CN103886552A - 一种去除x射线影像滤线栅条纹的方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种去除X射线影像滤线栅条纹的方法及***。所述方法包括如下步骤：步骤S1：生成窗函数图像；步骤S2：将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；步骤S3：获取所述加窗图像的频谱；步骤S4：获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；步骤S5：检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；步骤S6：将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；步骤S7：根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

Description

一种去除X射线影像滤线栅条纹的方法及***

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种去除X射线影像滤线栅条纹的方法及***。

背景技术

在拍摄腰椎、髋关节、骨盆等部位的X射线影像时，由于这些部位组织密度大，对X射线的吸收率高，所以要使图像清晰，拍片时必须使用大剂量。但当剂量比较大时，射线在被这些组织吸收后，射线会有很大程度的散射，致使拍到的片子有很多的散射点（图像噪声大）。目前解决散射的方法就是，拍片时在探测器前放置滤线栅，滤线栅可以吸收掉那些方向交错无序的散射射线，达到防散射目的。在去散射射线的同时，滤线栅也吸收了部分正常射线，拍摄的影像会有很多密集的条纹。由于条纹的间隔相同，具有周期性，目前使用的方法，大部分是在频域对图像进行处理，频域处理要先检测条纹频率位置，然后在频率位置做适当的陷波滤波，频域滤波有几个方面的难点，第一是频率位置检测的准确性，第二是陷波滤波器的适当选取，第三是与条纹方向接近的强边缘组织、钢钉等部分的频率与条纹频率有混叠，用陷波滤波器在滤除条纹频率的同时，会在滤波后的图像强边缘附近会引起干涉伪影。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种去除X射线影像滤线栅条纹的方法及***，用于解决现有技术无法准确检测出X射线影像滤线栅条纹的频率位置，进而根据条纹频率位置去除条纹的问题。

本发明是通过如下方式实现的：

一种去除X射线影像滤线栅条纹的方法，包括如下步骤：

步骤S1：生成窗函数图像；

步骤S2：将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；

步骤S3：获取所述加窗图像的频谱；

步骤S4：获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；

步骤S5：检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；

步骤S6：将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；

步骤S7：根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

进一步地，所述步骤S1包括如下步骤：

根据原图像尺寸及预设的放大比例生成汉宁窗函数图像；

以所述汉宁窗函数图像的中心为中心，截取与所述原图像同样大小的比例，获得所述窗函数图像。

进一步地，所述步骤S5包括如下步骤：

以所述二值图像的中心为中心，截取设定数量的行及列，并将其余部分所有像素值置零；

检测截取后的二值图像的最大连通区域；

检测该最大连通区域的上、下、左、右四个边界，分别为t、b、l、r；

获取所述最大连通区域上、下边界的水平投影Sum_t、Sum_b及左、右边界的垂直投影Sum_l、Sum_r；

设定所述最大连通区域的上、下、左、右四个新边界分别为：T=t-2*Sum_t、B=b+2*Sum_b、L=l-2*Sum_l、R=r+2*Sum_r；

将所述四个新边界范围内的连通区域中各像素值置零。

一种去除X射线影像滤线栅条纹的***，包括：

窗函数处理模块，用于生成窗函数图像；

图像加窗模块，用于将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；

频谱图像提取模块，用于获取所述加窗图像的频谱；

图像二值化处理模块，用于获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；

连通区域处理模块，用于检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；

频率位置检测模块，用于将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；

去条纹模块，用于根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

进一步地，所述窗函数处理模块包括：

窗函数图像尺寸计算子模块，用于根据原图像尺寸及预设的放大比例计算窗函数图像的尺寸；

汉宁窗函数图像生成子模块，用于根据所述窗函数图像尺寸生成汉宁窗函数图像；

第一图像截取子模块，用于以所述汉宁窗函数图像的中心为中心，截取与所述原图像同样大小的比例，获得所述窗函数图像。

进一步地，所述连通区域处理模块包括：

第二图像截取子模块，用于以所述二值图像的中心为中心，截取设定数量的行及列，并将其余部分所有像素值置零；

最大连通区域检测子模块，用于检测截取后的二值图像的最大连通区域；

边界检测子模块，用于检测该最大连通区域的上、下、左、右四个边界，分别为t、b、l、r；

图像投影计算子模块，用于获取所述最大连通区域上、下边界的水平投影Sum_t、Sum_b及左、右边界的垂直投影Sum_l、Sum_r；

新边界设定子模块，用于设定所述最大连通区域的上、下、左、右四个新边界分别为：T=t-2*Sum_t、B=b+2*Sum_b、L=l-2*Sum_l、R=r+2*Sum_r;

连通区域像素处理子模块，将所述四个新边界范围内的连通区域中各像素值置零。

与现有技术相比，本发明可以准确检测出X射线影像滤线栅条纹的频率位置，只需一次处理就可以快速获取到去除滤线栅条纹的影像。处理后的影像，条纹滤除彻底，强边缘组织部分不会产生伪影，不会损失图像细节没，不会产生模糊。

附图说明

图1：本发明实施例提供的去除X射线影像滤线栅条纹的方法流程示意图;

图2：本发明实施例提供的去除X射线影像滤线栅条纹的***组成示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

图1示出了本发明所提供的去除X射线影像滤线栅条纹的方法流程示意图，根据图1所示，本方法包括如下步骤：

步骤S1：生成窗函数图像；

步骤S2：将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；

步骤S3：获取所述加窗图像的频谱；

步骤S4：获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；

步骤S5：检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；

步骤S6：将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；

步骤S7：根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

本发明的基本技术思想是：通过对原图像的频谱分析检测出图像中滤线栅条纹（以下简称条纹）的频率位置，然后根据条纹的频率位置去除条纹，从而获得清晰、无条纹干扰的X射线图像。本发明实施例具体流程如下所述。

获取原图像后，根据原图像尺寸及预设的放大比例计算窗函数图像的尺寸，然后根据所述窗函数图像尺寸生成汉宁窗函数图像，再以生成的汉宁窗图像的中心为截取中心，对生成的汉宁窗图像进行截取，截取大小为原图像大小，得到所需的窗函数图像。具体实施时可放大比例可设定为1.5倍。将上述处理获得的窗函数图像与原图像进行点对点相乘，生成加窗图像。窗函数处理及加窗的目的是将原始信号进行截断，使其有限化，变成后续程序可以处理的信号，为避免在图像加窗时产生过大的频谱泄露，依据本发明中的具体情况，采用了汉宁窗函数。图像加窗后，获取加窗图像的频谱，具体可采用对加窗图像进行傅立叶变换的方式获得加窗图像的频谱。加窗图像的频谱获取后，获取所得频谱图像的幅值图像，并对其进行二值化处理。通过大量图像实验，以所述幅值图像中心的9个像素均值的五百分之一作为二值化处理的阈值。条纹一般只有横、竖两种，对应到频谱上一般分布在X轴或Y轴附近且相对中心对称，所以只截取二值图像中间的m行和n列，m和n的值可分别选择二值图像高、宽的五十分之一，然后将其余部分的像素值置零。在这里，像素值其实是指频谱幅值。然后，对截取后的二值图像，检测其最大连通区域，并检测其上、下、左、右四个边界，分别为t、b、l、r，再求出上下两个边界的水平投影Sum_t、Sum_b及左右两个边界的垂直投影Sum_l、Sum_r，然后再定义上述最大连通区域的上、下、左、右四个新边界，分别为T=t-2*Sum_t、B=b+2*Sum_b、L=l-2*Sum_l、R=r+2*Sum_r。四个新边界确定后，对该四个新边界范围内的连通区域的各像素值置零，此时，如果原图像没有条纹，则该二值图像各像素值应该全为零，如果原图像有条纹，则该二值图像上将有值不为零的像素。用该二值图像与上述幅值图像进行点对点相乘，相乘后的幅值图像的峰值所在坐标即为原图像中条纹的频率位置。

相乘后的幅值图像应当有两个峰值，这两个峰值相对于幅值图像的中心对称。如果这两个幅值图像分布在X轴附近，则条纹为竖条纹，如果分布在Y轴附近，则为横条纹。检测出条纹的频率位置及条纹为横条纹或竖条纹之后，再通过相应的去条纹方法即可去除原图像中的条纹。具体而言，可采用在条纹频率位置处用陷波滤波器进行滤波，再进行傅里叶反变换的方式去除条纹，或者，采用对原图像进行小波分解，对包含条纹的分量清零，再进行小波重构的方式去除条纹。

根据上述X射线影像去滤线栅条纹的方法流程，本发明实施例还提供了一种去除X射线影像滤线栅条纹的***。如图2所示，本***包括：

窗函数处理模块1，用于对原图像进行窗函数处理，生成窗函数图像；

图像加窗模块2，用于将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；

频谱图像提取模块3，用于获取所述加窗图像的频谱；

图像二值化处理模块4，用于获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；

连通区域处理模块5，用于检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；

频率位置检测模块6，用于将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；

去条纹模块7，用于根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

窗函数处理模块1包括：

窗函数图像尺寸计算子模块101，用于根据原图像尺寸及预设的放大比例计算窗函数图像的尺寸；

汉宁窗函数图像生成子模块102，用于根据所述窗函数图像尺寸生成汉宁窗函数图像；

第一图像截取子模块103，用于以所述汉宁窗函数图像的中心为中心，截取与所述原图像同样大小的比例，获得所述窗函数图像。

连通区域处理模块5包括：

第二图像截取子模块501，用于以所述二值图像的中心为中心，截取设定数量的行及列，并将其余部分所有像素值置零；

最大连通区域检测子模块502，用于检测截取后的二值图像的最大连通区域；

边界检测子模块503，用于检测该最大连通区域的上、下、左、右四个边界，分别为t、b、l、r；

图像投影计算子模块504，用于获取所述最大连通区域上、下边界的水平投影Sum_t、Sum_b及左、右边界的垂直投影Sum_l、Sum_r；

新边界设定子模块505，用于设定所述最大连通区域的上、下、左、右四个新边界分别为：T=t-2*Sum_t、B=b+2*Sum_b、L=l-2*Sum_l、R=r+2*Sum_r;

连通区域像素处理子模块506，将所述四个新边界范围内的连通区域中各像素值置零。上述各模块的具体工作原理可参照上述方法流程所述，在此不再赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种去除X射线影像滤线栅条纹的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：生成窗函数图像；

步骤S2：将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；

步骤S3：获取所述加窗图像的频谱；

步骤S4：获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；

步骤S5：检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；

步骤S6：将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；

步骤S7：根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

2.如权利要求1所述的去除X射线影像滤线栅条纹的方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：

根据原图像尺寸及预设的放大比例生成汉宁窗函数图像；

以所述汉宁窗函数图像的中心为中心，截取与所述原图像同样大小的比例，获得所述窗函数图像。

3.如权利要求1所述的去除X射线影像滤线栅条纹的方法，其特征在于，所述步骤S5包括如下步骤：

以所述二值图像的中心为中心，截取设定数量的行及列，并将其余部分所有像素值置零；

检测截取后的二值图像的最大连通区域；

检测该最大连通区域的上、下、左、右四个边界，分别为t、b、l、r；

获取所述最大连通区域上、下边界的水平投影Sum_t、Sum_b及左、右边界的垂直投影Sum_l、Sum_r；

设定所述最大连通区域的上、下、左、右四个新边界分别为：T=t-2*Sum_t、B=b+2*Sum_b、L=l-2*Sum_l、R=r+2*Sum_r；

将所述四个新边界范围内的连通区域中各像素值置零。

4.一种去除X射线影像滤线栅条纹的***，其特征在于，包括：

窗函数处理模块，用于生成窗函数图像；

图像加窗模块，用于将所述窗函数图像与所述原图像相乘，生成加窗图像；

频谱图像提取模块，用于获取所述加窗图像的频谱；

图像二值化处理模块，用于获取所述频谱图像的幅值图像，并对所述幅值图像进行二值化处理，获得二值图像；

连通区域处理模块，用于检测所述二值图像的最大连通区域，并将该最大连通区域中各像素值置零；

频率位置检测模块，用于将所述幅值图像与经所述步骤S5处理后的二值图像相乘，并检测相乘后的幅值图像的峰值，该峰值所在坐标位置即为滤线栅条纹的频率位置；

去条纹模块，用于根据所述滤线栅条纹的频率位置去除所述条纹。

5.如权利要求4所述的去除X射线影像滤线栅条纹的***，其特征在于，所述窗函数处理模块包括：

窗函数图像尺寸计算子模块，用于根据原图像尺寸及预设的放大比例计算窗函数图像的尺寸；

汉宁窗函数图像生成子模块，用于根据所述窗函数图像尺寸生成汉宁窗函数图像；

第一图像截取子模块，用于以所述汉宁窗函数图像的中心为中心，截取与所述原图像同样大小的比例，获得所述窗函数图像。

6.如权利要求4所述的去除X射线影像滤线栅条纹的***，其特征在于，所述连通区域处理模块包括：

第二图像截取子模块，用于以所述二值图像的中心为中心，截取设定数量的行及列，并将其余部分所有像素值置零；

最大连通区域检测子模块，用于检测截取后的二值图像的最大连通区域；

边界检测子模块，用于检测该最大连通区域的上、下、左、右四个边界，分别为t、b、l、r；

图像投影计算子模块，用于获取所述最大连通区域上、下边界的水平投影Sum_t、Sum_b及左、右边界的垂直投影Sum_l、Sum_r；

新边界设定子模块，用于设定所述最大连通区域的上、下、左、右四个新边界分别为：T=t-2*Sum_t、B=b+2*Sum_b、L=l-2*Sum_l、R=r+2*Sum_r;

连通区域像素处理子模块，将所述四个新边界范围内的连通区域中各像素值置零。

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