图像处理方法、图像处理系统及成像系统技术方案

技术编号:15750121 阅读:88 留言:0更新日期:2017-07-03 17:07
一种图像处理方法包括:对输入图像中的包括多个弱边界像素的弱边界和包括多个强边界像素的强边界进行识别;对所述输入图像的至少一部分进行滤波以得到平滑图像,其中,所述输入图像中的弱边界由第一滤波器进行滤波,所述输入图像中的强边界由第二滤波器进行滤波,所述第二滤波器的平滑程度小于所述第一滤波器;基于所述输入图像和所述平滑图像获取所述输入图像的边界信息;及基于所述边界信息和所述平滑图像生成输出图像。本发明专利技术还涉及图像处理系统和成像系统。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理系统及成像系统
本专利技术涉及图像处理方法、图像处理系统及成像系统,尤其是能够减少伪影的图像处理方法、图像处理系统及成像系统。
技术介绍
在医学图像处理领域,通常会对原始图像做边界加强的处理,从而能够在图像中显示出更多的细节,帮助医生做出更加准确的诊断。然而,当原始图像中存在较强的边界,如:金属的边界等,经过边界加强后,会在图像上留下过冲或欠冲伪影。伪影是指医学影像设备输出的图像上出现的与实际解剖结构不相符的影像,伪影的存在将大大降低输出图像的质量,有时甚至导致图像无法用于诊断。因此,有必要提供一种新的图像处理方法、图像处理系统及成像系统,以解决如上所述的问题。
技术实现思路
一方面,本专利技术的实施例涉及图像处理方法,其包括:对输入图像中的包括多个弱边界像素的弱边界和包括多个强边界像素的强边界进行识别;对所述输入图像的至少一部分进行滤波以得到平滑图像,其中,所述输入图像中的弱边界由第一滤波器进行滤波,所述输入图像中的强边界由第二滤波器进行滤波,所述第二滤波器的平滑程度小于所述第一滤波器;基于所述输入图像和所述平滑图像获取所述输入图像的边界信息;及基于所述边界信息和所述平滑图像生成输出图像。另一方面,本专利技术的实施例涉及图像处理系统,其包括边界识别装置、滤波器、边界信息获取装置及图像合成装置。所述边界识别装置用于对输入图像中的包括多个弱边界像素的弱边界和包括多个强边界像素的强边界进行识别。所述滤波器用于对所述输入图像的至少一部分进行滤波以得到平滑图像。所述滤波器包括第一滤波器和第二滤波器。其中,所述第一滤波器用于对所述输入图像中的弱边界进行滤波,所述第二滤波器用于对所述输入图像中的强边界进行滤波,所述第二滤波器的平滑程度小于所述第一滤波器。所述边界信息获取装置用于基于所述输入图像和所述平滑图像获取所述输入图像的边界信息。所述图像合成装置,用于基于所述边界信息和所述平滑图像生成输出图像。又一方面,本专利技术的实施例涉及成像系统,其包括:射线源、探测器、数据采集模块及处理器。所述射线源位于待成像的物体的第一侧。所述探测器位于所述物体的第二侧,其用于接收由所述射线源发出后穿过所述物体的射线,并产生探测器输出信号。所述数据采集模块用于采集所述探测器输出信号来生成输入图像。所述处理器用于对所述输入图像进行处理。所述处理的步骤包括:对所述输入图像中的包括多个弱边界像素的弱边界和包括多个强边界像素的强边界进行识别;对所述输入图像的至少一部分进行滤波以得到平滑图像,其中,所述输入图像中的弱边界由第一滤波器进行滤波,所述输入图像中的强边界由第二滤波器进行滤波,所述第二滤波器的平滑程度小于所述第一滤波器;基于所述输入图像和所述平滑图像获取所述输入图像的边界信息;及基于所述边界信息和所述平滑图像生成输出图像。附图说明当参照附图阅读以下详细描述时,本专利技术的这些和其它特征、方面及优点将变得更好理解,在附图中,相同的元件标号在全部附图中用于表示相同的部件,其中:图1为成像系统的一个实施例的示意图;图2为图1所示成像系统的示意方框图;图3为根据本专利技术的一具体实施例的图像处理方法的流程示意图;图4为根据本专利技术的另一具体实施例的图像处理方法的流程示意图;图5为根据本专利技术的一具体实施例的边界识别步骤的流程示意图;图6为根据本专利技术的一具体实施例的图像处理系统的示意图;图7为用高斯滤波器对整个输入图像进行滤波、再经过边界增强后得到的输出图像;及图8为用专利技术实施例中描述的图像处理方法对输入图像进行处理后得到的输出图像。具体实施方式为帮助本领域的技术人员能够确切地理解本专利技术所要求保护的主题,下面结合附图详细描述本专利技术的具体实施方式。在以下对这些具体实施方式的详细描述中,本说明书对一些公知的功能或构造不做详细描述以避免不必要的细节而影响到本专利技术的披露。除非另作定义,本权利要求书和说明书中所使用的技术术语或者科学术语应当为本专利技术所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书以及权利要求书中所使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性,而只是用来区分不同的组成部分。“一个”或者“一”等类似词语并不表示数量限制,而是表示存在至少一个。“包括”或者“具有”等类似的词语意指出现在“包括”或者“具有”前面的元件或者物件涵盖出现在“包括”或者“具有”后面列举的元件或者物件及其等同元件,并不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接,而是可以包括电性的连接,不管是直接的还是间接的。图1为一种成像系统10的示意图。图2为图1所示的系统10的示意框图。在图1所示的实施例中,成像系统10为X射线成像系统,其包括射线源12和探测器24。射线源12位于待成像的物体16(如:病人)的第一侧,用于向物体16投射射线束22。探测器24位于物体16的第二侧,用于接收由所述射线源12发出后穿过物体16的衰减的射线,并产生探测器输出信号。具体地,所述探测器24包括以二维阵列布置的多个探测器元件,其由多个探测器行(未图示)组成,所述每个探测器行包括多个探测器元件,一起用来感应透过物体16的射线。每个探测器元件产生与其所在位置处吸收的射线流量成比例的电信号。X射线成像系统10包括系统控制器34用于控制和管理射线源12和探测器24的运作。系统控制器34包括用于为所述射线源12提供能量和时序信号的射线控制器40和用于控制运动装置36的电机控制器38,运动装置36可以使射线源12和探测器24相对于物体16在空间的一个或多个方向上移动。在一些实施例中,运动装置36可以包括支撑结构,例如:C形臂。系统控制器34还包括数据采集模块42,其用于从探测器24采集所述探测器输出信号。在一些实施例中,所述探测器输出信号为模拟信号,数据采集模块42将该模拟信号转换成数字信号,并生成输入图像。系统控制器34还包括处理器(未图示),其用于对所述输入图像进行处理,以生成输出图像,其可安装于计算机46或者数据采集模块42中。X射线成像系统10进一步包括显示器52,用于显示所述输入图像、输出图像和(或)其他数据。计算机46还接收通过操作者控制台50输入的指令和扫描参数,该操作者控制台50包括键盘和(或)其他输入装置。计算机46利用操作者提供的指令和参数来向数据采集模块42、射线控制器40和电机控制器38提供控制信号和信息。X射线成像系统10还包括存储器48用于存储所述输入图像、输出图像和(或)其他数据。在一些实施例中,处理器编有执行下述方法步骤的程序。在另一些实施例中,计算机46编有实现本文所述功能的程序,因此,本文中所称的计算机不局限于业界通常所称的集成电路所代表的计算机,而应具有更广泛的范围,包括计算机、处理器、单片机、微型电子计、可编程逻辑控制器、专用集成电路和其他可编程器件。所述编有程序的处理器或计算机46可对图像进行处理,并且减少图像中的伪影,详细内容将在下文中进行描述。值得注意的是,下述方法并不局限用于X射线成像系统10,还可用于其他不同类型的成像系统的图像处理,例如:计算机断层扫描(CT)成像系统。本专利技术的实施例一方面涉及一种图像处理方法,能够减少或消除输出图像上的伪影,特别是由边界加强造成的过冲或本文档来自技高网
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图像处理方法、图像处理系统及成像系统

【技术保护点】
一种图像处理方法,包括:对输入图像中的包括多个弱边界像素的弱边界和包括多个强边界像素的强边界进行识别;对所述输入图像的至少一部分进行滤波以得到平滑图像,其中,所述输入图像中的弱边界由第一滤波器进行滤波,所述输入图像中的强边界由第二滤波器进行滤波,所述第二滤波器的平滑程度小于所述第一滤波器;基于所述输入图像和所述平滑图像获取所述输入图像的边界信息;及基于所述边界信息和所述平滑图像生成输出图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法,包括:对输入图像中的包括多个弱边界像素的弱边界和包括多个强边界像素的强边界进行识别;对所述输入图像的至少一部分进行滤波以得到平滑图像,其中,所述输入图像中的弱边界由第一滤波器进行滤波,所述输入图像中的强边界由第二滤波器进行滤波,所述第二滤波器的平滑程度小于所述第一滤波器;基于所述输入图像和所述平滑图像获取所述输入图像的边界信息;及基于所述边界信息和所述平滑图像生成输出图像。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述识别的步骤包括:计算所述输入图像中的每个像素的绝对梯度值;将所述每个像素的绝对梯度值与弱边界梯度范围和强边界梯度范围做比较;将所述绝对梯度值落入所述弱边界梯度范围的像素识别为所述弱边界像素;及将所述绝对梯度值落入所述强边界梯度范围的像素识别为所述强边界像素。3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述绝对梯度值基于该像素与多个与其相邻的像素之间的多个像素差值计算得到的,所述绝对梯度值包括所述多个像素差值的最大值、平均值或者中值。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一滤波器包括低通滤波器。5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第二滤波器包括多个子滤波器,用于分别对所述强边界中的多个强边界像素进行滤波;所述每个子滤波器的平滑程度与相应的强边界像素的绝对梯度值呈负相关。6.根据权利要求1所述的方法,进一步包括对所述输入图像中的包括多个超强边界像素的超强边界进行识别;其中,所述超强边界由第三滤波器进行滤波,所述第三滤波器的平滑程度小于所述第二滤波器的平滑程度。7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取边界信息...

【专利技术属性】
技术研发人员:闫铭陶鲲王德军
申请(专利权)人:通用电气公司
类型:发明
国别省市:美国,US

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