一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法，首先将成像目标3D模型与DR图像I(x，y)进行配准，获得DR图像I(x，y)上各点处的深度图像D(x，y)；然后，选择两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两个基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)；接着，利用基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)计算基材料分解图像I1(x，y)和I2(x，y)；最后，利用DR图像I(x，y)和第k个基材料图像I

【技术实现步骤摘要】
一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法。

技术介绍

[0002]DR利用X射线和数字化平板探测器进行摄影成像，在无损检测和临床诊断具有广泛的应用。与常规X线摄影相比，其具有分辨率高、动态范围大、剂量低等优点。但是由于它是三维目标在二维上的投影，因此存在严重的结构重叠，难以确定缺陷或病灶位置以及观察内部的细节。为了解决上述问题，提出利用图像增强或双能成像的方法来提高DR设备的性能。利用双能DR成像可以得到软组织图像和骨组织图像，提高缺陷和细节的可观察度，但是其设备复杂、成本大幅增加、辐射剂量成倍增加，并存在运动伪影。图像增强方法可以使得DR图像质量得到一定程度的提高，但是难以解决结构遮挡带来的问题，当两者重叠时，难以观察内部缺陷和细节。
[0003]现有技术中，如专利申请CN107680063A公开的一种直接数字化图像的增强方法，它通过降噪、边缘增强和干涉增强手段，以达到增强图像边缘及提高图像清晰度的目的。又如专利申请CN109544466A公开的一种基于引导滤波的彩色图像Retinex增强方法，它将引导滤波与Retinex理论相结合，主要用于解决图像动态范围窄引起的对比度与清晰度差的问题，以达到提高图像对比度与清晰度的目的。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
中所涉及到的缺陷，提供一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法，通过基材料分解实现DR图像增强图像。/>[0005]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0006]一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：将成像目标3D模型与DR图像I(x，y)进行配准，获得与DR图像I(x，y)对应的深度图像D(x，y)；
[0008]步骤2：选择两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两种基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)；
[0009]步骤3：利用基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)计算基材料分解图像I1(x，y)和I2(x，y)；
[0010]步骤4：利用DR图像I(x，y)和第k个基材料图像I
k
(x，y)生成DR增强图像E(x，y)。
[0011]作为本专利技术一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法进一步的优化方案，步骤1中深度图像D(x，y)计算的方法为：
[0012]首先对成像目标3D模型进行虚拟投影，生成投影深度图像D
p
(x，y)；接着对D
p
(x，y)和I(x，y)进行图像配准，得到空间几何变换函数T(x，y)；最后按如下公式计算深度图像D(x，y)：
[0013]D(x，y)＝D
p
(T(x，y))。
[0014]作为本专利技术一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法进一步的优化方案，步骤2中基材料分解模型为：
[0015][0016]其中，μ1和μ2表示两种基材料的线性衰减系数。
[0017]作为本专利技术一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法进一步的优化方案，步骤3中基材料分解图像按如下公式计算：
[0018]I1(x，y)＝μ1B1(x，y)；
[0019]I2(x，y)＝μ2B2(x，y)。
[0020]作为本专利技术一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法进一步的优化方案，步骤4中增强图像E(x，y)按如下公式计算：
[0021][0022]其中，α表示衰减权重，I
max
(x，y)表示当前像素(x，y)周围局部区域像素的最大值。
[0023]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0024]本专利技术运用DR成像原理和成像目标3D模型建立基材料分解模型，通过对DR图像进行基材料分解获得基材料分解图像，在此基础上实现DR图像增强，可有效提高DR图像的清晰度和对比度，提高缺陷检测和病灶识别的能力。
附图说明
[0025]图1为一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法的流程图；
具体实施方式
[0026]下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明：
[0027]如图1所示，本专利技术公开了一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法，下面以胸部DR图像为例进行说明，具体步骤如下：
[0028]步骤1：将胸部的3D模型与胸部的DR图像I(x，y)进行配准，获得与DR图像I(x，y)对应的深度图像D(x，y)，其计算的方法为：
[0029]首先对成像目标3D模型进行虚拟投影，生成投影深度图像D
p
(x，y)；接着对D
p
(x，y)和I(x，y)进行图像配准，得到空间几何变换函数T(x，y)；最后按如下公式计算深度图像D(x，y)：
[0030]D(x，y)＝D
p
(T(x，y))。
[0031]步骤2：选择骨组织和软组织作为两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两种基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)，进一步计算骨组织和软组织基材料分解图像I1(x，y)和I2(x，y)，基材料分解模型为：
[0032][0033]其中，μ1和μ2分别表示骨组织和软组织基材料的线性衰减系数。
[0034]步骤3：利用基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)计算基材料分解图像I1(x，y)和I2(x，y)，基材料分解图像按如下公式进行计算：
[0035]I1(x，y)＝μ1B1(x，y)；
[0036]I2(x，y)＝μ2B2(x，y)。
[0037]步骤4：利用DR图像I(x，y)和软组织基材料图像I2(x，y)生成DR增强图像E(x，y)，按如下公式计算：
[0038][0039]其中，α表示衰减权重，I
max
(x，y)表示当前像素(x，y)周围局部区域像素的最大值。
[0040]本
技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0041]以上所述的具体实施方式，对本专利技术的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本专利技术的具体实施方式而已，并不用于限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将成像目标3D模型与DR图像I(x，y)进行配准，获得与DR图像I(x，y)对应的深度图像D(x，y)；步骤2：选择两种基材料，建立基材料分解模型，对其进行求解得到两个基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)；步骤3：利用基材料分解系数图像B1(x，y)和B2(x，y)计算基材料分解图像I1(x，y)和I2(x，y)；步骤4：利用DR图像I(x，y)和第k个基材料图像I
k
(x，y)生成DR增强图像E(x，y)。2.根据权利要求1所述的一种结合成像目标3D模型的DR图像增强方法，其特征在于，深度图像D(x，y)计算的方法为：首先对成像目标3D模型进行虚拟投影，生成投影深度图像D
p
(x，y)；接着对I(x，y)和D<...

【专利技术属性】
技术研发人员：周正东，周宁霖，周红，
申请(专利权)人：镇江慧影科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：