【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像三维重构，具体涉及相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法。
技术介绍
1、二维图像到三维放射源分布的重构在许多领域中都具有重要的应用。例如，其在工业领域，例如核电站或其他放射性环境下，对放射源的三维分布进行重构可以帮助监测和管理辐射风险。在环境科学中，对放射源的三维分布进行监测可以帮助了解放射性物质在空间中的传播和分布，有助于环境保护和灾害响应。在物理学实验中，对射线源的精确三维定位可以为粒子物理学实验、天体物理学等研究提供关键的数据。在医学教学领域，特别是核医学教学领域和放射线治疗教学领域，通过对二维成像数据进行三维放射源分布的重构，可以加深医学生在掌握知识时理解程度。二维图像到三维放射源分布的重构是多学科交叉的领域，涉及物理学、数学、医学教学、计算机科学等多个领域的知识和技术。这些技术的进步对于提高成像的精度和准确性以及在医学、工业和科学研究中的应用有着重要作用。
2、而目前，基于γ相机得到的二维图像，重构放射性沾污三维分布，可获得比较准确的探测效率。但通过γ相机得到的二维图像重构放射性沾污的三维分布只有国外厂家提出过最简单的立体视觉确定点源位置方法。目前国内外尚没有专门针对这个内容的研究工作。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，所采用的技术方案具体如下：
2、通过γ相机获取放射源的二维图像；对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复
3、把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型；基于统计模型，对所述复原图像进行统计重建，得到重建图像；
4、对所述重建图像进行三维激光扫描建模，得到二维图像的放射源三维分布。
5、进一步的，所述对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复原，得到复原图像，包括：
6、构建二重积分式：
7、
8、其中，(s，t)是复原图像中的二维坐标点；(x，y)为相机二维图像中的二维坐标点；g(x，y)为空间成像系统输出的复原图像；f(s，t)为相机二维图像；h(x，y，s，t)为点扩散系数；n(x，y)为加性噪声的函数。
9、进一步的，所述对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复原，得到复原图像，还包括：
10、设计模拟和实验下的点扩散函数模型，并编写γ相机数据读取、图像旋转、图像复原及γ相机的二维图像查看程序。
11、进一步的，所述把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型，包括：
12、(1)重建目标离散化；(2)建立系统物理模型；(3)建立统计模型。
13、进一步的，所述把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型，还包括：
14、在构建统计模型之后，选择成本函数和选择求解方法。
15、进一步的，所述物理模型的建立包括：设计平行束和孔成像重建物理模型，采用了任意角度、任意位置多幅图像联合进行重建的方式。
16、进一步的，物理模型建立之后，还包括：编制三维分布重构程序，定义三维分布数据输出格式并编制三维分布数据的切片和查看程序。
17、进一步的，编制三维分布重构程序之后，还包括：使用蒙卡程序建立相机模拟模型并进行多种成像模拟，使用模拟数据对设计方案和程序进行检验调试。
18、进一步的，所述对所述重建图像进行三维激光扫描建模，得到相机二维图像的三维重构，包括：
19、选用小型高分辨三维扫描设备，实现与γ相机同轴成像，获得三维点云数据使用吸附等工具进行建模；
20、其中，三维激光扫描技术数据的采集包括点云的数据采集、现场图片数据的采集以及现场图纸的数据采集三个方面。
21、进一步的，所述对所述重建图像进行三维激光扫描建模，得到相机二维图像的三维重构之后，还包括：
22、在建立好的模型基础上调整模型的布线和顶点拓扑结构。
23、本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
24、本专利技术采用统计重建算法，考虑放射性探测的随机特性和统计涨落计，开展通过编码孔-康普顿散射成像一体化γ相机的二维图像进行放射性沾污三维分布重构的研究，提高了探测效率。在对γ相机成像机理的研究基础上，提出了根据γ相机图像进行放射源三维分布重构的方法：图像去噪、图像复原和图像重建三部分。图像重建采用统计重建算法。统计重建图像实际上是一种基于统计学的，以迭代为手段的解决图像重建问题的一种模式。方法建立过程中要把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件。在重建过程中最重要的是确定能够准确反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型。本专利技术基于γ相机得到的二维图像，重构放射源三维分布，可获得比较准确的探测效率。
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1.一种相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复原，得到复原图像，包括：
3.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复原，得到复原图像，还包括：
4.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型，包括：
5.根据权利要求4所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型，还包括：
6.根据权利要求4所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在
7.根据权利要求4所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，物理模型建立之后，还包括：编制三维分布重构程序，定义三维分布数据输出格式并编制三维分布数据的切片和查看程序。
8.根据权利要求7所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，编制三维分布重构程序之后，还包括：使用蒙卡程序建立相机模拟模型并进行多种成像模拟，使用模拟数据对设计方案和程序进行检验调试。
9.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述对所述重建图像进行三维激光扫描建模，得到相机二维图像的三维重构，包括：
10.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述对所述重建图像进行三维激光扫描建模，得到相机二维图像的三维重构之后，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复原，得到复原图像，包括：
3.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述对二维图像的非线性空间的响应，通过成像系统，对二维图像进行图像复原，得到复原图像，还包括：
4.根据权利要求1所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型，包括：
5.根据权利要求4所述的相机二维图像进行三维放射源分布重构技术的方法，其特征在于，所述把测量系统的物理模型和适当的统计模型作为已知条件，构建反映系统成像物理过程的物理模型和信号探测所符合的统计模型，还包括：
6.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王治海，刘焱，曹明月，何帅兴，杨庚，方灿琦，
申请(专利权)人：杭州湘亭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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