一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法技术

本发明专利技术涉及一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法。包括：计算图像每个灰度值的个数，记图像的像素数为M×L，U为图像的灰度级数，N定义为长度为U的数组；计算每个灰度值的分布概率，记灰度值ui的分布概率为P(ui)，灰度值小于等于该点的像素点个数之和与总像素点个数之比为该灰度值的分布概率；确定最佳分割阈值，记最小默认概率和最大默认概率；灰度变换，对定义的像素数为M×L的图像，记其对应的灰度值矩阵。同现有技术相比，可以克服DR的辐照剂量较低，图像信噪比、信杂比较高，图像处理步骤繁多、复杂，资源有限和供电能力无法支撑稳定可靠运行的弊端。获得的X射线摄影图像清晰、可信、便捷、快速。

【技术实现步骤摘要】
一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法
本专利技术技术方案属图像处理
，涉及一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法。
技术介绍
数字X射线摄影(DigitalRadiography，简称DR)装置一般由X射线产生模块、数字图像处理模块等组成，其中数字图像处理模块用于对图像进行识别、提取等操作，为诊断活动提供参考信息。目前，用于医疗DR的图像处理方法已经非常成熟，一般面向大型DR设备，主要围绕增强降噪、特征提取、定位还原等3类用途进行开发。专利技术CN106485665B《一种低剂量DR图像处理方法及其装置》公开了一种低剂量DR图像处理方法及其装置，所述方法包括探测器噪声抑制、组织信息空间均衡及多极融合、图像增强降噪等，意在使用低剂量条件曝光时增强组织细节的显示能力、提升图像质量；专利KR1020130080312A《测量对象的生物特征的方法及装置》根据综合生物特征的计算结果诊断胎儿，以便用户可以早期诊断和确定胎儿的状态；专利技术CN111603689A《DR图像引导定位方法及装置》(2020.9.1公布)用各DR成像的几何参数对变换后的CT影像进行透视投影、重建影像，并根据综合相似性最大的变换T引导患者正确摆位，可解决因空间受限而无法安装正交双向DR设备或共面双向DR设备的问题。上述图像处理方法适用性强，但对设备依赖性突出，适用于大型专用DR设备。随着军事行动、灾区救援等应急医疗对现场诊断技术的需求提升，发展以小型化、便携化X射线摄影装置为基础的手持型人体骨科DR技术，已是大势所趋，但是随着小型化、便携化，DR的图像受多种因素的影响，比如：(1)由于手持型DR的辐照剂量较低，探测器获得的人体骨科原始图像信噪比较高；(2)肌肉、筋膜等背景组织丰富，探测器获得的人体骨科原始图像信杂比较高；(3)传统图像处理算法的步骤过于繁多、过程过于复杂，手持型DR极为有限的算力资源和供电能力无法支撑其稳定可靠运行。因此，亟待发展配套的图像处理算法，以清晰可信的处理结果以及便捷快速的处理效能，支撑现场处置、分级后送等工作的开展。
技术实现思路
针对对上述用于手持型人体骨科DR的图像处理中存在的问题，本专利技术的目的在于，提供一种适用于小型化、便携化X射线摄影图像清晰、可信、便捷、快速的处理方法。现将本专利技术的技术解决方案叙述如下：步骤1：计算图像每个灰度值的个数记图像的像素数为M×L(M行、L列)，U为图像的灰度级数(uint8型U＝255，uint16型U＝65536)；N定义为长度为U的数组，初始值均为0；步骤1.1：记像素点的坐标为(m,l)，其中1≤m≤M，1≤l≤L；步骤1.2：对于坐标为(m,l)的像素点，ui为其灰度值(0≤ui≤U)，则数组N中第ui个数的值加1：N(ui)＝N(ui)+1；步骤1.3：重复步骤1.1、步骤1.2，对所有像素点进行操作；步骤2：计算每个灰度值的分布概率记灰度值ui的分布概率为P(ui)：灰度值小于等于该点的像素点个数之和与总像素点个数之比为该灰度值的分布概率，即步骤3：确定最佳分割阈值记最小默认概率tol_low＝0.01，最大默认概率tol_high＝0.99；步骤3.1：记ilow为大于等于tol_low的P(ui)最小值所对应的灰度值ui；步骤3.2：记ihigh为大于等于tol_high的P(ui)最小值所对应的灰度值ui；步骤3.3：归一化处理：步骤4：灰度变换对步骤1中定义的像素数为M×L(M行、L列)的图像，记其对应的灰度值矩阵为T(M行、L列)；步骤4.1：对于坐标为(m,l)的像素点，ui为其灰度值，记ui’为其归一化的灰度值；步骤4.2：对于ui’小于ilow的值，令ui’＝ilow；步骤4.3：对于ui’大于ihigh的值，令ui’＝ihigh；步骤4.4：将变换后的灰度值矩阵T通过线性变换将其灰度值范围从[ilow,ihigh]变换到[0,1]。本专利技术同现有技术相比，可以克服DR的辐照剂量较低、图像信噪比、信杂比较高、图像处理步骤繁多、过程复杂、手持型DR极为有限的资源和供电能力无法支撑其稳定可靠运行的弊端。获得的X射线摄影图像清晰、可信、便捷、快速。附图说明图1：未经本专利技术方法处理前的图像图2：经本专利技术方法处理后的图像具体实施方式实施例：按照本专利技术所述方法步骤，采用C++语言进行编程，运行环境如下：华硕vivostickts10，win10操作系统，inter四核atom处理器，2g内存，32g存储。对图1所示原始图像进行处理，耗时0.085s，处理后结果见图2。步骤1：计算图像每个灰度值的个数图像的像素数为2304×2800，图像的灰度级数U＝256；步骤1.1：对于第一个像素点，记坐标为(1,1)；步骤1.2：对于坐标为(1,1)的像素点，其灰度值ui为3，则数组N中第3个数的值加1：N(3)＝N(3)+1；步骤1.3：重复步骤1.1、步骤1.2共计6451200次，对所有6451200个像素点进行操作。步骤2：计算每个灰度值的分布概率记灰度值1的分布概率为P(1)：灰度值小于等于该点的像素点个数之和与总像素点个数之比为该灰度值的分布概率；步骤3：确定最佳分割阈值记最小默认概率tol_low＝0.01，最大默认概率tol_high＝0.99：步骤3.1：ilow为大于等于tol_low的P(ui)最小值所对应的灰度值ui＝35；步骤3.2：记ihigh为大于等于tol_high的P(ui)最小值所对应的灰度值ui＝248；步骤3.3：归一化处理：步骤4：灰度变换对步骤1中定义的像素总数为2304×2800＝6451200的图像，记其对应的灰度值矩阵为T；步骤4.1：对于坐标为(m,l)的像素点，ui为其灰度值，记ui’为其归一化的灰度值；步骤4.2：对于ui’小于ilow的值，令ui’＝ilow；步骤4.3：对于ui’大于ihigh的值，令ui’＝ihigh；步骤4.4：将变换后的灰度值矩阵T通过线性变换将其灰度值范围从[ilow,ihigh]变换到[0,1]。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：计算图像每个灰度值的个数/n记图像的像素数为M×L，U为图像的灰度级数，uint8型U＝255，uint16型U＝65536；N定义为长度为U的数组，初始值均为0，其中M为行、L为列；/n步骤2：计算每个灰度值的分布概率/n记灰度值ui的分布概率为P(ui)，灰度值小于等于该点的像素点个数之和与总像素点个数之比为该灰度值的分布概率，即/n

【技术特征摘要】
1.一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：计算图像每个灰度值的个数
记图像的像素数为M×L，U为图像的灰度级数，uint8型U＝255，uint16型U＝65536；N定义为长度为U的数组，初始值均为0，其中M为行、L为列；
步骤2：计算每个灰度值的分布概率
记灰度值ui的分布概率为P(ui)，灰度值小于等于该点的像素点个数之和与总像素点个数之比为该灰度值的分布概率，即



步骤3：确定最佳分割阈值
记最小默认概率tol_low＝0.01，最大默认概率tol_high＝0.99；
步骤4：灰度变换
对步骤1中定义的像素数为M×L(M行、L列)的图像，记其对应的灰度值矩阵为T(M行、L列)；分别对小于、大于最佳分割阈值的灰度值进行赋值，然后对图像像素所对应的灰度值ui进行变换。


2.根据权利要求所述的一种用于手持型人体骨科DR的图像处理方法，其特征在于：步骤1中所述的“计算图像每个灰度值的个数”具体为：
步骤1.1：记像素点的坐标为(m,l)，其中1≤m≤M，1≤l≤L；
步骤1.2：对于坐标...

【专利技术属性】
技术研发人员：何镇安，李知兵，孙晶环，
申请(专利权)人：西安羲和永青医疗科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61