CN113724145B - X光图像处理方法及装置 - Google Patents
X光图像处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113724145B CN113724145B CN202110788434.2A CN202110788434A CN113724145B CN 113724145 B CN113724145 B CN 113724145B CN 202110788434 A CN202110788434 A CN 202110788434A CN 113724145 B CN113724145 B CN 113724145B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sub
- ray image
- enhancement
- enhanced
- suppression coefficient
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims abstract description 98
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 47
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 30
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 26
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000000407 epitaxy Methods 0.000 description 2
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 description 2
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 210000002468 fat body Anatomy 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 230000007723 transport mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 230000016776 visual perception Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种X光图像处理方法及装置,该X光图像处理方法包括对X光图像进行整体增强;获取整体增强后的X光图像的对比度数值;基于整体增强后的X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的X光图像的全局增强抑制系数;根据预定规则对全局增强抑制系数进行子等级划分;选择整体增强后的X光图像中的待增强子区域,对待增强子区域进行子等级的等级数选择;基于全局增强抑制系数和待增强子区域选择的子等级的等级数,确定待增强子区域的局部增强抑制系数以增强待增强子区域内的X光图像。
Description
技术领域
本发明涉及X光图像处理技术领域,尤其是涉及一种X光图像处理方法及装置。
背景技术
在X光成像设备,尤其是手术室的G/C形臂设备中,设备的X光图像质量是医生最为关注的性能,对于一些体型较胖的患者,X光图像质量通常不理想,尤其是X光图像局部对比度偏低,容易导致一些细节部位无法看清。
对比度限制的自适应直方图均衡化算法(CLAHE)对于X光图像对比度增强具有较好的效果,但在X光成像设备中应用时,仍然会存在一些X光图像部位增强不足,细节无法体现的问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
为此,本发明提出了一种X光图像处理方法及装置,可以对整体增强后的X光图像进行有选择性的局部增强以体现更多的图像细节。
根据本申请的第一方面,提供了一种X光图像处理方法,该方法包括:
对X光图像进行整体增强;
获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值;
基于整体增强后的所述X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的所述X光图像的全局增强抑制系数;
根据预定规则对所述全局增强抑制系数进行子等级划分;
选择整体增强后的所述X光图像中的待增强子区域,对所述待增强子区域进行子等级的等级数选择;
基于所述全局增强抑制系数和所述待增强子区域选择的子等级的等级数,确定所述待增强子区域的局部增强抑制系数以增强所述待增强子区域内的X光图像。
在上述方法中,所述对X光图像进行整体增强的步骤,包括:将所述X光图像分割成多个子块,针对每个所述子块计算各自对应的图像直方图;对每个所述子块各自对应图像直方图进行限制。
在上述方法中,所述对X光图像进行整体增强的步骤,还包括:基于限制后的每个所述子块各自对应的图像直方图,通过映射函数获取每个所述子块相对应的累计分布直方图;
所述映射函数的计算公式为:
式中,CDF表示累计分布直方图,histogram表示图像直方图,n表示每个子块的像素值。
在上述方法中,所述对X光图像进行整体增强的步骤,还包括:对每个所述子块相对应的累计分布直方图进行拉伸和插值。
在上述方法中,所述获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值的步骤,包括:获取整体增强后的所述X光图像的图像直方图;将整体增强后的所述X光图像的图像直方图输入自动对比函数,以获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值。
在上述方法中,所述截断曲线函数的公式为:
其中,x1,x2表示两个已知的对比度数值,y1表示x1对应的全局增强抑制系数,y2表示x2对应的全局增强抑制系数,b表示曲线的曲率,x表示图像的对比度,y表示图像的全局增强抑制系数。
在上述方法中,所述基于所述全局增强抑制系数和所述待增强子区域选择的子等级的等级数,确定所述待增强子区域的局部增强抑制系数以增强所述待增强子区域内的X光图像的步骤,包括:
局部增强抑制系数的计算公式为:
y局部=y全局+m×a
式中,m表示等级数(0,1,2……20),a表示系数间隔,代表每两个增强等级之间的效果差别,y全局表示全局增强抑制系数,y局部表示对应的局部增强抑制系数。
根据本申请的第二方面,提供了一种X光图像处理装置,该装置包括:
图像增强模块,用于对X光图像进行整体增强;
对比度数值获取模块,用于获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值;
全局增强抑制系数获取模块,用于基于整体增强后的所述X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的所述X光图像的全局增强抑制系数;
子等级划分模块,用于根据预定规则对所述全局增强抑制系数进行子等级划分;
等级数选择模块,用于选择整体增强后的所述X光图像中的待增强子区域,对所述待增强子区域进行子等级的等级数选择;
局部增强抑制系数确定模块,用于基于所述全局增强抑制系数和所述待增强子区域选择的子等级的等级数,确定所述待增强子区域的局部增强抑制系数以增强所述待增强子区域内的X光图像。
根据本申请的第三方面,提供了一种终端,该终端包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器运行所述计算机程序时执行上述任一项所述的X光图像处理方法。
根据本申请的第四方面,提供了一种存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在终端执行上述任一项所述的X光图像处理方法。
根据本申请所提供的技术方案,至少具有如下有益效果:通过截断曲线函数预先将X光图像的对比度数值和全局增强抑制系数进行关联,使二者满足一定的变化关系,针对对比度数值不同的X光图像,通过该截断曲线函数即可获得各自对应的全局增强抑制系数,全局增强抑制系数跟随对比度数值的变化而变化,从而能够满足不同的身体部位,以获得较为理想的X光图像的整体增强效果。在通过截断曲线函数获得整体增强后的X光图像的全局增强抑制系数后,将X光图像的全局增强抑制系数按照预定规则进行子等级划分,基于全局增强抑制系数和子等级的等级数确定待增强子区域的局部增强抑制系数以增强待增强子区域内的X光图像,也即是,在X光图像整体增强效果的基础上,有选择性的对局部图像再进一步增强,然后将进一步增强后的局部图像覆盖到原增强后的图像上,得到局部增强效果,以体现更多的图像细节,提高用户的主观感受。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1为本申请实施例提供的X光图像处理方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的图像直方图;
图3为本申请实施例提供的对图像直方图进行裁剪的效果图;
图4为本申请实施例提供的累计分布直方图;
图5为本申请实施例提供的双线性差值效果图;
图6为本申请实施例提供的截断曲线图;
图7(a)为本申请实施例提供的增强前的图像效果图;
图7(b)为本申请实施例提供的增强后的图像效果图;
图8为本申请实施例提供的操作界面和局部增强的效果图;
图9为本申请实施例提供的待增强子区域在不同的等级数下的增强效果图;
图10为本申请实施例提供的X光图像处理装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
需要说明的是,虽然在装置示意图中进行了功能模块划分,在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于装置中的模块划分,或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而非用于描述特定的顺序或先后次序。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
如图1所示,本申请的一个实施例提供了一种X光图像处理方法,该X光图像处理方法可以用于X光成像设备等,该X光图像处理方法包括:步骤S110至步骤S160。
步骤S110:对X光图像进行整体增强。
在本申请中,将X光图像分割成多个子块,针对每个子块计算各自对应的图像直方图,再对每个子块各自对应的图像直方图进行限制。如图2中的曲线1所示为其中一个子块的图像直方图。
进一步地,在本申请中,优选通过截断的方式对每个子块对应的图像直方图进行限制,曲线2所示为被限制后的图像直方图。
具体地,针对每个子块的图像直方图进行裁剪,使其幅值低于某个上限值,被裁剪掉的部分还需要均匀地分布在整个灰度区间上,以保证图像直方图的总面积不变,其裁剪效果如图3所示。具体过程如下:
预设裁剪值为ClipLimit,求图像直方图中高于该值的部分的和totalExcess,此时假设将totalExcess均分给所有灰度级,求出这样导致的图像直方图整体上升的高度L=totalExcess/N(N为像素点个数),以upper=ClipLimit-L为界限对图像直方图进行如下处理:
(1)若幅值高于ClipLimit,则直接置为ClipLimit;
(2)若幅值处于Upper和ClipLimit之间,则将其增加至ClipLimit;
(3)若幅值低于Upper,则直接增加L个像素点;
经过上述操作,用来填补的像素点个数通常会略小于totalExcess,也即是还有一些剩余的像素点没有被分出去,可以将没有被分出去的像素点均匀地分给幅值仍然小于ClipLimit的灰度值。
进一步地,基于限制后的每个子块各自对应的图像直方图,通过映射函数获取每个子块相对应的累计分布直方图。需要说明的是,累计分布直方图是图像直方图的积分,限制图像直方图的幅值,就相当于限制累计分布直方图的曲线斜率。
具体地,映射函数的计算公式为:
式中,CDF表示累计分布直方图,histogram表示图像直方图,n表示每个子块的像素值。
将图2中的曲线1所示的图像直方图(未被限制的图像直方图)输入映射函数,得到如图4中曲线1所示的累计分布直方图;将图2中的曲线2所示的图像直方图(被限制后的图像直方图)输入映射函数,得到如图4中曲线2所示的累计分布直方图;通过对比图4中的曲线1和曲线2可知,基于被限制后的图像直方图获得的累计分布直方图的曲线较为平滑,有利于降低图像的噪声增益,提高用户的视觉感受。
进一步地,将由被限制后的图像直方图获得的累计分布直方图进行拉伸和插值以整体增强X光图像。需要说明的是,对累计分布直方图的拉伸和插值过程同步进行。
具体地,将累计分布直方图中像素值较大的像素点进行灰度拉伸,反之压缩,从而达到整体增强均衡化的目的。
需要说明的是,将X光图像进行分块处理以对X光图像进行整体增强的过程中,若每个子块中的像素值仅通过该子块中的映射函数进行变换得到,则会导致整个X光图像最终呈现块状效应,且计算量偏大,导致效率较低。为避免出现这些问题,可以利用差值运算获取每个子块中的像素值,也即每个子块中的像素值由该子块周围的4个子块的映射函数值进行双线性插值得到。如图5所示,为计算①处的像素值,需要利用它周围四个子块的映射函数分别做变换得到四个映射函数值,再对这四个映射函数值做双线性插值即可。
步骤S120:获取整体增强后的X光图像的对比度数值。
在本申请中,首先获取整体增强后的X光图像的图像直方图,然后将整体增强后的X光图像的图像直方图输入自动对比函数,以获取整体增强后的X光图像的对比度数值。
具体地,G/C形臂系统提供自动对比函数,将整体增强后的X光图像的图像直方图输入该自动对比函数中,即可自动计算整体增强后的X光图像的亮度/对比度,该函数输出的对比度数值反应了整体增强后的X光图像的对比度强弱程度。
需要说明的是,自动对比度函数的功能是根据输入图像的图像直方图,自动计算出适合图像显示的亮度对比度(也即窗宽窗位),并进行图像窗宽窗位拉伸操作,计算图像直方图histogram之后,具体的:
第一步:固定阈值截断,其中upperLim和lowerLim为阈值截断参数:
第二步:累计分布直方图截断,分别从数轴的正向和逆向计算累计分布直方图,直至达到相应的阈值,保存达到阈值时的坐标位置,其中lowerCount和upperCount为累计阈值参数:
lowerLim2=find(cumhisto corresponds to lowerCount)
upperLim2=find(cumhisto corresponds to upperCount)
第三步:扩展外延,在第二步得到的lowerLim2和upperLim2的基础上扩展外延,得到lowerLim3和upperLim3,也即最终用于显示的窗宽窗位,其中lowerMargin和upperMargin为外延扩展比例参数:
lowerLim3=lowerLim2+lowerMargin·(upperLim2-lowerLim2)
upperLim3=upperLim2+upperMargin·(upperLim2-lowerLim2)
基于上述步骤,即可获取整体增强后的X光图像的对比度数值。
步骤S130:基于整体增强后的X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的X光图像的全局增强抑制系数。
在本申请中,全局增强抑制系数最终会影响X光图像的增强效果,其反应了整体X光图像的增强程度。而对于不同体型的患者以及不同的解剖部位的X光图像,其对比度数值不尽相同,如果使用某一固定的全局增强抑制系数,将无法适应大多数的情形。因此,可以预先将X光图像的对比度数值与其对应的全局增强抑制系数与进行关联,使二者满足一定的变化关系,从而使其适应不同的身体部位,得到合适的图像增强效果。
进一步地,在本申请中,通过预设的截断曲线函数将对比度数值和全局增强抑制系数进行关联,该截断曲线函数的公式为:
其中,x1,x2表示两个已知的对比度数值,y1表示x1对应的全局增强抑制系数,y2表示x2对应的全局增强抑制系数,b表示曲线的曲率,即截断系数,当b=0时,该曲线为直线;x表示图像的对比度,y表示图像的全局增强抑制系数。
需要说明的是,预设的截断曲线函数是通过大量的样本训练得到的,使用大量不同对比度的X光图像,分别调整其对应的全局增强抑制系数以得到最佳的目视效果,从而建立起对比度-全局增强抑制系数曲线。
将整体增强后的X光图像的对比度数值输入预设的截断曲线函数,即可获得整体增强后的X光图像的全局增强抑制系数。
需要说明的是,全局增强抑制系数即对比度限制阈值。
在本申请中,以(x1,y1)为(20,0.45),(x2,y2)为(100,0.2)为例,根据截断曲线函数的公式形成如图6所示的截断曲线,横坐标表示对比度数值,纵坐标表示全局增强抑制系数(对比度限制阈值);当对比度数值小于20时,全局增强抑制系数为恒定值,b为0;当对比度数值大于100时,全局增强抑制系数为恒定值,b=0;当对比度数值在20至100的范围内时,b≠0,全局增强抑制系数跟随对比度数值的变化而变化;从图6中可以看出,当对比度数值较低时,截断系数b随着对比度数值的下降会快速增加并逐渐趋近于零;当对比度数值较高时,截断系数b随着对比度数值的上升会缓慢增加并逐渐趋近于零。
基于此逻辑,采用预设的截断曲线函数将对比度数值和全局增强抑制系数进行关联的方式,能够根据对比度数值不同的X光图像调节其整体的增强强度,适用范围广。当X光图像的对比度数值较高时,其对应的全局增强抑制系数较低,X光图像的整体增强效果就会有所降低;当X光图像的对比度数值较低时,其对应的全局增强抑制系数较高,X光图像的整体增强效果就会有所提高。如图7所示,图7(a)为增强前的X光图像效果图,图7(b)为增强后的X光图像效果图。
步骤S140:根据预定规则对全局增强抑制系数进行子等级划分。
在本申请中,以y=0.4为例,将0.4划分为0/1/2/3/4五个增强等级,0/1/2/3/4即为每个子等级对应的等级数。子等级的划分可根据实际应用进行确定,在本申请中不作具体限制。
步骤S150:选择整体增强后的X光图像中的待增强子区域,对待增强子区域进行子等级的等级数选择。
在本申请中,可以预先对待增强子区域的窗口大小进行规则设置。例如窗口1/2/3/4分别对应256/384/512/640四个尺寸,用户在选择待增强子区域的窗口大小时,可以同时对子等级的等级数进行选择,具体的操作界面如图8所示。
步骤S160:基于全局增强抑制系数和待增强子区域选择的子等级的等级数,确定待增强子区域的局部增强抑制系数以增强待增强子区域内的X光图像。
在本申请中,待增强子区域内的X光图像的增强效果如图8所示,根据用户选择的待增强子区域的位置、区域大小和增强等级,基于整体增强后的X光图像,将待增强子区域的图像再进一步增强,然后将进一步增强后的图像覆盖到原增强后的图像上,即可得到对应的局部增强效果。
进一步地,当待增强子区域选择的子等级的等级数发生改变时,其相对应的局部增强抑制系数会发生改变,最终会影像局部图像的增强效果。当局部增强抑制系数越大时,对局部图像增强的限制就越少,局部图像增强效果就越明显。
具体地,当待增强子区域选择的子等级的等级数发生改变时,其对应的局部增强抑制系数整体上呈线性变化,其计算公式为:
y局部=y全局+m×a
式中,m表示等级数(0,1,2……20),a表示系数间隔,代表每两个增强等级之间的效果差别,y全局表示全局增强抑制系数,y局部表示对应的局部增强抑制系数。
在本申请中,a优选0.001,待增强子区域在不同的等级数(m=0,5,10,15,20)下的增强效果如图9所示,随着等级数的增加,待增强子区域的增强效果愈发明显。
采用本申请中的X光图像处理方法,通过截断曲线函数预先将X光图像的对比度数值和全局增强抑制系数进行关联,使二者满足一定的变化关系,针对对比度数值不同的X光图像,通过该截断曲线函数即可获得各自对应的全局增强抑制系数,全局增强抑制系数跟随对比度数值的变化而变化,从而能够满足不同的身体部位,以获得较为理想的X光图像的整体增强效果。在通过截断曲线函数获得整体增强后的X光图像的全局增强抑制系数后,将X光图像的全局增强抑制系数按照预定规则进行子等级划分,基于全局增强抑制系数和子等级的等级数确定待增强子区域的局部增强抑制系数以增强待增强子区域内的X光图像,也即是,在X光图像整体增强效果的基础上,有选择性的对局部图像再进一步增强,然后将进一步增强后的局部图像覆盖到原增强后的图像上,得到局部增强效果,以体现更多的图像细节,提高用户的主观感受。
下述为本申请装置实施例,可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节,请参照本发明方法实施例。
如图10所示,本申请的一个实施例提供了一种X光图像处理装置,该X光图像处理装置包括图像增强模块11、对比度数值获取模块12、全局增强抑制系数获取模块13、子等级划分模块14、等级数选择模块15和局部增强抑制系数确定模块16。
其中:
图像增强模块11,用于对X光图像进行整体增强;
对比度数值获取模块12,用于获取整体增强后的X光图像的对比度数值;
全局增强抑制系数获取模块13,用于基于整体增强后的X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的X光图像的全局增强抑制系数;
子等级划分模块14,用于根据预定规则对全局增强抑制系数进行子等级划分;
等级数选择模块15,用于选择整体增强后的X光图像中的待增强子区域,对待增强子区域进行子等级的等级数选择;
局部增强抑制系数确定模块16,用于基于全局增强抑制系数和待增强子区域选择的子等级的等级数,确定待增强子区域的局部增强抑制系数以增强待增强子区域内的X光图像。
在一些实施例中,图像增强模块11还包括图像分割单元、第一图像直方图获取单元和直方图限制单元(图中未示出)。
其中,图像分割单元,用于将X光图像分割成多个子块;
第一图像直方图获取单元,用于针对每个子块计算各自对应的图像直方图;
直方图限制单元,用于对每个子块各自对应的图像直方图进行限制。
在一些实施例中,图像增强模块11还包括累计分布直方图获取单元(图中未示出),累计分布直方图获取单元用于基于限制后的每个子块各自对应的图像直方图,通过映射函数获取每个子块相对应的累计分布直方图;
映射函数的计算公式为:
式中,CDF表示累计分布直方图,histogram表示图像直方图,n表示每个子块的像素值。
在一些实施例中,图像增强模块11还包括拉伸单元和插值单元(图中未示出)。
其中,
拉伸单元,用于对每个子块相对应的累计分布直方图进行拉伸;
插值单元,用于对每个子块相对应的累计分布直方图进行插值;
需要说明的是,拉伸单元和插值单元同步运行。
在一些实施例中,对比度数值获取模块12还包括第二图像直方图获取单元和自动对比函数单元(图中未示出)。
其中,第二图像直方图获取单元,用于获取整体增强后的X光图像的图像直方图;
自动对比函数单元,用于接收整体增强后的X光图像的图像直方图,并输出整体增强后的X光图像的对比度数值。
在一些实施例中,截断曲线函数的公式为:
其中,x1,x2表示两个已知的对比度数值,y1表示x1对应的全局增强抑制系数,y2表示x2对应的全局增强抑制系数,b表示曲线的曲率,x表示图像的对比度,y表示图像的全局增强抑制系数。
在一些实施例中,局部增强抑制系数的计算公式为:
y局部=y全局+m×a
式中,m表示等级数(0,1,2……20),a表示系数间隔,代表每两个增强等级之间的效果差别,y全局表示全局增强抑制系数,y局部表示对应的局部增强抑制系数。
本申请的一个实施例还提供了一种终端,包括存储器和处理器,存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序,处理器运行计算机程序时执行上述图1所示的X光图像处理方法。
具体地,处理器可以是CPU,通用处理器,DSP,ASIC,FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等。
具体地,处理器通过总线与存储器连接,总线可包括通路,以用于传送信息。总线可以是PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
存储器可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
可选的,存储器用于存储执行本申请方案的计算机程序的代码,并由处理器来控制执行。处理器用于执行存储器中存储的应用程序代码,以实现图10所示实施例提供的X光图像处理装置的动作。
本申请的一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在计算机程序被处理器运行时控制存储介质所在终端执行上述图1所示的X光图像处理方法。
以上所描述的装置实施例仅是示意性的,其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
本领域普通技术人员可以理解,上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器,如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为集成电路,如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是,通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据,并且可包括任何信息递送介质。
以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明,但本申请并不局限于上述实施方式,熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.一种X光图像处理方法,其特征在于,包括:
对X光图像进行整体增强;
获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值;
基于整体增强后的所述X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的所述X光图像的全局增强抑制系数;
根据预定规则对所述全局增强抑制系数进行子等级划分;
选择整体增强后的所述X光图像中的待增强子区域,对所述待增强子区域进行子等级的等级数选择;
基于所述全局增强抑制系数和所述待增强子区域选择的子等级的等级数,确定所述待增强子区域的局部增强抑制系数以增强所述待增强子区域内的X光图像。
2.根据权利要求1所述的X光图像处理方法,其特征在于,所述对X光图像进行整体增强的步骤,包括:
将所述X光图像分割成多个子块,针对每个所述子块计算各自对应的图像直方图;
对每个所述子块各自对应图像直方图进行限制。
3.根据权利要求2所述的X光图像处理方法,其特征在于,所述对X光图像进行整体增强的步骤,还包括:
基于限制后的每个所述子块各自对应的图像直方图,通过映射函数获取每个所述子块相对应的累计分布直方图;
所述映射函数的计算公式为:
式中,CDF表示累计分布直方图,histogram表示图像直方图,n表示每个子块的像素值。
4.根据权利要求3所述的X光图像处理方法,其特征在于,所述对X光图像进行整体增强的步骤,还包括:
对每个所述子块相对应的累计分布直方图进行拉伸和插值。
5.根据权利要求1所述的X光图像处理方法,其特征在于,所述获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值的步骤,包括:
获取整体增强后的所述X光图像的图像直方图;
将整体增强后的所述X光图像的图像直方图输入自动对比函数,以获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值。
6.根据权利要求1所述的X光图像处理方法,其特征在于,所述截断曲线函数的公式为:
其中, x1,x2表示两个已知的对比度数值,y1表示x1对应的全局增强抑制系数,y2表示x2对应的全局增强抑制系数,b表示曲线的曲率,x表示图像的对比度,y表示图像的全局增强抑制系数。
7.根据权利要求1所述的X光图像处理方法,其特征在于,所述基于所述全局增强抑制系数和所述待增强子区域选择的子等级的等级数,确定所述待增强子区域的局部增强抑制系数以增强所述待增强子区域内的X光图像的步骤,包括:
局部增强抑制系数的计算公式为:
式中,m表示等级数,取值为0,1,2……20,a表示系数间隔,代表每两个增强等级之间的效果差别,y全局表示全局增强抑制系数,y局部表示对应的局部增强抑制系数。
8.一种X光图像处理装置,其特征在于,包括:
图像增强模块,用于对X光图像进行整体增强;
对比度数值获取模块,用于获取整体增强后的所述X光图像的对比度数值;
全局增强抑制系数获取模块,用于基于整体增强后的所述X光图像的对比度数值,通过预设的截断曲线函数获取整体增强后的所述X光图像的全局增强抑制系数;
子等级划分模块,用于根据预定规则对所述全局增强抑制系数进行子等级划分;
等级数选择模块,用于选择整体增强后的所述X光图像中的待增强子区域,对所述待增强子区域进行子等级的等级数选择;
局部增强抑制系数确定模块,用于基于所述全局增强抑制系数和所述待增强子区域选择的子等级的等级数,确定所述待增强子区域的局部增强抑制系数以增强所述待增强子区域内的X光图像。
9.一种终端,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至7中任一项所述的X光图像处理方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在终端执行权利要求1至7中任一项所述的X光图像处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110788434.2A CN113724145B (zh) | 2021-07-13 | 2021-07-13 | X光图像处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110788434.2A CN113724145B (zh) | 2021-07-13 | 2021-07-13 | X光图像处理方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113724145A CN113724145A (zh) | 2021-11-30 |
CN113724145B true CN113724145B (zh) | 2024-04-26 |
Family
ID=78673160
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110788434.2A Active CN113724145B (zh) | 2021-07-13 | 2021-07-13 | X光图像处理方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113724145B (zh) |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10243238A (ja) * | 1997-02-28 | 1998-09-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | ディジタル画像のノイズ抑制およびシャープネス強調のための画像処理方法 |
JP2010068090A (ja) * | 2008-09-09 | 2010-03-25 | Canon Inc | 画像処理方法及び画像処理装置 |
CN109325922A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-02-12 | 深圳开阳电子股份有限公司 | 一种图像自适应增强方法、装置及图像处理设备 |
CN110084760A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-02 | 郑州轻工业学院 | 一种基于双伽马校正的全局自适应灰度图像增强方法 |
CN110211058A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-09-06 | 南京极目大数据技术有限公司 | 一种医学影像的数据增强方法 |
CN111179203A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-19 | 深圳市安健科技股份有限公司 | X光图像局部对比度增强方法及终端 |
CN112330577A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-02-05 | 重庆港宇高科技开发有限公司 | 图像处理方法及相关装置 |
CN112365424A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-02-12 | 昆明物理研究所 | 基于局部自适应clahe的红外图像去噪增强方法、装置、系统与计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
ATE512421T1 (de) * | 2005-11-23 | 2011-06-15 | Cedara Software Corp | Verfahren und system zur verbesserung von digitalen bildern |
KR101431185B1 (ko) * | 2007-06-22 | 2014-08-27 | 삼성전자 주식회사 | 영상 향상 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 처리 시스템 |
US20100278423A1 (en) * | 2009-04-30 | 2010-11-04 | Yuji Itoh | Methods and systems for contrast enhancement |
JP5777650B2 (ja) * | 2013-01-29 | 2015-09-09 | 富士フイルム株式会社 | 超音波診断装置および超音波画像生成方法 |
-
2021
- 2021-07-13 CN CN202110788434.2A patent/CN113724145B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10243238A (ja) * | 1997-02-28 | 1998-09-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | ディジタル画像のノイズ抑制およびシャープネス強調のための画像処理方法 |
JP2010068090A (ja) * | 2008-09-09 | 2010-03-25 | Canon Inc | 画像処理方法及び画像処理装置 |
CN109325922A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-02-12 | 深圳开阳电子股份有限公司 | 一种图像自适应增强方法、装置及图像处理设备 |
CN110084760A (zh) * | 2019-04-24 | 2019-08-02 | 郑州轻工业学院 | 一种基于双伽马校正的全局自适应灰度图像增强方法 |
CN110211058A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-09-06 | 南京极目大数据技术有限公司 | 一种医学影像的数据增强方法 |
CN111179203A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-05-19 | 深圳市安健科技股份有限公司 | X光图像局部对比度增强方法及终端 |
CN112330577A (zh) * | 2020-09-28 | 2021-02-05 | 重庆港宇高科技开发有限公司 | 图像处理方法及相关装置 |
CN112365424A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-02-12 | 昆明物理研究所 | 基于局部自适应clahe的红外图像去噪增强方法、装置、系统与计算机可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113724145A (zh) | 2021-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107403422B (zh) | 用以增强图像对比度的方法及其系统 | |
US8244054B2 (en) | Method, apparatus and integrated circuit capable of reducing image ringing noise | |
KR102317613B1 (ko) | 로컬라이징된 콘트라스트 향상을 위한 시스템들 및 방법들 | |
CN107993189B (zh) | 一种基于局部分块的图像色调动态调节方法和装置 | |
US9639919B2 (en) | Detection and correction of artefacts in images or video | |
KR20160031328A (ko) | 렌더링 방법 및 장치 | |
CN111062884A (zh) | 一种图像增强方法、装置、存储介质和终端设备 | |
US10438323B2 (en) | Image brightness correction and noise suppression method, device, and recording medium for storing image processing program | |
CN111127337B (zh) | 图像局部区域高光调整方法、介质、设备及装置 | |
CN111754429A (zh) | 运动矢量后处理方法和装置、电子设备及存储介质 | |
CN113724145B (zh) | X光图像处理方法及装置 | |
CN113592714A (zh) | 图像放大方法、模块、系统 | |
CN111652821B (zh) | 基于梯度信息的微光视频图像降噪处理方法、装置和设备 | |
CN111784733A (zh) | 图像处理方法、装置、终端和计算机可读存储介质 | |
CN103618904B (zh) | 基于像素的运动估计方法及装置 | |
CN113283543B (zh) | 一种基于WebGL的图像投影融合方法、装置、存储介质和设备 | |
CN114140348A (zh) | 一种对比度增强方法、装置及设备 | |
CN114066783A (zh) | 一种色调映射方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN112950515A (zh) | 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备 | |
KR100998220B1 (ko) | 적응적 영상 크기 조정 방법 | |
CN113037991B (zh) | 信号处理装置与信号处理方法 | |
EP4068196A1 (en) | High dynamic range tone mapping | |
CN117495751B (zh) | 一种图像亮度均衡处理方法、装置及电子设备 | |
CN112581411B (zh) | 一种图像去雾的方法及终端 | |
CN112712469B (zh) | 车窗图像处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |