一种消除残影的图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种消除残影的图像处理方法及系统，首先将目标图像和参考图像变换到梯度域后，再经过差分处理得到最终图像梯度域，最后通过最小二乘法匹配得到矫正后图像。本发明专利技术的消除残影的图像处理方法及系统可以减小或消除平板残影，使图像更清晰，更加利于医生观察，减少误诊，同时，与现有技术的硬件解决方案相比，成本更低，部署更加灵活，具有更广阔的市场应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种消除残影的图像处理方法及系统
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种消除目标图像的残影的方法及系统。
技术介绍
随着现代科学技术的发展，一些先进的技术手段和计算机科学技术正在不断地应用在医学领域，特别是在放射诊断和治疗学科中，计算机图像处理技术正发挥着越来越重要的作用。现代越来越多的X射线成像系统采用平板探测器，主要有两大技术流派，非晶硅平板和非晶硒平板，共同存在的一个问题就是残影，尤其是非晶硒平板，其残影可能存在数天才会完全消失。许多平板生产厂商通过硬件设计或改善工艺来解决这个问题，但是技术昂贵、复杂，而且仍然无法完全消除残影。有鉴于此，现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种消除残影的图像处理方法及系统，以解决现有技术中平面探测器上的图像存在残影的问题。为了达到上述目的，本专利技术采取了以下技术方案：一种消除残影的图像处理方法，其中，所述方法包括以下步骤：A1、根据预定的曝光时间采集参考图像；A2、对参考图像进行降噪处理，将降噪后的参考图像变换到梯度域，得到参考图像梯度域；A3、根据预定的曝光时间采集目标图像；A4、对目标图像进行降噪处理，将降噪后的目标图像变换到梯度域，得到目标图像梯度域；A5、对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算，得到最终图像梯度域；A6、根据所述最终图像梯度域获取最终图像。所述的消除残影的图像处理方法，其中，所述步骤A2中对参考图像进行降噪处理时，其具体方法如下：me;(m,n)||I′(i,j)-I′(m,n)|I′(i,j);]]>其中，I’(m，n)是参考图像上待处理的像素点，I(i，j)是I’(m，n)周围5×5邻域内的像素点，m、n、i和j均为自然数。所述的消除残影的图像处理方法，其中，所述步骤A2中将降噪后的参考图像变换到参考图像梯度域，采用如下算法：所述G(m，n)是参考图像梯度域中(m，n)像素点的梯度值，将所有像素点的梯度值依次填入各自的位置便构成参考图像梯度域。所述的消除目标图像的残影的方法，其中，所述步骤A2中将降噪后的参考图像变换到参考图像梯度域，采用如下算法：G(m，n)＝|I(m，n)-I(m-1，n)|+|I(m，n)-I(m，n-1)|；所述G(m，n)是参考图像梯度域中(m，n)像素点的梯度值，将所有像素点的梯度值依次填入各自的位置便构成参考图像梯度域。所述的消除残影的图像处理方法，其中，所述步骤A4中对目标图像进行降噪处理时，采用如下滤波器：其中，σs是相似度分布标准差，σd是空间分布标准差；I’(m，n)是待处理的像素点，I’(i，j)是其周围5×5邻域内的像素点；m、n、i和j均为自然数。所述的消除残影的图像处理方法，其中，所述步骤A5中对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算之前，对参考图像进行线性变换，其公式如下：线性变换参考图像梯度域＝A×参考图像梯度域+B；其中，A的取值区间为[0.5，1.5]，B的取值区间为[-0.2参考图像梯度域，0.2参考图像梯度域]。所述的消除残影的图像处理方法，其中，所述步骤A6根据所述最终图像梯度域获取最终图像是通过最小二乘法匹配由最终图像梯度域得到最终图像。一种消除残影的图像处理系统，其中，所述系统包括：参考图像采集模块、用于根据预定的曝光时间采集一副图像作为参考图像；参考图像处理模块、用于对参考图像进行降噪处理，将降噪后的参考图像变换到梯度域，得到参考图像梯度域；目标图像采集模块、用于根据预定的曝光时间采集目标图像；目标图像处理模块、用于对目标图像进行降噪处理，将降噪后的目标图像变换到梯度域，得到目标图像梯度域；差分模块、用于对参考图像梯度域和目标图像梯度域做差，得到最终图像梯度域；最终图像获取模块、用于根据所述最终图像梯度域获取最终图像。有益效果：减小或消除平板残影，使图像更清晰，更加利于医生观察，减少误诊，同时，与现有技术的硬件解决方案相比，成本更低，部署更加灵活，具有更广阔的市场应用前景。附图说明图1为本专利技术的消除残影的图像处理方法的流程图。图2为本专利技术的消除残影的图像处理系统的结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本专利技术进一步详细说明。请参阅图1，其为本专利技术的消除残影的图像处理方法的流程图，如图所示，所述方法包括以下步骤：S1、根据预定的曝光时间采集参考图像；S2、对参考图像进行降噪处理，将降噪后的参考图像变换到梯度域，得到参考图像梯度域；S3、根据预定的曝光时间采集目标图像；S4、对目标图像进行降噪处理，将降噪后的目标图像变换到梯度域，得到目标图像梯度域；S5、对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算，得到最终图像梯度域；S6、根据所述最终图像梯度域获取最终图像。下面分别针对上述步骤进行详细描述：所述步骤S1是根据预定的曝光时间采集一副图像作为参考图像，具体说来，比如在医疗诊断时，可以根据诊断要求，确定一个曝光时间，将其设为预定的曝光时间，根据上述预定的曝光时间，在无曝光的情况下，采集一副图像作为参考图像。所述步骤S2为对参考图像进行降噪处理，将降噪后的参考图像变换到梯度域，得到参考图像梯度域。由于在黑白图像中，物体的轮廓是主要信息，因此将去噪后的图像变换到梯度域，可保留图像的主体特征同时大幅降低计算量。在本实施例中，所述步骤S2中对参考图像进行降噪处理时，采用边缘保持滤波器，其具体方法如下：其中，I′(m，n)是参考图像上待处理的像素点，I′(i，j)是I′(m，n)周围5×5邻域内的像素点，I(m，n)是处理后的像素值；m、n、i和j均为自然数。当然，I′(i，j)所包括的邻域也可以根据需要进行扩大。这时，我们将得到的参考图像梯度域定义为G1。根据上述采用边缘保持滤波器进行降噪处理的方式，参考图像梯度域G1的算法如下：其中，G(m，n)是参考图像梯度域G1中(m，n)像素点的梯度值，将各像素点的梯度值(即所有像素点对应的G(m，n))依次填入相应的位置(即(m，n))便构成参考图像梯度域G1。为了减少运算量，可以进一步简化为：G(m，n)＝|I(m本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种消除残影的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A1、根据预定的曝光时间采集参考图像；A2、对参考图像进行降噪处理，将降噪后的参考图像变换到梯度域，得到参考图像梯度域；A3、根据预定的曝光时间采集目标图像；A4、对目标图像进行降噪处理，将降噪后的目标图像变换到梯度域，得到目标图像梯度域；A5、对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算，得到最终图像梯度域；A6、根据所述最终图像梯度域获取最终图像。

【技术特征摘要】
1.一种消除残影的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：A1、根据预定的曝光时间采集参考图像；A2、对参考图像进行降噪处理，将降噪后的参考图像变换到梯度域，得到参考图像梯度域；其中，采用边缘保持滤波器进行降噪处理；A3、根据预定的曝光时间采集目标图像；所述采集目标图像和参考图像的曝光时间相同；A4、对目标图像进行降噪处理，将降噪后的目标图像变换到梯度域，得到目标图像梯度域；A5、对参考图像梯度域和目标图像梯度域进行差分运算，得到最终图像梯度域；A6、通过最小二乘匹配根据所述最终图像梯度域获取最终图像。2.根据权利要求1所述的消除残影的图像处理方法，其特征在于，所述步骤A2中对参考图像进行降噪处理时，其具体方法如下：其中，I’(m,n)是参考图像上待处理的像素点，I’(i,j)是I’(m,n)周围5×5邻域内的像素点，m、n、i和j均为自然数。3.根据权利要求2所述的消除残影的图像处理方法，其特征在于，所述步骤A2中将降噪后的参考图像变换到梯度域，采用如下算法：所述G(m,n)是参考图像梯度域中(m,n)像素点的梯度值，将所有像素点的梯度值依次填入各自的位置便构成参考图像梯度域。4.根据权利要求2所述的消除残影的图像处理方法，其特征在于，所述步骤A2中将降噪后的参考图像变换到梯度域，采用如下算法：G(m，n)＝|I(m，n)-I(m-1，n)|+|I(m，n)-I(m，n-1)|；所述G(m,n)是参考图像梯度域中(m,n)像素点的梯度值，将所有像素点...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹宇宁，
申请(专利权)人：北京国药恒瑞美联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：