RU2599277C1 - Система кт для досмотра и соответствующий способ - Google Patents

Система кт для досмотра и соответствующий способ Download PDF

Info

Publication number
RU2599277C1
RU2599277C1 RU2015125285/28A RU2015125285A RU2599277C1 RU 2599277 C1 RU2599277 C1 RU 2599277C1 RU 2015125285/28 A RU2015125285/28 A RU 2015125285/28A RU 2015125285 A RU2015125285 A RU 2015125285A RU 2599277 C1 RU2599277 C1 RU 2599277C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
fti
survey
examination
subject
Prior art date
Application number
RU2015125285/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Чжицян ЧЭНЬ
Ли Чжан
Шо ВАН
Юньда СУНЬ
Цинпин ХУАН
Чжи ТАН
Original Assignee
Ньюктек Компани Лимитед
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ньюктек Компани Лимитед filed Critical Ньюктек Компани Лимитед
Application granted granted Critical
Publication of RU2599277C1 publication Critical patent/RU2599277C1/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V5/00Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
    • G01V5/20Detecting prohibited goods, e.g. weapons, explosives, hazardous substances, contraband or smuggled objects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/02Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material
    • G01N23/04Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by transmitting the radiation through the material and forming images of the material
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V5/00Prospecting or detecting by the use of ionising radiation, e.g. of natural or induced radioactivity
    • G01V5/20Detecting prohibited goods, e.g. weapons, explosives, hazardous substances, contraband or smuggled objects
    • G01V5/22Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays
    • G01V5/226Active interrogation, i.e. by irradiating objects or goods using external radiation sources, e.g. using gamma rays or cosmic rays using tomography
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/23Clustering techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/20Drawing from basic elements, e.g. lines or circles
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/005General purpose rendering architectures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/003D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/10Geometric effects
    • G06T15/20Perspective computation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/75Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/42Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/46Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G06V10/467Encoded features or binary features, e.g. local binary patterns [LBP]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
  • Image Generation (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)

Abstract

Использование: для досмотра объекта посредством компьютерной томографии (КТ). Сущность изобретения заключается в том, что предложены система КТ для досмотра и соответствующий способ. Способ включает в себя: считывание данных обследования для обследуемого предмета; вставку по меньшей мере одного фиктивного трехмерного (3D) изображения опасного предмета (FTI) в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, которое получают из данных обследования; прием выбора по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на двумерном (2D) изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, причем 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или получают из данных обследования; и выдачу в ответ на упомянутый выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI. Технический результат: обеспечение возможности быстро отмечать подозрительный предмет на КТ-изображении, определяя посредством обратной связи изображение опасного предмета. 2 н. и 14 з.п. ф-лы, 21 ил.

Description

Перекрестная ссылка на родственную заявку
[0001] По настоящей заявке испрашивается приоритет на основании заявки на патент Китая №201410290133.7, поданной 25 июня 2014 г., озаглавленной "CT SYSTEM FOR SECURITY CHECK AND METHOD THEREOF", которая полностью включена в настоящий документ путем ссылки.
Область техники, к которой относится изобретение
[0002] Настоящее изобретение относится к досмотру, и в частности, к системе компьютерной томографии (КТ) для досмотра и к соответствующему способу.
Уровень техники
[0003] Мультиэнергетические рентгеновские системы досмотра принадлежат к новому типу систем досмотра, разработанному на основе моноэнергетических рентгеновских систем досмотра. Мультиэнергетическая рентгеновская система досмотра может обеспечивать не только форму и содержимое обследуемого предмета, но также информацию, отражающую эквивалентное атомное число обследуемого предмета, чтобы идентифицировать, является ли обследуемый предмет органическим веществом или неорганическим веществом, и отобразить обследуемый предмет различными цветами на цветном мониторе для удобства распознавания оператором.
[0004] В области досмотра важной потребностью является проекция изображения опасного предмета (TIP). Так называемая TIP относится к тем изображениям опасных предметов, которые накапливаются заранее, вставляются в изображение, например, багажа или посылки, то есть вставляются фиктивные изображения опасных предметов (FTI). Это играет важную роль в обучении инспекторов по досмотру и оценке эффективности работы этих инспекторов. В отношении двумерных (2D) TIP для рентгеновских систем досмотра имеются отработанные решения и ряд применений. Однако в отношении трехмерных (3D) TIP для досмотра с помощью КТ в настоящее время не существует производителя, который обеспечил бы такие функциональные возможности.
Раскрытие изобретения
[0005] Учитывая одну или более технических проблем в уровне техники, настоящее изобретение предусматривает систему КТ для досмотра и соответствующий способ, с помощью которых пользователь может быстро отмечать подозрительный предмет на КТ-изображении и обеспечивать обратную связь в отношении того, включено ли FTI-изображение.
[0006] В соответствии с аспектом настоящего изобретения предложен способ досмотра в системе компьютерной томографии (КТ), содержащий этапы: считывания данных обследования для обследуемого предмета; вставки по меньшей мере одного трехмерного (3D) фиктивного изображения опасного предмета (FTI) в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, причем 3D-изображение обследования получают из данных обследования; приема выбора по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на двумерном (2D) изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, причем 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или получают из данных обследования; и выдачи в ответ на упомянутый выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI.
[0007] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап приема выбора по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, содержит: прием координат части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором.
[0008] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап выдачи в ответ на выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит по меньшей мере одно из: оценивания, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI; отображения диалога для подтверждения, что 3D-изображение обследования включает в себя по меньшей мере одно 3D FTI; выдачи текстового указания в интерфейсе для подтверждения, что 3D-изображение обследования включает в себя по меньшей мере одно 3D FTI; выделения части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором; отметки части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором; и заполнения части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором, конкретным цветом или узором.
[0009] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления вычисляется по меньшей мере один параметр пространственной характеристики обследуемого предмета в соответствии с данными обследования, и по меньшей мере одно 3D FTI вставляется в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета на основании параметра пространственной характеристики.
[0010] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления параметр пространственной характеристики относится по меньшей мере к одному из положения, размера и ориентации вставляемого 3D FTI.
[0011] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления выбор по меньшей мере одной области содержит выбор части отображенного 3D-изображения обследования под некоторым углом обзора.
[0012] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления при 3D-визуализации 3D-изображения обследования записывается информация об облаке точек, характеризующая обследуемый предмет, и этап выдачи в ответ на выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит: получение последовательности кластеров информации об облаке точек различных предметов в обследуемом предмете путем разделения; определение по меньшей мере одной выбранной области из последовательности кластеров информации об облаке точек разных предметов на основании заданного критерия; и оценивание, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
[0013] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления выбор по меньшей мере одной области содержит выбор части отображенного 3D-изображения обследования под множеством углов обзора.
[0014] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления выбор по меньшей мере одной области содержит выбор части отображенного 3D-изображения обследования под двумя разными углами обзора, причем два разных угла обзора по существу ортогональны друг другу, прозрачные области удаляются из данных обследования, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных обследования, а затем визуализируется глубина сцены для иерархического ограничивающего прямоугольника, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне, и этап выдачи в ответ на выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит: выполнение поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне в соответствии с выбранной пользователем областью под первым углом обзора, чтобы сформировать первый ограничивающий прямоугольник; выполнение отслеживания лучей при сформированном первом ограничивающем прямоугольнике в качестве носителя текстуры; выполнение поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне в соответствии с выбранной пользователем областью под вторым углом обзора, по существу ортогональным первому углу обзора, чтобы сформировать второй ограничивающий прямоугольник; выполнение операции булева пересечения над первым ограничивающим прямоугольником и вторым ограничивающим прямоугольником в пространстве изображений, чтобы получить отмеченную область в 3D-пространстве в качестве по меньшей мере одной выбранной области; и оценивание, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
[0015] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета содержит: разделение 3D-изображения обследования, чтобы получить множество фрагментов 3D-изображения обследуемого предмета; вычисление расстояний между множеством фрагментов 3D-изображения и их положений; и вставку 3D FTI на основании вычисленных расстояний и положений.
[0016] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета содержит: определение прозрачных частей и непрозрачных частей в данных объема обследуемого предмета на основании значений непрозрачности вокселов; определение положений и размеров границ обследуемого предмета из непрозрачных частей в данных объема; определение возможных положений вставки в прозрачные области в диапазоне границ; и выбор по меньшей мере одного положения из возможных положений вставки в соответствии с заданным критерием, чтобы вставить по меньшей мере одно 3D FTI по меньшей мере в одно выбранное положение.
[0017] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета содержит: удаление фонового изображения из 2D-изображения обследования, чтобы получить основное 2D-изображение; определение 2D-положения вставки 2D FTI в основное 2D-изображение; определение положения 3D FTI на 3D-изображении обследования в направлении глубины в 2D-положении вставки; и вставку по меньшей мере одного 3D FTI в определенное положение.
[0018] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления способ дополнительно содержит: вставку 2D FTI, соответствующего по меньшей мере одному 3D FTI, в 2D-изображение обследования для обследуемого предмета.
[0019] В соответствии с дополнительным аспектом настоящего изобретения предложена система компьютерной томографии (КТ) для досмотра, содержащая: устройство КТ-сканирования, выполненное с возможностью получения данных обследования для обследуемого предмета; запоминающее устройство, выполненное с возможностью хранения данных обследования; устройство отображения, выполненное с возможностью отображения трехмерного (3D) изображения обследования и/или двумерного (2D) изображения обследования для обследуемого предмета, причем 3D-изображение обследования получают из данных обследования, а 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или данных обследования; устройство обработки данных, выполненное с возможностью вставки по меньшей мере одного фиктивного 3D-изображения опасного предмета (FTI) в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета; и устройство ввода, выполненное с возможностью приема выбора по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, причем устройство обработки данных дополнительно выполнено с возможностью выдачи в ответ на выбор, обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI.
[0020] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления устройство обработки данных дополнительно выполнено с возможностью вычисления по меньшей мере одного параметра пространственной характеристики обследуемого предмета в соответствии с данными обследования и для вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета на основании параметра пространственной характеристики.
[0021] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления параметр пространственной характеристики относится по меньшей мере к одному из положения, размера и ориентации вставляемого 3D FTI.
[0022] В соответствии с дополнительным аспектом настоящего изобретения предложен способ отметки подозрительного предмета в системе КТ для досмотра, содержащий этапы: удаления прозрачных областей из данных КТ, полученных системой КТ для досмотра, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных КТ; визуализации глубины сцены для иерархического ограничивающего прямоугольника, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне; выполнения поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, используя сделанные пользователем отметки, в направлении линии визирования, чтобы сформировать первый ограничивающий прямоугольник; выполнения отслеживания лучей при сформированном первом ограничивающем прямоугольнике в качестве носителя текстуры; выполнения поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, используя сделанные пользователем отметки, в направлении, ортогональном направлению линии визирования, чтобы сформировать второй ограничивающий прямоугольник; выполнения операции булева пересечения над первым ограничивающим прямоугольником и вторым ограничивающим прямоугольником в пространстве изображений, чтобы получить отмеченную область в 3D-пространстве; и отображения отмеченной области в 3D-пространстве совместно с данными КТ.
[0023] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап удаления прозрачных областей содержит: создание выборки данных КТ в направлении линии визирования; выполнение интегрирования объемной визуализации над сегментом между каждыми двумя выборочными точками, используя таблицу поиска для предварительного интегрирования на основании непрозрачности, чтобы получить непрозрачность, соответствующую тому сегменту; и удаление прозрачных областей путем подразделения, используя алгоритм кодирования октодерева, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник, соответствующий непрозрачным областям данных.
[0024] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления этап визуализации глубины сцены содержит: удаление сечения с относительно большим значением глубины, чтобы получить карту глубин на передней стороне; и удаление сечения с относительно малым значением глубины, чтобы получить карту глубин на задней стороне.
[0025] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления первый ограничивающий прямоугольник и второй ограничивающий прямоугольник являются ограничивающими прямоугольниками в любом направлении.
[0026] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления отмеченная область в 3D-пространстве отображается совместно с данными КТ, используя основанную на ограниченности пространства функцию преобразования.
[0027] В соответствии с дополнительным аспектом настоящего изобретения предложено устройство для отметки подозрительного предмета в системе КТ для досмотра, содержащее: средство для удаления прозрачных областей из данных КТ, полученных системой КТ для досмотра, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных КТ; средство для визуализации глубины сцены для иерархического ограничивающего прямоугольника, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне; средство для выполнения поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, используя сделанные пользователем отметки, в направлении линии визирования, чтобы сформировать первый ограничивающий прямоугольник; средство для выполнения отслеживания лучей при сформированном первом ограничивающем прямоугольнике в качестве носителя текстуры; средство для выполнения поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, используя сделанные пользователем отметки, в направлении, ортогональном направлению линии визирования, чтобы сформировать второй ограничивающий прямоугольник; средство для выполнения операции булева пересечения над первым ограничивающим прямоугольником и вторым ограничивающим прямоугольником в пространстве изображений, чтобы получить отмеченную область в 3D-пространстве; и средство для отображения отмеченной области в 3D-пространстве совместно с данными КТ.
[0028] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления средство для удаления прозрачных областей содержит: средство для создания выборки данных КТ в направлении линии визирования; средство для выполнения интегрирования объемной визуализации над сегментом между каждыми двумя выборочными точками, используя способ с таблицей поиска, чтобы получить непрозрачность, соответствующую тому сегменту; и средство для удаления прозрачных областей путем подразделения, используя алгоритм кодирования октодерева, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник.
[0029] В соответствии с некоторыми вариантами осуществления средство для визуализации глубины сцены содержит: средство для удаления сечения с относительно большим значением глубины, чтобы получить карту глубин на передней стороне; и средство для удаления сечения с относительно малым значением глубины, чтобы получить карту глубин на задней стороне.
[0030] С помощью вышеприведенного технического решения пользователю удобно быстро отмечать подозрительный предмет на КТ-изображении, и выдается обратная связь о том, присутствует ли FTI.
Краткое описание чертежей
[0031] Для лучшего понимания настоящего изобретения настоящее изобретение будет подробно описано в соответствии с прилагаемыми чертежами, на которых:
[0032] Фиг. 1 - структурная схема, иллюстрирующая систему КТ для досмотра в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0033] Фиг. 2 - структурная блок-схема, иллюстрирующая компьютерное устройство обработки данных, показанное на фиг. 1;
[0034] Фиг. 3 - структурная блок-схема, иллюстрирующая контроллер в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0035] Фиг. 4A - блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ в системе досмотра в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0036] Фиг. 4B - блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ для отметки подозрительного предмета в системе КТ в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0037] Фиг. 5 - схематическое представление, иллюстрирующее алгоритм подразделения октодерева;
[0038] Фиг. 6 - схема, иллюстрирующая иерархический ограничивающий прямоугольник, полученный с использованием алгоритма подразделения октодерева в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0039] Фиг. 7 - схема, иллюстрирующая карту глубин на передней стороне в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0040] Фиг. 8 - схема, иллюстрирующая карту глубин на задней стороне в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0041] Фиг. 9 - схема, иллюстрирующая процесс отслеживания лучей в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0042] Фиг. 10 - схема, иллюстрирующая сделанные пользователем отметки в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0043] Фиг. 11 - схема, иллюстрирующая процесс поиска на передней стороне и задней стороне с использованием отметок от пользователя;
[0044] Фиг. 12 - схема, иллюстрирующая результат, полученный в результате поиска на передней стороне и задней стороне в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0045] Фиг. 13 - схема, иллюстрирующая ориентированный ограничивающий прямоугольник (OBB) со столбцами из отмеченных точек в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0046] Фиг. 14 - схема, иллюстрирующая новый диапазон отслеживания лучей, обновленный на основании предыдущего результата отметки;
[0047] Фиг. 15 - схема, иллюстрирующая результат от нанесения отметок во второй раз в ортогональном направлении в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0048] Фиг. 16 иллюстрирует результат, полученный в результате поиска на передней стороне и задней стороне с использованием отметок, сделанных во второй раз, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0049] Фиг. 17 - схема, иллюстрирующая ограничивающий прямоугольник OBB со столбцами из отмеченных точек в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0050] Фиг. 18 - схема, иллюстрирующая процесс выполнения операции булева пересечения над двумя предметами в пространстве изображений в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
[0051] Фиг. 19 - схема, иллюстрирующая полученную в конечном счете отмеченную 3D-область подозрительного предмета в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения; и
[0052] Фиг. 20 - схема, иллюстрирующая отображение отмеченного подозрительного предмета совместно с исходными данными в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
Осуществление изобретения
[0053] Ниже будут подробно описываться конкретные варианты осуществления настоящего изобретения. Следует отметить, что описанные в этом документе варианты осуществления приведены только для иллюстрации, не ограничивая настоящее изобретение. Ниже в описании объясняется некоторое количество характерных подробностей для обеспечения лучшего понимания настоящего изобретения. Однако специалистам в данной области техники очевидно, что настоящее изобретение можно реализовать без этих характерных подробностей. В иных случаях известные структуры, материалы или способы не описаны подробно, чтобы не затруднять понимание идеи настоящего изобретения.
[0054] По всему описанию изобретения упоминание понятий «один вариант осуществления», «вариант осуществления», «один пример» или «пример» означает, что конкретные признаки, структуры или свойства, описанные в сочетании с тем вариантом осуществления или примером, включены по меньшей мере в один вариант осуществления настоящего изобретения. Поэтому фраза «в одном варианте осуществления», «в варианте осуществления», «в одном примере» или «в примере» в различных местах по всему описанию изобретения не обязательно может относиться к одному и тому же варианту осуществления или примеру. Кроме того, конкретные признаки, структуры или свойства можно воплотить в одном или более вариантах осуществления или примерах в любой подходящей комбинации и/или подкомбинации. Кроме того, специалистам в данной области техники следует понимать, что используемый в этом документе термин «и/или» означает любую и все комбинации одного или более перечисленных элементов.
[0055] Что касается невозможности быстрой вставки 3D FTI в уровне техники, в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения считываются данные обследования для обследуемого предмета. По меньшей мере одно 3D FTI вставляется в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, причем 3D-изображение обследования получают из данных обследования. Принимается выбор по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, причем 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или получают из данных обследования. В ответ на выбор выдается обратная связь о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI. С помощью вышеприведенного решения пользователю удобно быстро отмечать подозрительный предмет на КТ-изображении, и выдается обратная связь о том, присутствует ли FTI.
[0056] Фиг. 1 - структурная схема, иллюстрирующая систему КТ в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 1, устройство КТ в соответствии с настоящим вариантом осуществления содержит раму 20, перемещающий элемент 40, контроллер 50, компьютерное устройство 60 обработки данных или т.п. Рама 20 содержит источник 10 излучения для излучения рентгеновских лучей для обследования, например рентгеновский излучатель, и устройство 30 обнаружения и сбора. Перемещающий элемент 40 перемещает обследуемый багаж 70 для прохождения через область сканирования между источником 10 излучения и устройством 30 обнаружения и сбора в раме 20, в то время как рама 20 вращается вокруг направления движения обследуемого багажа 70. Таким образом, луч, излученный из источника 10 излучения, может проходить через обследуемый багаж 70, чтобы реализовать КТ-сканирование обследуемого багажа 70.
[0057] Устройство 30 обнаружения и сбора является, например, составным модулем со встроенными в него детектором и блоком сбора данных, например плоским детектором, для обнаружения лучей, проходящих через обследуемый предмет, чтобы получить аналоговый сигнал, и преобразования аналогового сигнала в цифровой сигнал, чтобы вывести данные проекции обследуемого багажа 70 относительно рентгеновских лучей. Контроллер 50 выполнен с возможностью управления различными частями всей системы для совместной работы. Компьютерное устройство 60 обработки данных выполнено с возможностью обработки данных, собранных блоком сбора данных, восстановления данных и вывода результата.
[0058] Как показано на фиг. 1, источник 10 излучения размещается на одной стороне обследуемого предмета, а устройство 30 обнаружения и сбора (включающее в себя детектор и блок сбора данных) размещается на другой стороне обследуемого багажа 70, чтобы получить многораскурсные данные проекции обследуемого багажа 70. Блок сбора данных содержит схему усиления и формирования данных, которая может работать в режиме интегратора электрического тока или в режиме счета импульсов. Устройство 30 обнаружения и сбора имеет кабель вывода данных, соединенный с контроллером 50 и компьютерным устройством 60 обработки данных, для сохранения собранных данных в компьютерном устройстве 60 обработки данных в соответствии с запускающей командой.
[0059] Фиг. 2 - структурная блок-схема, иллюстрирующая компьютерное устройство 60 обработки данных, показанное на фиг. 1. Как показано на фиг. 2, данные, собранные блоком сбора данных, сохраняются в запоминающем устройстве 61 посредством интерфейсного блока 68 и шины 64. В постоянном запоминающем устройстве 62 (ROM) хранится конфигурационная информация и программы компьютерного устройства обработки данных. Оперативное запоминающее устройство 63 (RAM) выполнено с возможностью временного хранения различных данных во время работы процессора 66. К тому же в запоминающем устройстве 61 также хранится компьютерная программа для обработки данных. Внутренняя шина 64 выполнена с возможностью соединения запоминающего устройства 61, ROM 62, RAM 63, устройства 65 ввода, процессора 66, устройства 67 отображения и интерфейсного блока 68, которые описаны выше.
[0060] После того, как пользователь вводит команду операции посредством устройства 65 ввода, например клавиатуры, мыши или т.п., коды команд в компьютерной программе управляют процессором 66 для исполнения заданного алгоритма обработки данных, а после получения результата обработки данных - для отображения результата на устройстве 67 отображения, например жидкокристаллическом (LCD) дисплее или т.п., или вывода результата обработки сразу в твердой копии, например распечатке.
[0061] Фиг. 3 - структурная блок-схема, показывающая контроллер в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Как показано на фиг. 3, контроллер 50 содержит блок 51 управления, выполненный с возможностью управления источником 10 излучения, перемещающим элементом 40 и устройством 30 обнаружения и сбора в соответствии с командами от компьютера 60; блок 52 формирования запускающего сигнала, выполненный с возможностью формирования запускающей команды для запуска источника 10 излучения, устройства 30 обнаружения и сбора и перемещающего элемента 40 для работы под управлением блока управления; первое приводное устройство 53, выполненное с возможностью приведения в действие перемещающего элемента 40, чтобы перемещать обследуемый багаж 70 в соответствии с запускающей командой, сформированной блоком 52 формирования триггерного сигнала под управлением блока 51 управления; и второе приводное устройство 54, выполненное с возможностью приведения в действие рамы 20, чтобы вращаться в соответствии с запускающей командой, сформированной блоком 52 формирования триггерного сигнала под управлением блока 51 управления. Данные проекции, полученные устройством 30 обнаружения и сбора, сохраняются в компьютере 60 для восстановления томографических изображений, чтобы получить данные томографических изображений обследуемого багажа 70. Затем компьютер 60 получает DR-изображение обследуемого багажа 70 по меньшей мере под неким углом обзора из данных томографических изображений путем исполнения программного обеспечения и отображает DR-изображение вместе с восстановленным трехмерным изображением для удобства досмотра с помощью устройства распознавания изображений. В соответствии с другими вариантами осуществления вышеупомянутая система КТ-визуализации может быть системой двухэнергетической КТ, то есть источник 10 рентгеновского излучения в раме 20 может излучать два типа лучей, то есть жесткое излучение и мягкое излучение. После того, как устройство 30 обнаружения и сбора обнаруживает данные проекции на разных энергетических уровнях, компьютерное устройство 60 обработки данных реализует восстановление двухэнергетической КТ, чтобы получить эквивалентные атомные числа и данные о концентрации электронов у различных томографических изображений обследуемого багажа 70.
[0062] Фиг. 4A - блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ в системе досмотра в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
[0063] Как показано на фиг. 4A, на этапе S401 считываются данные обследования для обследуемого предмета.
[0064] На этапе S402 по меньшей мере одно 3D FTI вставляется в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, причем 3D-изображение обследования получают из данных обследования. Например, устройство обработки данных выбирает одно или более 3D-изображений из базы данных FTI и вставляет одно или более 3D-изображений в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета.
[0065] На этапе S403 принимается выбор по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, причем 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или получают из данных обследования. Например, пользователь задействует устройство ввода для активации кнопки-флажка, чтобы выбрать некоторую область, или рисует окружность, чтобы она включала в себя некоторую область на изображении, отображенном на экране.
[0066] На этапе S404 в ответ на выбор выдается обратная связь о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI.
[0067] В некоторых вариантах осуществления этап приема выбора по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, содержит: прием координат части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором.
[0068] В некоторых вариантах осуществления этап выдачи в ответ на выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит по меньшей мере одно из:
- оценивания, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI;
- отображения диалога для подтверждения, что 3D-изображение обследования включает в себя по меньшей мере одно 3D FTI;
- выдачи текстового указания в интерфейсе для подтверждения, что 3D-изображение обследования включает в себя по меньшей мере одно 3D FTI;
- выделения части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором;
- отметки части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором; и
- заполнения части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с выбором, конкретным цветом или узором.
[0069] Например, вычисляется по меньшей мере один параметр пространственной характеристики обследуемого предмета в соответствии с данными обследования, и по меньшей мере одно 3D FTI вставляется в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета на основании параметра пространственной характеристики. В некоторых вариантах осуществления параметр пространственной характеристики относится по меньшей мере к одному из положения, размера и ориентации вставляемого 3D FTI. К тому же выбор по меньшей мере одной области содержит выбор части отображенного 3D-изображения обследования под некоторым углом обзора. Например, при 3D-визуализации 3D-изображения обследования записывается информация об облаке точек, характеризующая обследуемый предмет, и этап выдачи в ответ на выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит: получение последовательности кластеров информации об облаке точек разных предметов в обследуемом предмете путем разделения; определение по меньшей мере одной выбранной области из последовательности кластеров информации об облаке точек разных предметов на основании заданного критерия; и оценивание, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
[0070] В других вариантах осуществления выбор по меньшей мере одной области содержит выбор части отображенного 3D-изображения обследования под множеством углами обзора. Например, выбор по меньшей мере одной области содержит выбор части отображенного 3D-изображения обследования под двумя разными углами обзора, причем два разных угла обзора по существу ортогональны друг другу. Здесь прозрачные области удаляются из данных обследования, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных обследования, а затем визуализируется глубина сцены для иерархического ограничивающего прямоугольника, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне. Этап выдачи в ответ на выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит: выполнение поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне в соответствии с выбранной пользователем областью под первым углом обзора, чтобы сформировать первый ограничивающий прямоугольник; выполнение отслеживания лучей при сформированном первом ограничивающем прямоугольнике в качестве носителя текстуры; выполнение поиска соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне в соответствии с выбранной пользователем областью под вторым углом обзора, по существу ортогональным первому углу обзора, чтобы сформировать второй ограничивающий прямоугольник; выполнение операции булева пересечения над первым ограничивающим прямоугольником и вторым ограничивающим прямоугольником в пространстве изображений, чтобы получить отмеченную область в 3D-пространстве в качестве по меньшей мере одной выбранной области; и оценивание, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
[0071] В некоторых вариантах осуществления этап вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета содержит: разделение 3D-изображения обследования, чтобы получить множество фрагментов 3D-изображения обследуемого предмета; вычисление расстояний между множеством фрагментов 3D-изображения и их положений; и вставку 3D FTI на основании вычисленных расстояний и положений.
[0072] В других вариантах осуществления этап вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета содержит: определение прозрачных частей и непрозрачных частей в данных объема обследуемого предмета на основании значений непрозрачности вокселов; определение положений и размеров границ обследуемого предмета из непрозрачных частей в данных объема; определение возможных положений вставки в прозрачные области в диапазоне границ; и выбор по меньшей мере одного положения из возможных положений вставки в качестве по меньшей мере одной выбранной области в соответствии с заданным критерием; и оценивание, включает ли по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
[0073] В других вариантах осуществления этап вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета содержит: удаление фонового изображения из 2D-изображения обследования, чтобы получить основное 2D-изображение; определение 2D-положения вставки 2D FTI в основное 2D-изображение; определение положения 3D FTI на 3D-изображении обследования в направлении глубины в 2D-положении вставки; и вставку по меньшей мере одного 3D FTI в определенное положение.
[0074] 3D FTI вставляются, как описано выше, но в некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения 2D FTI, соответствующее по меньшей мере одному 3D FTI, можно вставить в 2D-изображение обследования для обследуемого предмета.
[0075] Кроме того, в отношении проблемы в уровне техники некоторые варианты осуществления настоящего изобретения предлагают технологию быстрой отметки подозрительного предмета. После того, как из данных удаляются прозрачные области, новые положения падения и выхода отслеживаемого луча получаются и записываются в качестве карты глубин. На основании этого восстанавливается информация о глубине 2D-отметки в пространстве вокселов. Над двумя полученными геометрическими формами выполняется операция булева пересечения в пространстве изображений, чтобы в конечном счете получить отмеченную область в 3D-пространстве.
[0076] Например, в некоторых вариантах осуществления прежде всего удаляются прозрачные области, чтобы быстро получить компактный иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных, а затем визуализируется сформированный выше иерархический ограничивающий прямоугольник, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне, которые являются уравненными положениями падения и выхода отслеживаемого луча. Далее выполняется первое считывание в направлении текущей линии визирования, и выполняется поиск на картах глубин на передней стороне и задней стороне, используя столбцы из отмеченных точек, чтобы сформировать ограничивающий прямоугольник, например ограничивающий прямоугольник OBB. Затем диапазон отслеживания лучей обновляется в соответствии со сформированным выше ограничивающим прямоугольником OBB, и второе считывание выполняется под ортогональным углом обзора, поворот на который автоматически происходит с текущего угла обзора, чтобы сформировать новый ограничивающий прямоугольник OBB. Над ограничивающими прямоугольниками OBB, которые получаются на двух предыдущих этапах, выполняется операция булева пересечения в пространстве изображений, чтобы получить окончательную отмеченную область. В конечном счете подозрительная область отображается совместно с исходными данными, используя основанную на ограниченности пространства функцию преобразования. С помощью раскрытого в этом документе способа отметки можно быстро и точно удалить прозрачные области из данных КТ, что дает пользователю возможность быстро завершить задачу отметки подозрительной области удобным образом.
[0077] Фиг. 4B - блок-схема алгоритма, иллюстрирующая способ для отметки подозрительного предмета в системе КТ в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. После того, как устройство КТ получает данные КТ, прежде всего удаляются прозрачные области из данных КТ. После того, как из данных быстро удаляются прозрачные области, новые положения падения и выхода луча записываются в качестве карты глубин. В процессе считывания восстанавливается информация о глубине 2D-отметок в пространстве вокселов путем запроса информации о глубине в карте глубин в соответствии с 2D-отметками, и над двумя полученными геометрическими формами выполняется операция булева пересечения в пространстве изображений, чтобы в конечном счете получить отмеченную область в 3D-пространстве.
[0078] На этапе S411 прозрачные области удаляются из данных КТ, полученных системой КТ для досмотра, на основании предварительного интегрирования, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных КТ.
[0079] 1) Формирование таблицы поиска для предварительного интегрирования на основании непрозрачности
[0080] Поле 3D-данных, обработанное с помощью объемной визуализации, содержит дискретные данные, заданные в 3D-пространстве, и все поле данных представляется дискретной 3D-матрицей. Каждый небольшой прямоугольник в 3D-пространстве представляет собой скалярное значение, называемое вокселом. При практическом вычислении воксел может действовать как выборочная точка в поле 3D-данных, и выборочным скалярным значением является s. Для поля s(x) данных прежде всего нужно классифицировать данные объема, чтобы задать цвета и коэффициенты затухания. Интенсивность s данных объема отображается в цвет I(s) и коэффициент τ(s) затухания с помощью введения функции преобразования. В примере функция преобразования определяется данными об уровне серого и данными о материале от двухэнергетической КТ и также называется 2D-таблицей цветов.
[0081] При объемной визуализации, когда выбирается 3D скалярное поле s(x), частота выборки Найквиста у функции непрозрачности τ(s(x)) равна максимальной частоте выборки Найквиста у τ(s), умноженной на частоту выборки Найквиста у скалярного значения s(x). Из-за нелинейных характеристик коэффициента затухания частота выборки Найквиста может резко повышаться. Чтобы решить проблему, что частота выборки резко повышается из-за нелинейных характеристик функции преобразования, используется способ предварительного интегрирования. После того, как используется способ предварительного интегрирования, можно быстро определить, представляет ли блок данных КТ, что блок является прозрачным.
[0082] Предварительное интегрирование в основном содержит два этапа. Первым этапом является создание выборки непрерывного скалярного поля s(x) в направлении линии визирования. На этом этапе функция преобразования не влияет на частоту выборки. Вторым этапом является выполнение интегрирования объемной визуализации над сегментом между каждыми двумя выборочными точками посредством таблицы поиска.
[0083] После завершения создания выборки s(x) выполняется интегрирование объемной визуализации над каждым сегментом. Процесс интегрирования выполняется посредством таблицы поиска. В таблице поиска существует три параметра, включающие в себя начальную точку Sf=s(x(i·d)) сегмента, конечную точку Sb=s(x((i+1)·d)) сегмента и длину d сегмента. Предположим, что длина d сегмента является постоянной, и во время вычисления посредством таблицы поиска нужно учитывать только два параметра Sf и Sb.
[0084] Непрозрачность i-го сегмента можно представить в виде:
Figure 00000001
[0085] В вышеприведенное уравнение для ускорения вводится функция интегрирования, и тогда непрозрачность αi=α(sf,sb) можно переписать в виде:
Figure 00000002
где
Figure 00000003
[0086] 2) Удаление прозрачной области на основании октодерева
[0087] Октодерево является древовидной структурой данных для описания 3D-пространства. Фиг. 5 - схематическое представление, иллюстрирующее алгоритм подразделения октодерева. Каждый узел октодерева представляет элемент объема в виде куба. Каждый узел имеет 8 подузлов, и сумма всех элементов объема, представленных 8 подузлами, равна объему родительского узла. Проиллюстрированное на фиг. 5 октодерево включает в себя 8 узлов: ulf, urf, ulb, urb, llf, lrf, llb и lrb. Когда пространственные данные подразделяются с использованием алгоритма кодирования октодерева, предположим, что представляемое тело V можно поместить в достаточно большой куб C, и тогда октодерево для тела V относительно куба C можно задать следующим рекурсивным способом. Каждый узел октодерева соответствует подкубу C, а корневой узел октодерева соответствует самому C. Если V=C, то октодерево V имеет только узел дерева; а если V≠C, то C разделяется поровну на 8 подкубов, причем каждый подкуб соответствует подузлу корневого узла. Если подкуб не совсем пуст или если не полностью занят телом V, то подкуб дополнительно разделяется поровну на 8 частей, и таким образом, соответствующий узел имеет 8 подузлов. Рекурсивные оценка и разделение осуществляются до тех пор, пока соответствующий узлу куб не станет совсем пустым, или не будет полностью занят телом V, или не получит размер, равный предопределенному размеру подкуба.
[0088] Данные объема подразделяются по уровням в соответствии с предопределенным размером листа. Когда проходят поле данных, статистически вычисляют максимум smax и минимум smin всех вокселов в субблоке, соответствующем листу, осевой ограничивающий прямоугольник, соответствующий подпрямоугольнику, и его значение объема. Затем узлы объединяются вверх по уровням для построения октодерева. Схема подразделения октодерева показана на фиг. 5.
[0089] В соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения октодерево проходят для рекурсивного задания состояния видимости каждого узла на каждом уровне. Для узла, не являющегося листом, состояние может быть прозрачным, частично прозрачным или непрозрачным. Состояние узла определяется состояниями подузлов, включенных в этот узел. Если все подузлы прозрачные, то текущий узел является прозрачным; если все подузлы непрозрачные, то текущий узел является непрозрачным; а если часть подузлов прозрачная, то текущий узел является полупрозрачным. Для листа состояние может быть только прозрачным или непрозрачным. Состояние видимости листа получают путем запроса непрозрачности. В частности, когда строится октодерево, сохраняются минимальное и максимальное значения уровня серого (smin,smax) у каждого субблока, и непрозрачность α текущего субблока быстро получают с использованием вышеупомянутой функции α(sf,sb) запроса непрозрачности. Если α≥αε, то текущий лист непрозрачный, где αε является предопределенной пороговой величиной непрозрачности. Как показано на фиг. 6, проиллюстрированы оставшиеся непрозрачные части после того, как удаляются прозрачные блоки, причем большой кубический блок представляет размер, указанный исходными данными.
[0090] На этапе S412 визуализируется глубина сцены для иерархического ограничивающего прямоугольника, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне. На этапе S413 выполняется поиск соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, используя сделанные пользователем отметки, в направлении линии визирования, чтобы сформировать первый ограничивающий прямоугольник. Фиг. 7 - схема, иллюстрирующая карту глубин на передней стороне в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Фиг. 8 - схема, иллюстрирующая карту глубин на задней стороне в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
[0091] При объемной визуализации нужно использовать 3D-режим в качестве носителя объемной текстуры, а затем объемная текстура отображается в модель с помощью координат текстуры. Затем проводится луч из точки зрения в точку на модели. Луч, проходящий через пространство модели, эквивалентен лучу, проходящему через объемную текстуру. Таким образом, определение положений падения и выхода отслеживаемого луча превращается в проблему решения пересечения луча с носителем объемной текстуры. Как показано на фиг. 7, карту глубин на передней стороне получают путем визуализации карты глубин сцены для полученного выше иерархического ограничивающего прямоугольника и последующего удаления сечений с относительно большими значениями глубины из визуализированной карты глубин сцены, причем значение цвета каждого пикселя на карте глубин на передней стороне представляет расстояние от точки зрения до точки, ближайшей к точке зрения в некотором направлении. Как показано на фиг. 8, карту глубин на задней стороне получают путем визуализации карты глубин сцены для полученного выше иерархического ограничивающего прямоугольника и последующего удаления сечений с относительно малыми значениями глубины из визуализированной карты глубин сцены, причем значение цвета каждого пикселя на карте глубин на задней стороне представляет расстояние от точки зрения до точки, наиболее отдаленной от точки зрения в некотором направлении.
[0092] Фиг. 9 - схема, иллюстрирующая процесс отслеживания лучей в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Основной процесс отслеживания лучей выглядит следующим образом. В частности, луч излучается из каждого пикселя изображения в фиксированном направлении, а затем проходит через всю последовательность изображений. В этом процессе последовательность изображений выбирается и классифицируется для получения значений цвета. Значения цвета накапливаются в соответствии с моделью поглощения лучей до тех пор, пока луч не пройдет через всю последовательность изображений. Значение цвета, получаемое в конечном счете, является цветом визуализированного изображения. Проиллюстрированная на фиг. 9 плоскость отслеживания лучей является вышеупомянутым «изображением».
[0093] В конечном счете с помощью отслеживания лучей получают 2D-изображение, и таким образом, нельзя восстановить информацию о глубине вокселов, через которые проходит отслеживаемый пиксельный луч. Чтобы завершить считывание областей в пространстве вокселов, как показано на фиг. 10, на плоскости отслеживания лучей отмечается подозрительная область, и отмеченный результат показан на фиг. 11. Чтобы восстановить информацию о глубине в пространстве вокселов из отмеченного результата, отмеченное событие дискретизируется на столбцы точек, и выполняется поиск соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, чтобы получить результат проекции отмеченной области на те карты глубин. Фиг. 12 - схема, иллюстрирующая процесс поиска на передней стороне и задней стороне с использованием отметок пользователя в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. В этом случае одна операция 2D-отметки на изображении на экране восстанавливается до 3D-отметок в пространстве вокселов.
[0094] После выполнения одной операции отметки диапазон подозрительной области все еще относительно большой. Чтобы дополнительно сократить подозрительную область, нужно вычислить иерархический ограничивающий прямоугольник OBB, соответствующий столбцам из отмеченных точек в пространстве вокселов.
[0095] Основополагающая идея способа с ограничивающим прямоугольником состоит в замене различных сложных геометрических форм простыми геометрическими формами. Прежде всего выполняется грубое обнаружение над ограничивающими прямоугольниками предмета. Только когда ограничивающие прямоугольники пересекаются, могут пересекаться геометрические формы, ограниченные ограничивающими прямоугольниками. Когда ограничивающие прямоугольники не пересекаются, геометрические формы, ограниченные ограничивающими прямоугольниками, должны не пересекаться. Таким образом, можно исключить большое количество геометрических форм и геометрических частей, которые не могут пересекаться, чтобы быстро найти геометрические части, которые пересекаются. Существует несколько видов ограничивающих прямоугольников, а именно выровненный по координатным осям ограничивающий прямоугольник (AABB), ограничивающая сфера, ограничивающий прямоугольник OBB в любом направлении и более общий ограничивающий прямоугольник k-dop. После того, как оценивается компактность огибающей и вычислительные затраты у различных ограничивающих прямоугольников, выбирается ограничивающий прямоугольник OBB для вычисления столбцов из отмеченных точек. Принципиальным моментом вычисления ограничивающего прямоугольника OBB является нахождение оптимального направления и определение минимального размера ограничивающего прямоугольника, который ограничивает предмет в том направлении. Положение и направление ограничивающего прямоугольника вычисляются с использованием статистики момента первого порядка (среднее значение) и момента второго порядка (ковариационная матрица). Предположим, что i-ой вершиной является pi, а количество вершин, ограниченных ограничивающим прямоугольником, равно n. Центральное положение ограничивающего прямоугольника выглядит следующим образом:
Figure 00000004
[0096] Предположим, что ковариационная матрица представляется в виде:
Figure 00000005
[0097] Элементы ковариационной матрицы представляются в виде:
Figure 00000006
где
Figure 00000007
является вектором 3×1, а
Figure 00000008
.
[0098] Собственные векторы ковариационной матрицы решаются численным методом и объединяются. Так как C является вещественной симметричной матрицей, собственные векторы матрицы C ортогональны друг другу и могут использоваться в качестве осей направлений у ограничивающего прямоугольника. Вершины ограничиваемой геометрической формы проецируются на оси направлений, чтобы найти проективные интервалы на соответствующих осях направлений. Длины соответствующих проективных интервалов обычно представляют размер решаемого ограничивающего прямоугольника. Фиг. 13 - схема, иллюстрирующая ограничивающий прямоугольник OBB со столбцами из отмеченных точек в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
[0099] На этапе S414 луч бросают при сформированном первом ограничивающем прямоугольнике в качестве носителя текстуры. На этапе S415 поиск выполняется соответственно на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне, используя сделанные пользователем отметки, в направлении, ортогональном направлению линии визирования, чтобы сформировать второй ограничивающий прямоугольник.
[00100] 1) Обновление диапазона отслеживания лучей
[00101] Как показано на фиг. 14, после того, как определяется диапазон подозрительной области, из отображения удаляются части за пределами области, и луч бросают с использованием сформированного ограничивающего прямоугольника OBB в качестве нового носителя объемной текстуры.
[00102] 2) Второе считывание после поворачивания угла обзора
[00103] Фиг. 15 - схема, иллюстрирующая результат от нанесения отметок во второй раз в ортогональном направлении в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Фиг. 16 иллюстрирует результат, полученный в результате поиска на передней стороне и задней стороне с использованием отметок, сделанных во второй раз, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Фиг. 17 - схема, иллюстрирующая ограничивающий прямоугольник OBB со столбцами из отмеченных точек в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. На этапе S416 выполняется операция булева пересечения над первым ограничивающим прямоугольником и вторым ограничивающим прямоугольником в пространстве изображений, чтобы получить отмеченную область в 3D-пространстве. Фиг. 18 - схема, иллюстрирующая процесс выполнения операции булева пересечения над двумя предметами в пространстве изображений в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
[00104] Чтобы ускорить получение пересеченной области между двумя ограничивающими прямоугольниками OBB, для вычисления используется метод Конструктивной блочной геометрии (CSG). Модель CSG можно визуализировать с использованием OpenGL в двух направлениях. В одном направлении модель CSG визуализируется на основании пространства предметов. В частности, модель CSG преобразуется непосредственно в набор многоугольников, а затем визуализируется с использованием OpenGL. Типичным способом для этого решения является преобразование модели CSG в модель контурного представления (B-rep). Однако преобразование модели приводит к низкой эффективности и неудобно для динамического изменения. В другом направлении модель CSG визуализируется на основании пространства изображений, которое используется в настоящем изобретении.
[00105] Операция пересечения выполняется в пространстве изображений без изменения модели, и операция выполняется динамически для каждого кадра, чтобы решить, какую поверхность (поверхности) следует отобразить, а какую поверхность (поверхности) следует скрыть или удалить. Операция пересечения в CSG достигается с использованием буфера трафарета (шаблона) в OpenGL. В идее отслеживания лучей, когда поверхность предмета проецируется на экран, вычисляется количество пересечений пикселей на его поверхности по отношению к другим поверхностям.
[00106] С помощью вышеупомянутых операций получено два куба. Поиск пересечений между двумя кубами по существу состоит в нахождении частей поверхности одного куба в объеме другого куба. В процессе поиска пересечений передняя поверхность и задняя поверхность любого заданного составляющего предмета визуализируются соответствующим образом в соответствующих каналах. В частности, в каждом процессе визуализации текущая поверхность сначала переводится в буфер глубины, а затем части текущей поверхности в других предметах определяются с использованием других предметов совместно с операцией плоскости трафарета.
[00107] Здесь с использованием контроля четности оценивается, находится ли точка в заданном пространстве предмета. Теоретически с помощью контроля четности можно оценить, находится ли в заданном объеме какая-нибудь точка в пространстве. Однако, поскольку буфер глубины в OpenGL может хранить только одно значение глубины для каждого пикселя, процесс контроля четности при визуализации пересечения между предметом A и предметом B выглядит следующим образом. Прежде всего находятся и визуализируются части A в B, а затем находятся и визуализируются части B в A. В то же время визуализирована передняя сторона A в B. Чтобы получить переднюю сторону B в A, прежде всего повторно визуализируются пиксели в буфере глубины, которые закрываются передней стороной B. Причина в том, что все части A находятся в буфере глубины после вышеупомянутых операций, и части A за пределами B могут заслонять части B, которые должны быть видимыми. После того, как исправлены значения глубины у B в буфере глубины, части передней стороны B в A находятся и визуализируются аналогично вышеуказанному, и описание этого здесь будет пропущено. Фиг. 19 - схема, иллюстрирующая полученную в конечном счете отмеченную 3D-область подозрительного предмета в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
[00108] На этапе S417 отмеченная область в 3D-пространстве соединяется и отображается вместе с данными КТ. Например, после того, как получена считанная подозрительная область, нужно соединить подозрительную область с исходными данными и отобразить подозрительную область вместе с исходными данными с более высоким приоритетом видимости. Как видно из Фиг. 18, окончательная подозрительная область может не иметь правильной кубовидной формы. Здесь используется основанная на ограниченности пространства функция преобразования. Формируется одномерная текстура поиска в соответствии с размерностью данных объема, используя алгоритм построчного построения, и каждый тексел хранит информацию о том, находится ли соответствующее пространственное положение в ограничивающем прямоугольнике подозрительной области. Окончательный результат объединенной визуализации показан на фиг. 20.
[00109] К тому же, когда TIP вставляется в данные КТ, следует не только обеспечить то, что вставленная TIP находится в диапазоне границ, но и то, что вставленное изображение также не закрывает исходные предметы в границах. Кроме того, требование реального масштаба времени для алгоритма также является важным фактором, который нужно учитывать. В соответствии с некоторыми вариантами осуществления прозрачные области и непрозрачные области в данных объема определяются в соответствии с непрозрачностью, и части пустых областей границ, объемы которых отвечают требованиям, выбираются в качестве возможных положений вставки, и в конечном счете выбирается положение вставки с заданным уровнем маскирования в соответствии с расстоянием от положения до плоскости наблюдения и количеством предметов вокруг того положения.
[00110] Например, таблица поиска для предварительного интегрирования формируется на основании непрозрачности, чтобы быстро определить прозрачные области и непрозрачные области в данных объема. Затем непрозрачное октодерево строится для данных объема, чтобы определить положения и размеры границ в данных КТ. Затем прозрачное октодерево строится для данных объема, чтобы получить области в границах, доступные для вставки, причем прозрачное октодерево только статистически вычисляет прозрачные части в области данных и полностью исключает непрозрачные части. Части прозрачных областей, чьи объемы отвечают требованиям вставки, выбираются в качестве возможных положений вставки. Окончательное положение вставки определяется в соответствии с заданным уровнем маскирования вставки.
[00111] С помощью раскрытых в этом документе решений FTI можно быстро вставить в данные КТ, и можно обеспечить, что положение вставки находится в границах наряду с тем, что вставленное изображение не закрывает исходные предметы в границах. Уровень маскирования вставки может задаваться с помощью параметра (параметров), и у алгоритма можно обеспечить производительность реального масштаба времени.
[00112] В вышеприведенном подробном описании изложены с использованием схем, блок-схем алгоритмов и/или примеров различные варианты осуществления способа и устройства для отметки подозрительного предмета в системе КТ для досмотра. В случае, если такая схема, блок-схема алгоритма и/или пример включает в себя одну или более функциональных возможностей и/или операций, специалисты в данной области техники поймут, что каждую функциональную возможность и/или операцию на схеме, блок-схеме алгоритма или в примере можно реализовать по отдельности и/или вместе посредством широкого диапазона структур, аппаратных средств, программного обеспечения, микропрограммного обеспечения или по существу любого их сочетания. В одном варианте осуществления несколько частей объекта изобретения, описанных в вариантах осуществления настоящего изобретения, можно реализовать посредством специализированной интегральной схемы (ASIC), программируемой пользователем вентильной матрицы (FPGA), цифрового процессора сигналов (DSP) или в других интегральных форматах. Однако специалисты в данной области техники примут во внимание, что некоторые аспекты раскрытых в этом документе вариантов осуществления можно полностью или частично реализовать равноценно в интегральных схемах, в виде одной или более компьютерных программ, работающих на одном или более компьютерах (например, в виде одной или более программ, работающих в одной или более компьютерных системах), в виде одной или более программ, работающих на одном или более процессорах (например, в виде одной или более программ, работающих на одном или более микропроцессорах), в виде микропрограммного обеспечения или по существу в виде любого их сочетания, и что проектирование схем и/или написание кодов для программного обеспечения и/или микропрограммного обеспечения было бы вполне по силам специалистам в данной области техники в связи с этим изобретением. К тому же специалисты в данной области техники примут во внимание, что механизмы описанного в этом документе предмета изобретения можно распространять в виде программного продукта в различных формах, и что иллюстративные варианты осуществления описанного в этом документе объекта изобретения применяются независимо от конкретных типов носителей сигналов, используемых для фактического осуществления распространения. Примеры носителей сигналов включают в себя, не ограничиваясь, записываемые носители, например дискету, накопитель на жестком диске, компакт-диск (CD), цифровой универсальный диск (DVD), цифровую магнитную ленту, память компьютера или т.п., и среды передачи, например цифровые и/или аналоговые средства связи (например, волоконно-оптический кабель, волновод, линию проводной связи, линию беспроводной связи или т.п.).
[00113] Хотя настоящее изобретение описано в отношении нескольких вариантов осуществления, специалистам в данной области техники очевидно, что термины используются для иллюстрации и объяснения, а не для ограничения. Раскрытую в этом документе технологию можно реализовать в различных формах без выхода за рамки сущности настоящего изобретения. Следует понимать, что варианты осуществления не ограничены вышеупомянутыми подробностями и должны широко интерпретироваться в рамках сущности и объема, определяемых нижеследующей формулой изобретения. Поэтому все модификации и альтернативы, входящие в объем формулы изобретения или ее эквивалентов, должны охватываться прилагаемой формулой изобретения.

Claims (16)

1. Способ в системе компьютерной томографии (КТ) для досмотра, содержащий этапы, на которых:
считывают данные обследования для обследуемого предмета;
вставляют по меньшей мере одно фиктивное трехмерное (3D) изображение опасного предмета (FTI) в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, причем 3D-изображение обследования получают из данных обследования;
принимают выбор по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на двумерном (2D) изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, причем 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или получают из данных обследования; и
выдают в ответ на упомянутый выбор обратную связь о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI.
2. Способ по п. 1, в котором этап, на котором принимают выбор по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI, содержит этап, на котором:
принимают координаты части 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированной с упомянутым выбором.
3. Способ по п. 1, в котором этап, на котором выдают в ответ на упомянутый выбор обратную связь о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит по меньшей мере один из этапов, на которых:
оценивают, включает ли в себя по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI;
отображают диалог для подтверждения, что 3D-изображение обследования включает в себя по меньшей мере одно 3D FTI;
выдают текстовое указание в интерфейсе для подтверждения, что 3D-изображение обследования включает в себя по меньшей мере одно 3D FTI;
выделяют часть 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированную с выбором;
отмечают часть 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированную с выбором; и
заполняют часть 3D-изображения обследования или 2D-изображения обследования, ассоциированную с выбором, конкретным цветом или узором.
4. Способ по п. 1, в котором вычисляют по меньшей мере один параметр пространственной характеристики обследуемого предмета в соответствии с данными обследования, и по меньшей мере одно 3D FTI вставляют в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета на основании параметра пространственной характеристики.
5. Способ по п. 4, в котором параметр пространственной характеристики относится по меньшей мере к одному из положения, размера и ориентации вставляемого 3D FTI.
6. Способ по п. 1, в котором выбор по меньшей мере одной области содержит этап, на котором выбирают часть отображенного 3D-изображения обследования под некоторым углом обзора.
7. Способ по п. 6, в котором при 3D-визуализации 3D-изображения обследования записывают информацию об облаке точек, характеризующую обследуемый предмет, и этап, на котором в ответ на упомянутый выбор выдают обратную связь о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит этапы, на которых:
получают последовательность кластеров информации об облаке точек для различных предметов в обследуемом предмете путем разделения;
определяют по меньшей мере одну выбранную область из последовательности кластеров информации об облаке точек для различных предметов на основании заданного критерия; и
оценивают, включает ли в себя по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
8. Способ по п. 1, в котором выбор по меньшей мере одной области содержит этап, на котором выбирают часть отображенного 3D-изображения обследования под множеством углов обзора.
9. Способ по п. 8, в котором выбор по меньшей мере одной области содержит этап, на котором выбирают часть отображенного 3D-изображения обследования под двумя разными углами обзора, причем два разных угла обзора являются по существу ортогональными друг другу, прозрачные области удаляют из данных обследования, чтобы получить иерархический ограничивающий прямоугольник из непрозрачных областей в данных обследования, а затем визуализируют глубину сцены для иерархического ограничивающего прямоугольника, чтобы получить карту глубин на передней стороне и карту глубин на задней стороне, и этап, на котором в ответ на упомянутый выбор выдают обратную связь о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI, содержит этапы, на которых:
выполняют поиск, соответственно, на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне в соответствии с выбранной пользователем областью под первым углом обзора, чтобы сформировать первый ограничивающий прямоугольник;
выполняют отслеживание лучей при сформированном первом ограничивающем прямоугольнике в качестве носителя текстуры;
выполняют поиск, соответственно, на карте глубин на передней стороне и карте глубин на задней стороне в соответствии с выбранной пользователем областью под вторым углом обзора, по существу ортогональным первому углу обзора, чтобы сформировать второй ограничивающий прямоугольник;
выполняют операцию булева пересечения над первым ограничивающим прямоугольником и вторым ограничивающим прямоугольником в пространстве изображений, чтобы получить отмеченную область в 3D-пространстве в качестве по меньшей мере одной выбранной области; и
оценивают, включает ли в себя по меньшей мере одна выбранная область по меньшей мере одно 3D FTI.
10. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вставляют по меньшей мере одно 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, содержит этапы, на которых:
разделяют 3D-изображение обследования, чтобы получить множество фрагментов 3D-изображения обследуемого предмета;
вычисляют расстояния между множеством фрагментов 3D-изображения и их положения; и
вставляют 3D FTI на основании вычисленных расстояний и положений.
11. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вставляют по меньшей мере одно 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, содержит этапы, на которых:
определяют прозрачные части и непрозрачные части в данных объема обследуемого предмета на основании значений непрозрачности вокселов;
определяют положения и размеры границ обследуемого предмета из непрозрачных частей в данных объема;
определяют возможные положения вставки в прозрачные области в диапазоне границ; и
выбирают по меньшей мере одно положение из возможных положений вставки в соответствии с заданным критерием, чтобы вставить по меньшей мере одно 3D FTI по меньшей мере в одно выбранное положение.
12. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вставляют по меньшей мере одно 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета, содержит этапы, на которых:
удаляют фоновое изображение из 2D-изображения обследования, чтобы получить основное 2D-изображение;
определяют 2D-положение вставки 2D FTI в основное 2D-изображение;
определяют положение 3D FTI на 3D-изображении обследования в направлении глубины в 2D-положении вставки; и
вставляют по меньшей мере одно 3D FTI в определенное положение.
13. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором: вставляют 2D FTI, соответствующее по меньшей мере одному 3D FTI, в 2D-изображение обследования для обследуемого предмета.
14. Система компьютерной томографии (КТ) для досмотра, содержащая:
устройство КТ-сканирования, выполненное с возможностью получения данных обследования для обследуемого предмета;
запоминающее устройство, выполненное с возможностью хранения данных обследования;
устройство отображения, выполненное с возможностью отображения трехмерного (3D) изображения обследования и/или двумерного (2D) изображения обследования для обследуемого предмета, причем 3D-изображение обследования получают из данных обследования, а 2D-изображение обследования получают из 3D-изображения обследования или данных обследования;
устройство обработки данных, выполненное с возможностью вставки по меньшей мере одного фиктивного 3D-изображения опасного предмета (FTI) в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета; и
устройство ввода, выполненное с возможностью приема выбора по меньшей мере одной области на 3D-изображении обследования, включающей в себя 3D FTI, или по меньшей мере одной области на 2D-изображении обследования, включающей в себя 2D FTI, соответствующее 3D FTI,
причем устройство обработки данных дополнительно выполнено с возможностью выдачи в ответ на упомянутый выбор обратной связи о 3D-изображении обследования, включающем в себя по меньшей мере одно 3D FTI.
15. Система КТ для досмотра по п. 14, в которой устройство обработки данных дополнительно выполнено с возможностью вычисления по меньшей мере одного параметра пространственной характеристики обследуемого предмета в соответствии с данными обследования и для вставки по меньшей мере одного 3D FTI в 3D-изображение обследования для обследуемого предмета на основании параметра пространственной характеристики.
16. Система КТ для досмотра по п. 14, в которой параметр пространственной характеристики относится по меньшей мере к одному из положения, размера и ориентации вставляемого 3D FTI.
RU2015125285/28A 2014-06-25 2015-06-25 Система кт для досмотра и соответствующий способ RU2599277C1 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201410290133.7 2014-06-25
CN201410290133 2014-06-25

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2599277C1 true RU2599277C1 (ru) 2016-10-10

Family

ID=53502458

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2015125285/28A RU2599277C1 (ru) 2014-06-25 2015-06-25 Система кт для досмотра и соответствующий способ

Country Status (10)

Country Link
US (2) US9786070B2 (ru)
EP (1) EP2960869B1 (ru)
JP (1) JP6017631B2 (ru)
KR (1) KR101838839B1 (ru)
CN (3) CN105784731B (ru)
AU (1) AU2015281530B2 (ru)
HK (1) HK1218157A1 (ru)
PL (1) PL2960869T3 (ru)
RU (1) RU2599277C1 (ru)
WO (2) WO2015196992A1 (ru)

Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105784731B (zh) * 2014-06-25 2019-02-22 同方威视技术股份有限公司 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检系统
JP6763301B2 (ja) 2014-09-02 2020-09-30 株式会社ニコン 検査装置、検査方法、検査処理プログラムおよび構造物の製造方法
US10145977B2 (en) 2014-12-18 2018-12-04 Nuctech Company Limited Method for positioning target in three-dimensional CT image and security check system
CN105787919B (zh) 2014-12-23 2019-04-30 清华大学 一种安检ct三维图像的操作方法和装置
KR102377626B1 (ko) * 2015-03-27 2022-03-24 주식회사바텍 엑스선 영상 처리 시스템 및 그 사용 방법
EP3156942A1 (en) * 2015-10-16 2017-04-19 Thomson Licensing Scene labeling of rgb-d data with interactive option
EP3223247A1 (en) * 2016-03-24 2017-09-27 Ecole Nationale de l'Aviation Civile Boolean object management in 3d display
CA3022215C (en) * 2016-05-06 2024-03-26 L3 Security & Detection Systems, Inc. Systems and methods for generating projection images
CN106296535A (zh) * 2016-08-02 2017-01-04 重庆微标科技股份有限公司 实现旅客行李安检信息与身份信息关联追溯的方法和系统
US10726608B2 (en) * 2016-11-23 2020-07-28 3D Systems, Inc. System and method for real-time rendering of complex data
WO2018123801A1 (ja) * 2016-12-28 2018-07-05 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元モデル配信方法、三次元モデル受信方法、三次元モデル配信装置及び三次元モデル受信装置
JP6969149B2 (ja) * 2017-05-10 2021-11-24 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 三次元形状データの編集装置、及び三次元形状データの編集プログラム
WO2019028721A1 (zh) * 2017-08-10 2019-02-14 哈尔滨工业大学 用于物品识别的方法、装置、设备和安检系统
CN107833209B (zh) * 2017-10-27 2020-05-26 浙江大华技术股份有限公司 一种x光图像检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN108051459A (zh) * 2017-12-07 2018-05-18 齐鲁工业大学 一种显微ct多样品测试处理方法
CN108295467B (zh) * 2018-02-06 2021-06-22 网易(杭州)网络有限公司 图像的呈现方法、装置及存储介质、处理器和终端
KR102026085B1 (ko) * 2018-02-22 2019-09-27 서울대학교산학협력단 Ct 데이터 표면 완성 방법 및 그 장치
CN108459801B (zh) * 2018-02-28 2020-09-11 北京航星机器制造有限公司 一种高亮显示三维ct图像中的目标的方法和系统
CN110210368B (zh) * 2019-05-28 2023-07-18 东北大学 一种基于安检图像的危险品图像注入方法
WO2020258314A1 (zh) * 2019-06-28 2020-12-30 西门子(中国)有限公司 点云模型的切割方法、装置和系统
CN110579496B (zh) * 2019-08-15 2024-03-29 公安部第一研究所 一种安检ct系统的危险品图像快速插入方法及系统
WO2021131103A1 (ja) * 2019-12-24 2021-07-01 ヌヴォトンテクノロジージャパン株式会社 距離画像処理装置及び距離画像処理方法
WO2021141264A1 (ko) * 2020-01-08 2021-07-15 엘지전자 주식회사 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법
CN111551569B (zh) * 2020-04-28 2021-01-08 合肥格泉智能科技有限公司 一种基于x光机国际快件图像查验系统
KR102227531B1 (ko) * 2020-07-06 2021-03-15 주식회사 딥노이드 X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
CN112288888A (zh) * 2020-10-26 2021-01-29 公安部第一研究所 一种三维ct图像中目标物的标注方法及装置
CN112581467B (zh) * 2020-12-25 2023-11-07 北京航星机器制造有限公司 一种基于疑似危险品评价的智能安检方法
US12007341B2 (en) * 2021-01-20 2024-06-11 Battelle Memorial Institute X-ray baggage and parcel inspection system with efficient third-party image processing
US20220245886A1 (en) * 2021-02-03 2022-08-04 Battelle Memorial Institute Techniques for generating synthetic three-dimensional representations of threats disposed within a volume of a bag
DE102021202511A1 (de) 2021-03-15 2022-09-15 Smiths Detection Germany Gmbh Verfahren zum Erzeugen von dreidimensionalen Trainingsdaten für eine Erkennungsvorrichtung zum Erkennen von Alarmobjekten in Gepäckstücken
CN112950664B (zh) * 2021-03-31 2023-04-07 北京航星机器制造有限公司 一种基于滑动剖面的目标物定位和标注方法及装置
CN112907670B (zh) * 2021-03-31 2022-10-14 北京航星机器制造有限公司 一种基于剖面图的目标物定位和标注方法及装置
CN113781426B (zh) * 2021-09-07 2024-02-13 海深智能科技(上海)有限公司 一种识别液体成分的智能安检方法
CN116188385A (zh) * 2022-12-28 2023-05-30 同方威视技术股份有限公司 三维ct图像中目标对象剥离方法、装置和安检ct系统
CN116453063B (zh) * 2023-06-12 2023-09-05 中广核贝谷科技有限公司 基于dr图像与投影图融合的目标检测识别方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2334973C1 (ru) * 2005-11-21 2008-09-27 Тсинхуа Юниверсити Система и способ для реконструирования изображения посредством сканирования по прямолинейной траектории
RU2396551C1 (ru) * 2006-05-08 2010-08-10 Цингхуа Унивесити Способ досмотра грузов с использованием спирального сканирования
US20110058646A1 (en) * 2009-06-05 2011-03-10 Michel Herranz Transportation container inspection system and method
US20110227910A1 (en) * 2008-03-27 2011-09-22 Analogic Corporation Method of and system for three-dimensional workstation for security and medical applications
RU2462702C2 (ru) * 2007-09-05 2012-09-27 Смитс Хайманн Гмбх Способ улучшения распознаваемости материала в рентгеновской контрольной установке и рентгеновская контрольная установка
RU2467355C1 (ru) * 2008-10-24 2012-11-20 Кэнон Кабусики Кайся Устройство получения рентгеновских изображений и способ получения рентгеновских изображений

Family Cites Families (36)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001076184A (ja) * 1999-09-03 2001-03-23 Ge Yokogawa Medical Systems Ltd 3次元表示方法および3次元表示装置
US6721387B1 (en) * 2001-06-13 2004-04-13 Analogic Corporation Method of and system for reducing metal artifacts in images generated by x-ray scanning devices
US20030023592A1 (en) * 2001-07-27 2003-01-30 Rapiscan Security Products (Usa), Inc. Method and system for certifying operators of x-ray inspection systems
US7012256B1 (en) * 2001-12-21 2006-03-14 National Recovery Technologies, Inc. Computer assisted bag screening system
GB0525593D0 (en) * 2005-12-16 2006-01-25 Cxr Ltd X-ray tomography inspection systems
US20050281464A1 (en) * 2004-06-17 2005-12-22 Fuji Photo Film Co., Ltd. Particular image area partitioning apparatus and method, and program for causing computer to perform particular image area partitioning processing
US7974676B2 (en) * 2004-08-17 2011-07-05 Alan Penn & Associates, Inc. Method and system for discriminating image representations of classes of objects
US7764819B2 (en) * 2006-01-25 2010-07-27 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. System and method for local pulmonary structure classification for computer-aided nodule detection
EP2016532A4 (en) * 2006-05-11 2011-11-16 Optosecurity Inc APPARATUS, METHOD AND SYSTEM FOR EXAMINING CONTAINERS AND PEOPLE, HAVING IMAGE DISTORTION CORRECTION FUNCTIONALITY
US20080123895A1 (en) * 2006-11-27 2008-05-29 Todd Gable Method and system for fast volume cropping of three-dimensional image data
US20080175456A1 (en) * 2007-01-18 2008-07-24 Dimitrios Ioannou Methods for explosive detection with multiresolution computed tomography data
US20080253653A1 (en) * 2007-04-12 2008-10-16 Todd Gable Systems and methods for improving visibility of scanned images
CN101779119B (zh) 2007-06-21 2012-08-29 瑞皮斯坎系统股份有限公司 用于提高受指引的人员筛查的系统和方法
US7978191B2 (en) * 2007-09-24 2011-07-12 Dolphin Imaging Systems, Llc System and method for locating anatomies of interest in a 3D volume
CN201145672Y (zh) * 2007-10-30 2008-11-05 清华大学 检查系统、ct装置以及探测装置
US8942411B2 (en) * 2008-01-25 2015-01-27 Analogic Corporation Image combining
US8600149B2 (en) * 2008-08-25 2013-12-03 Telesecurity Sciences, Inc. Method and system for electronic inspection of baggage and cargo
GB0817487D0 (en) 2008-09-24 2008-10-29 Durham Scient Crystals Ltd Radiographic data interpretation
WO2010050952A1 (en) 2008-10-30 2010-05-06 Analogic Corporation Detecting concealed threats
US8180139B2 (en) * 2009-03-26 2012-05-15 Morpho Detection, Inc. Method and system for inspection of containers
JP4471032B1 (ja) * 2009-03-27 2010-06-02 システム・プロダクト株式会社 X線画像合成装置、方法及びプログラム
WO2010121201A2 (en) * 2009-04-17 2010-10-21 Reveal Imaging Technologies, Inc. Method and system for threat image projection
EP2488105A4 (en) 2009-10-13 2014-05-07 Agency Science Tech & Res METHOD AND SYSTEM ADAPTED TO SEGMENT AN OBJECT IN AN IMAGE (A LIVER IN THE OCCURRENCE)
CN102222352B (zh) * 2010-04-16 2014-07-23 株式会社日立医疗器械 图像处理方法和图像处理装置
CN101943761B (zh) 2010-09-12 2012-09-05 上海英迈吉东影图像设备有限公司 一种x射线检测方法
WO2012044296A1 (en) * 2010-09-30 2012-04-05 Analogic Corporation Object classification using two-dimensional projection
CN202221578U (zh) * 2010-10-26 2012-05-16 同方威视技术股份有限公司 一种自适应反馈的图像安检纠偏系统
CN102567960B (zh) * 2010-12-31 2017-03-01 同方威视技术股份有限公司 一种用于安全检查系统的图像增强方法
EP2689394A1 (en) * 2011-03-22 2014-01-29 Analogic Corporation Compound object separation
US10019833B2 (en) 2012-03-20 2018-07-10 Siemens Corporation Luggage visualization and virtual unpacking
CN103713329B (zh) 2012-09-29 2016-12-21 清华大学 Ct成像中定位物体的方法以及设备
CN103900503B (zh) 2012-12-27 2016-12-28 清华大学 提取形状特征的方法、安全检查方法以及设备
CN103901489B (zh) 2012-12-27 2017-07-21 清华大学 检查物体的方法、显示方法和设备
JP5684351B2 (ja) * 2013-09-17 2015-03-11 富士フイルム株式会社 画像処理装置および画像処理方法、並びに、画像処理プログラム
JP5800039B2 (ja) * 2014-01-22 2015-10-28 三菱プレシジョン株式会社 生体データモデル作成方法及びその装置
CN105784731B (zh) * 2014-06-25 2019-02-22 同方威视技术股份有限公司 一种定位三维ct图像中的目标的方法和安检系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2334973C1 (ru) * 2005-11-21 2008-09-27 Тсинхуа Юниверсити Система и способ для реконструирования изображения посредством сканирования по прямолинейной траектории
RU2396551C1 (ru) * 2006-05-08 2010-08-10 Цингхуа Унивесити Способ досмотра грузов с использованием спирального сканирования
RU2462702C2 (ru) * 2007-09-05 2012-09-27 Смитс Хайманн Гмбх Способ улучшения распознаваемости материала в рентгеновской контрольной установке и рентгеновская контрольная установка
US20110227910A1 (en) * 2008-03-27 2011-09-22 Analogic Corporation Method of and system for three-dimensional workstation for security and medical applications
RU2467355C1 (ru) * 2008-10-24 2012-11-20 Кэнон Кабусики Кайся Устройство получения рентгеновских изображений и способ получения рентгеновских изображений
US20110058646A1 (en) * 2009-06-05 2011-03-10 Michel Herranz Transportation container inspection system and method

Also Published As

Publication number Publication date
US20170276823A1 (en) 2017-09-28
JP2016008966A (ja) 2016-01-18
HK1218157A1 (zh) 2017-02-03
US10297050B2 (en) 2019-05-21
KR101838839B1 (ko) 2018-03-14
JP6017631B2 (ja) 2016-11-02
EP2960869B1 (en) 2018-10-03
US9786070B2 (en) 2017-10-10
AU2015281530A1 (en) 2016-09-22
CN105784731B (zh) 2019-02-22
AU2015281530B2 (en) 2017-07-20
CN105223212B (zh) 2019-02-22
KR20160132096A (ko) 2016-11-16
CN105785462A (zh) 2016-07-20
CN105223212A (zh) 2016-01-06
WO2016095799A1 (zh) 2016-06-23
PL2960869T3 (pl) 2019-04-30
US20160012647A1 (en) 2016-01-14
CN105785462B (zh) 2019-02-22
EP2960869A3 (en) 2016-04-06
CN105784731A (zh) 2016-07-20
EP2960869A2 (en) 2015-12-30
WO2015196992A1 (zh) 2015-12-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2599277C1 (ru) Система кт для досмотра и соответствующий способ
CN102222352B (zh) 图像处理方法和图像处理装置
CN109584349B (zh) 用于渲染材料属性的方法和设备
US9978184B2 (en) Methods and apparatuses for marking target in 3D image
CN101604458A (zh) 用于显示预先绘制的计算机辅助诊断结果的方法
Truong-Hong et al. Octree-based, automatic building facade generation from LiDAR data
CN103456002A (zh) 用于显示分割的图像的方法和系统
CN103903303A (zh) 三维模型创建方法和设备
CN102859552A (zh) 图像数据分割
EP3112852B1 (en) Method for positioning target in three-dimensional ct image and security check system
EP3112909B1 (en) Method for positioning target in three-dimensional ct image and security check ct system
CN102132322A (zh) 用于确定对象的尺寸改变的设备
Tan et al. Design of 3D visualization system based on VTK utilizing marching cubes and ray casting algorithm
Meike et al. Real-time resampling of medical images based on deformed tetrahedral structures for needle insertion vr-simulation
Kreylos et al. Point-based computing on scanned terrain with LidarViewer
Min et al. OctoMap-RT: Fast probabilistic volumetric mapping using ray-tracing GPUs
CN111724388B (zh) 医学图像数据的可视化
Westerteiger Virtual Reality Methods for Research in the Geosciences
Stotko et al. Improved 3D reconstruction using combined weighting strategies
Hrženjak et al. Visualization of Three-Dimensional Ultrasound Data
Kuzu Volumetric object reconstruction by means of photogrammetry
Svensson Image analysis and interactive visualization techniques for electron microscopy tomograms
Silva et al. Optimizing Combined Volume and Surface Data Ray Casting.
Xu et al. 3D Reconstruction of Solid Rocket Motor Based on CT Images
Roberts et al. Submodular Trajectory Optimization for Aerial 3D Scanning Supplementary Material