CN104463807B - X射线图像对比度自适应增强方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种X射线图像对比度自适应增强方法与***。所述方法包括如下步骤:建立组织区域图像的灰度直方图,并统计所述灰度直方图的参数;根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数;根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。本发明能够对不同剂量、不同***的组织区域图像进行自动分析,去除空气区域和束光器遮挡区域的影响,自适应地生成log拉伸曲线,再用该曲线对组织区域的原始图像进行拉伸,则各组织区域的亮度和对比度都会达到更适合人眼观察的状态。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域,尤其涉及一种X射线图像对比度自适应增强方法与***。
背景技术
根据韦伯-费希纳定律,人眼对亮度的感觉与实际亮度值的对数成线性关系,所以,用X射线***拍到的图像,要经过log拉伸处理,使原始图像的亮度和对比度得到改善,达到更适合人眼观察的目的。但在实际操作过程中,由于会对不同***应用不同的拍片剂量(KV和MAS),再加上硬件***的差异,会导致拍到的原始图像过亮或过暗,在这种情况下,如果用固定的log曲线对原始图像进行拉伸,不能确保原始图像上的所有骨骼和软组织部分都能清晰地显示,这将直接影响到图像处理的最终效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种X射线图像对比度自适应增强方法与***,根据图像有效组织区域的信息,自适应生成一条合适的log拉伸曲线,以解决现有技术中不同***、不同剂量、不同束光器范围下拍摄的组织区域图像的log拉伸效果不稳定的问题。本发明是这样实现的:
一种X射线图像对比度自适应增强方法,包括如下步骤:
建立组织区域图像的灰度直方图,并统计所述灰度直方图的参数;
根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数;
根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;
根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。
进一步地,所述log拉伸曲线系数的计算方法如下:
设M为所述组织区域图像的灰度均值;
设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级,y为对应像素拉伸后灰度级;则记
其中,maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级;minV为组织区域的最小灰度级,maxV为组织区域的最大灰度级,a为log拉伸曲线系数;
以y对x求导,并计算当导数x=M时a的值。
进一步地,根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线之前,还包括如下步骤:
将log拉伸曲线系数a乘以系数t,drc=maxV-minV。
进一步地,根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时,令maxV=maxGraylevel;生成的log拉伸曲线为如下所述:
进一步地,根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸之前,还包括如下步骤:
用宽度为两倍于minV的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理。
一种X射线图像对比度自适应增强***,包括:
直方图建立模块,用于建立组织区域图像的灰度直方图,并统计所述灰度直方图的参数;
log拉伸曲线系数计算模块,用于根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数;
log拉伸曲线建立模块,用于根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;
图像拉伸模块,用于根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。
进一步地,所述log拉伸曲线系数计算模块计算所述log拉伸曲线系数的方法如下:
设M为所述组织区域图像的灰度均值;
设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级,y为对应像素拉伸后灰度级;则记
其中,maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级;minV为组织区域的最小灰度级,maxV为组织区域的最大灰度级,a为log拉伸曲线系数;
以y对x求导,并计算当导数x=M时a的值。
进一步地,所述***还包括log拉伸曲线系数处理模块,用于将log拉伸曲线系数a乘以系数t,drc=maxV-minV;
所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数处理模块处理后的log拉伸曲线系数a生成log拉伸曲线。
进一步地,所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时,令maxV=maxGraylevel;生成的log拉伸曲线为如下所述:
进一步地,所述***还包括图像平滑处理模块,用于用宽度为两倍于minV的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理;
所述图像拉伸模块用于根据所述图像平滑处理模块处理后的log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。
与现有技术相比,本发明能够对不同剂量、不同***的组织区域图像进行自动分析,去除空气区域和束光器遮挡区域的影响,自适应地生成log拉伸曲线,再用该曲线对组织区域的原始图像进行拉伸,则各组织区域的亮度和对比度都会达到更适合人眼观察的状态。
附图说明
图1:本发明实施例提供的X射线图像对比度自适应增强方法流程示意图;
图2:不同log拉伸曲线系数下的log拉伸曲线示意图;
图3:本发明实施例提供的X射线图像对比度自适应增强***结构示意图。
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。
如图1所示,本发明实施例提供了一种X射线图像对比度自适应增强方法,包括如下步骤:
步骤S1:建立组织区域图像的灰度直方图,并统计灰度直方图的参数;
步骤S2:根据灰度直方图的参数计算组织区域图像的log拉伸曲线系数;
步骤S3:根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;
步骤S4:根据log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸。
Log拉伸曲线的生成是建立在组织区域的灰度直方图的基础上,因此首先应该建立组织区域图像的灰度直方图。如果预先没有对组织区域进行识别,在建立组织区域图像的灰度直方图之前,还要对组织区域进行识别。拍摄X光照片时,一般会将组织区域置于束光器居中位置进行拍摄,因此,对组织区域进行识别可采用区域生长的方法。例如,取拍摄的原始图像中心的四分之一部分作为局部图像,通过区域生长的方法找出大致的组织区域部分。在对组织区域进行识别之前,还可先对原始图像进行缩放处理,使图像缩放到合适的尺寸及分辨率,减小计算量。
建立了组织区域的灰度直方图,需要统计直方图的相关参数用于log拉伸曲线系数的计算。设M为组织区域图像的灰度均值。设x为组织区域图像中任一像素拉伸前的灰度级,y为对应像素拉伸后灰度级,则记其中,maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级。为减小运算量,一般将原始图像缩放到256*256,灰度级也转为255及灰度,在这种情况下,maxGraylevel为255。minV为组织区域的最小灰度级,maxV为组织区域的最大灰度级,a为log拉伸曲线系数。log曲线拉伸系数直接关系到log曲线拉伸对比度的程度,自适应log拉伸曲线的生成主要是计算系数a,a越小对比度拉伸强度也越大,亮度也越大。图2所示为不同log拉伸曲线系数下的log拉伸曲线示意图,其中,横轴表示拉伸前的灰度,纵轴表示拉伸后的灰度。由图2可以看出,每条log拉伸曲线上都有一个拉伸分界点gd,拉伸分界点的定义为,该log拉伸曲线上斜率为1时对应的灰度级。根据log拉伸曲线的表达式可知,log拉伸曲线系数a将影响到该分界点的大小,a值越大,分界点越小,反之则越大,在该分界点的左侧是增强对比度,右侧是抑制对比度。以y对x求导,当导数时x的位置就是分界点的位置。可将直方图的灰度均值M作为分界点,即x=M,此时可计算得出一个a的值,该值即可作为log拉伸曲线系数。为方便计算,令则a的值可通过下面公式计算:
a还和组织区域图像的动态范围drc有关,drc的定义如下:
drc=maxV-minV。drc越大,对比度拉伸程度就越小,即a越小,因此,根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线之前,有必要对系数a乘以一个与drc有关的系数t,然后再根据系数a生成log拉伸曲线。根据经验,t可设置为
为使log拉伸后的组织区域图像比较平滑,根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时,可令maxV=maxGraylevel,此时生成的log拉伸曲线如下:
为保留小于minV的灰度级的对比度,以及使拉伸后的组织区域图像在minV附近过渡自然,在根据log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸之前,还有必要对生成的log拉伸曲线进行平滑处理,可用宽度为两倍于minV的邻域对log拉伸曲线进行均值平滑处理。
基于上述X射线图像对比度自适应增强方法,本发明实施例还提供了一种X射线图像对比度自适应增强***,如图3所示,该***包括直方图建立模块1、log拉伸曲线系数计算模块2、log拉伸曲线建立模块3、图像拉伸模块4。其中,直方图建立模块1用于建立组织区域图像的灰度直方图,并统计灰度直方图的参数;log拉伸曲线系数计算模块2用于根据灰度直方图的参数计算组织区域图像的log拉伸曲线系数;log拉伸曲线建立模块3用于根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;图像拉伸模块4用于根据log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸。
进一步地,log拉伸曲线系数计算模块计算log拉伸曲线系数的方法如下:
设M为组织区域图像的灰度均值;
设x为组织区域图像中任一像素拉伸前的灰度级,y为对应像素拉伸后灰度级,则记其中,maxGraylevel为像素所能达到的最大灰度级,minV为组织区域的最小灰度级,maxV为组织区域的最大灰度级,a为log拉伸曲线系数;
以y对x求导,并计算当导数x=M时a的值。
进一步地,***还包括log拉伸曲线系数处理模块,用于将log拉伸曲线系数a乘以系数t,其中,drc=maxV-minV;log拉伸曲线建立模块根据log拉伸曲线系数处理模块处理后的log拉伸曲线系数a生成log拉伸曲线。
进一步地,log拉伸曲线建立模块根据log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时,令maxV=maxGraylevel,则生成的log拉伸曲线为如下:
进一步地,***还包括图像平滑处理模块,用于用宽度为两倍于minV的邻域对log拉伸曲线进行均值平滑处理,图像拉伸模块用于根据图像平滑处理模块处理后的log拉伸曲线对组织区域图像进行拉伸。
该***中各功能模块的工作原理与上述X射线图像对比度自适应增强方法中的各流程一一对应,可参考上述方法中的描述以理解本***的工作原理,在此不再对本***的工作原理进行赘述。
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 (8)
1.一种X射线图像对比度自适应增强方法,其特征在于,包括如下步骤:
建立组织区域图像的灰度直方图,并统计所述灰度直方图的参数;
根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数;
根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;
根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸;
其中,所述log拉伸曲线系数的计算方法如下:
设M为所述组织区域图像的灰度均值;
设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级,y为对应像素拉伸后灰度级;则记
其中,max Graylevel为像素所能达到的最大灰度级;min V为组织区域的最小灰度级,max V为组织区域的最大灰度级,a为log拉伸曲线系数;
以y对x求导,并计算当导数x=M时a的值。
2.如权利要求1所述的X射线图像对比度自适应增强方法,其特征在于,根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线之前,还包括如下步骤:
将log拉伸曲线系数a乘以系数t,drc=max V-min V。
3.如权利要求1所述的X射线图像对比度自适应增强方法,其特征在于,根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时,令max V=max Graylevel;生成的log拉伸曲线为如下所述:
4.如权利要求3所述的X射线图像对比度自适应增强方法,其特征在于,根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸之前,还包括如下步骤:
用宽度为两倍于min V的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理。
5.一种X射线图像对比度自适应增强***,其特征在于,包括:
直方图建立模块,用于建立组织区域图像的灰度直方图,并统计所述灰度直方图的参数;
log拉伸曲线系数计算模块,用于根据所述灰度直方图的参数计算所述组织区域图像的log拉伸曲线系数;
log拉伸曲线建立模块,用于根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线;
图像拉伸模块,用于根据所述log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸;
其中,所述log拉伸曲线系数计算模块计算所述log拉伸曲线系数的方法如下:
设M为所述组织区域图像的灰度均值;
设x为所述图像中任一像素拉伸前的灰度级,y为对应像素拉伸后灰度级;则记
其中,max Graylevel为像素所能达到的最大灰度级;min V为组织区域的最小灰度级,max V为组织区域的最大灰度级,a为log拉伸曲线系数;
以y对x求导,并计算当导数x=M时a的值。
6.如权利要求5所述的X射线图像对比度自适应增强***,其特征在于,还包括log拉伸曲线系数处理模块,用于将log拉伸曲线系数a乘以系数t,drc=max V-min V;
所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数处理模块处理后的log拉伸曲线系数a生成log拉伸曲线。
7.如权利要求5所述的X射线图像对比度自适应增强***,其特征在于,所述log拉伸曲线建立模块根据所述log拉伸曲线系数生成log拉伸曲线时,令max V=max Graylevel;生成的log拉伸曲线为如下所述:
8.如权利要求7所述的X射线图像对比度自适应增强***,其特征在于,还包括图像平滑处理模块,用于用宽度为两倍于min V的邻域对所述log拉伸曲线进行均值平滑处理;
所述图像拉伸模块用于根据所述图像平滑处理模块处理后的log拉伸曲线对所述组织区域图像进行拉伸。
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