将CT图像通过坐标变换转换为极坐标域内图像，然后通过频域滤波方法提取环状伪影后消除。该方法实现起来较为复杂，在替换环状伪影的同时会损失部分信息，降低图像的空间分辨率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法，利用投影均值图像与理想投影均值图像得到校正系数，通过该校正系数对每个像元响应进行校正，达到很好的环状伪影去除效果。本发明的校正思路和依据包括：增益校正后探测像元增益理论上的一致性、多投影累加后投影均值图像像元的理论高信噪比、投影均值图像能较准确的反应扫描环境下辐射场与像元响应情况的变化和扫描连续运动投影均值图像像元间不会数值突变，构建理想投影均值图像进行校正。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于投影均值的环状伪影快速校正方法，包括以下步骤：

S1：投影图像预处理。通过对亮场图像和暗场图像设定阈值找出坏像元与有缺陷像元，应用插值方法替换掉这些像元后再完成增益校正；

S2：获得投影均值图像。将增益校正后的所有投影图像对应像元相加后求均值，得到基于所有投影图像的投影均值图像；

S3：获得校正系数阵列。选用适当的滤波方式对投影均值图像进行平滑滤波，得到平滑的理想投影均值图像，通过投影均值图像与理想投影均值图像得到校正系数阵列；

S4：投影图像校正。运用校正系数阵列对每个投影图像进行校正。

进一步，步骤S1具体包括：

令探测器像元阵列M×N(线阵列探测器N＝1)，扫描投影数为K，通过扫描得到暗场图像B(光子计数探测器B＝0)，亮场图像A，投影图像集P_n；

设置合适的阈值Z1,Z2,Z3，通过公式(1)-(4)去除CT图像中坏像元与缺陷像元，得到带零像元的增益校正图像Ga；

map(i,j)＝mapa(i,j)×mapb(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N   (3)

Ga(i,j)＝A(i,j)×map(i,j)-B(i,j)×map(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N(4)

其中mapa(i,j)表示暗场图像坏像元与缺陷像元(数值为0)分布，B(i,j)表示暗场图像，mapb(i,j)表示亮场图像坏像元与缺陷像元(数值为0)分布，A(i,j)表示亮场图像，map(i,j)表示综合暗场图像与亮场图像后的坏像元与缺陷像元(数值为0)分布；

通过数据插值，去除Ga中零像元得到增益校正图像Ga′；

通过公式对(5)(6)，对每个投影进行增益校正，得到增益校正后带零像元的投影图像集Pg_n，通过插值去除零像元,得到完成预处理的投影图像集Pg_n′；

其中，Gaver表示增益校正图像所有像元均值。

进一步，所述步骤S2通过公式(7)计算得到所有投影均值图像Pa：

进一步，在步骤S3中，选用滤波算法对Pa进行平滑滤波，得到滤波后的理想投影均值图像Pa′，通过公式(8)计算得到校正系数阵列；

进一步，在步骤S4中，运用校正系数阵列，通过公式(9)完成对所有投影图像的校正，得到校正后的投影图像集Pg_n″，Pg_n″很好的保留了投影图像集Pg_n′对比度信息；

Pg_n″(i,j)＝Pg_n′(i,j)×Coe(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N；n＝1,2,3...K(9)

本发明的有益效果在于：本发明利用投影均值图像与理想投影均值图像得到校正系数，通过该校正系数对投影图像每个像元响应进行校正，达到很好的环状伪影去除效果，且不会损失信息，不会降低图像分辨率。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为本发明所述基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法流程图；

图2为单次投影图像；

图3为预处理后的投影图像；

图4为投影均值图像；

图5为理想投影均值图像；

图6为经过校正的投影图像；

图7为环状伪影校正前CT重建图像；

图8为环状伪影校正后CT重建图像。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

为了使本发明的方法与良好效果更佳清楚，下面结合附图对实施方式作进一步说明(附图使用的光子计数探测器)。如图1所示，基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法主要步骤如下：

1、投影图像预处理

探测器像元阵列M×N(线阵列探测器N＝1)，扫描投影数为K，通过扫描得到暗场图像B(光子计数探测器B＝0)，亮场图像A，投影图像集P_n(如图2所示)；

设置合适的阈值Z1,Z2,Z3，通过公式(1)-(4)去除CT图像中坏像元与缺陷像元，得到带零像元的增益校正图像Ga；

map(i,j)＝mapa(i,j)×mapb(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N   (3)

Ga(i,j)＝A(i,j)×map(i,j)-B(i,j)×map(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N(4)

其中mapa(i,j)表示暗场图像坏像元与缺陷像元(数值为0)分布，B(i,j)表示暗场图像，mapb(i,j)表示亮场图像坏像元与缺陷像元(数值为0)分布，A(i,j)表示亮场图像，map(i,j)表示综合暗场图像与亮场图像后的坏像元与缺陷像元(数值为0)分布；

通过数据插值，去除Ga中零像元得到增益校正图像Ga′；

通过公式对(5)(6)，对每个投影图像进行增益校正，得到校正后带零像元的投影图像集Pg_n,通过插值去除零像元,得到完成预处理的投影图像集Pg_n′，如图3所示；

其中，Gaver表示增益校正图像所有像元均值。

2、获得投影均值图像

通过公式(7)，计算得到所有投影均值图像Pa，如图4所示；

3、获得校正系数阵列

选用滤波算法对Pa进行平滑滤波，得到滤波后的理想投影均值图像Pa′(如图5所示，该图由图4进行TV滤波获得)，通过公式(8)计算得到校正系数阵列；

4、投影图像校正

运用校正系数阵列，通过公式(9)完成对所有投影进行校正，得到增益校正后的投影图像集Pg_n″(如图6所示)，Pg_n″很好的保留了投影图像集Pg_n′的对比度信息；

Pg_n″(i,j)＝Pg_n′(i,j)×Coe(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N；n＝1,2,3...K(9)

通过投影图像校正后的投影图像集Pg_n″重建得到的CT图像附图8，对比利用投影图像校正前的投影图像集Pg_n′重建得到的图像附图7，环状伪影校正效果明显。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：投影图像预处理：通过对亮场图像和暗场图像设定阈值找出坏像元与有缺陷像元，应用插值方法替换掉这些像元后再完成增益校正；

S2：获得投影均值图像：将增益校正后的所有投影图像对应像元相加后求均值，得到基于所有投影图像的投影均值图像；

S3：获得校正系数阵列：选用适当的滤波方式对投影均值图像进行平滑滤波，得到平滑的理想投影均值图像，通过投影均值图像与理想投影均值图像得到校正系数阵列；

S4：投影图像校正：运用校正系数阵列对每个投影图像进行校正；

步骤S1具体包括：

令探测器像元阵列M×N，扫描投影数为K，通过扫描得到暗场图像B，亮场图像A，投影图像集P_n；

设置合适的阈值Z1,Z2,Z3，通过公式(1)-(4)去除CT图像中坏像元与缺陷像元，得到带零像元的增益校正图像Ga；

map(i,j)＝mapa(i,j)×mapb(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N (3)

Ga(i,j)＝A(i,j)×map(i,j)-B(i,j)×map(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N (4)

其中mapa(i,j)表示暗场图像坏像元与缺陷像元分布，B(i,j)表示暗场图像，mapb(i,j)表示亮场图像坏像元与缺陷像元分布，A(i,j)表示亮场图像，map(i,j)表示综合暗场图像与亮场图像后的坏像元与缺陷像元分布；

通过数据插值，去除Ga中零像元得到增益校正图像Ga′；

通过公式对(5)(6)，对每个投影图像进行增益校正，得到增益校正后带零像元的投影图像集Pg_n，通过插值去除零像元,得到完成预处理的投影图像集Pg_n′；

其中，Gaver表示增益校正图像所有像元均值。

2.根据权利要求1所述的基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法，其特征在于：步骤S2通过公式(7)计算得到所有投影均值图像Pa：

3.根据权利要求1所述的基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法，其特征在于：在步骤S3中，选用滤波算法对Pa进行平滑滤波，得到滤波后的理想投影均值图像Pa′，通过公式(8)计算得到校正系数阵列：

4.根据权利要求1所述的基于投影均值图像的环状伪影快速校正方法，其特征在于：在步骤S4中，运用校正系数阵列，通过公式(9)完成对所有投影图像的校正得到校正后的投影图像集Pg_n″，Pg_n″很好的保留了投影图像集Pg_n′对比度信息；

Pg_n″(i,j)＝Pg_n′(i,j)×Coe(i,j) i＝1,2,3...M；j＝1,2,3...N；n＝1,2,3...K (9)。

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